AIxFHE, 코인베스트: 재서약 혁신 계층을 구축하는 온마인드 네트워크

By Paul, 코인맨랩스 펠로우

개인 데이터가 어디에나 존재하는 오늘날의 디지털 시대에는 개인 정보를 보호하는 방법이 전 세계적인 관심사로 떠오르고 있습니다. 초점이 되었습니다. 블록체인 기술의 부상은 금융과 데이터 관리에 대한 사고방식을 변화시켰을 뿐만 아니라 개인정보 보호를 위한 새로운 가능성을 열어주었습니다. 오늘은 영지식 증명, 다자간 컴퓨팅, 완전 동형 암호화라는 세 가지 첨단 기술을 결합한 블록체인 기술을 통해 안전하고 효율적인 디지털 사회를 구축하는 방법을 살펴봅니다.

암호화폐의 인기와 블록체인 기술의 성숙으로 불신의 환경에서도 안전한 거래를 가능하게 할 수 있습니다.

1. 영지식 증명 기술(ZK)을 사용하면 개인 정보를 공개하지 않고도 거래의 유효성을 검증할 수 있습니다. 즉, 계정 잔액이나 거래 내역을 공개하지 않고도 디지털 자산을 소유하고 있음을 증명할 수 있습니다

2. 다중 당사자 컴퓨팅(MPC)은 여러 당사자가 관련된 경우 개인정보 보호 기능을 더욱 강화합니다. 여러 사람이 개인 데이터를 공유하지 않고도 복잡한 계산 작업을 함께 할 수 있다고 상상해 보세요. 이 기술은 금융 업계의 데이터 분석뿐만 아니라 의료, 시장 조사 등에도 적용할 수 있습니다.

3. 완전 동형 암호화(FHE)는 특히 클라우드 컴퓨팅과 아웃소싱 데이터 처리에서 더 높은 수준의 데이터 보호 기능을 제공합니다. 완전 동형 암호화를 사용하면 데이터를 암호화하여 데이터 유출이나 변조 위험 없이 클라우드 서비스 제공업체에 안전하게 연산을 위임할 수 있습니다.

위에서 세 가지에 대한 개요를 말씀드린 후 이해를 돕기 위해 클라우드에 대한 예시를 들어보겠습니다.

앨리스, 밥, 찰리가 신원 확인, 민감한 데이터 계산, 처리 아웃소싱을 포함하는 복잡한 프로젝트를 완료해야 한다고 가정해 보겠습니다.

신원 확인(ZK): 앨리스는 다음을 수행해야 합니다. 프로젝트에 액세스할 수 있지만 비밀번호를 공개하고 싶지 않다는 것을 증명해야 합니다. 앨리스는 영지식 증명을 사용하여 밥에게 자신이 액세스 권한이 있음을 보여주고 밥은 정확한 비밀번호를 몰라도 앨리스를 신뢰합니다.

민감 데이터 측정(MPC): 앨리스, 밥, 찰리는 프로젝트의 총 예산을 계산해야 하는데, 각자가 서로에게 공개하고 싶지 않은 예산 부분이 있습니다. 이들은 다자간 계산을 사용하여 서로에게 구체적인 예산 금액을 말하지 않고 총 예산에 도달합니다.

FHE: 마지막으로 프로젝트 데이터에 대한 복잡한 분석을 수행해야 했기 때문에 클라우드 서버에 아웃소싱하기로 결정했습니다. 전체 동형 암호화를 사용하여 데이터를 암호화한 다음 암호화된 데이터를 클라우드 서버로 전송합니다. 서버는 데이터를 해독하지 않고 분석을 완료한 후 암호화된 결과를 반환하고 Alice는 이를 복호화하여 최종 분석 결과를 얻습니다.

요약:

ZK(영지식 증명): 공개 없는 증명으로, 해당 사실에 대한 추가 정보를 공개하지 않고 사실이 참임을 증명합니다.

MPC(Multi-Party Computing): 여러 참여자가 입력 데이터를 공개하지 않고 계산을 수행할 수 있는 공개 없는 계산.

FHE(전체 동형 암호화): 데이터를 암호화하고 계산을 아웃소싱하여 데이터를 암호화한 다음 암호화된 데이터의 계산을 아웃소싱하여 데이터를 복호화하지 않고 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

이 세 가지 기술은 각각 다른 시나리오에서 개인정보 보호를 해결합니다.

• ZK는 정보를 공개하지 않고 인증하는 데 사용됩니다. 정보를 노출하지 않고 인증하는 데 사용됩니다.

• MPC는 각 당사자의 데이터 프라이버시를 보장하기 위해 다자간 협업 계산에 사용됩니다.

• FHE는 아웃소싱 계산의 경우 데이터 프라이버시를 보호하는 데 사용됩니다.

이렇게 요약하면 각각의 기능과 적용 시나리오를 보다 명확하게 이해할 수 있습니다.

마음 네트워크

프로젝트 웹사이트: https://mindnetwork.xyz/

프로젝트 트위터: https://x.com/mindnetwork_xyz

프로젝트 설명: Mind Network는 POS 및 AI 네트워크를 위한 FHE 대체 솔루션입니다. 이 프레임워크는 FHE 검증 네트워크로 작동하여 AI, DePIN, 아이겐 레이어 AVS, 비텐서 서브넷 및 여러 주요 POS 네트워크에 안전한 계산과 합의를 제공합니다.

투자자:

프로젝트 분석

Q- 현재 POS의 문제점은 무엇인가요?

ETH에서 POS로, 차례로, 더 많은 프로젝트 지원이 POS로 이전되었으므로, 이제 우리는 단순히 블록에서 벗어나는 방법, 오른쪽, POS 토큰 보유자가 담보로, 기회의 블록에서 벗어나기 위해 POS 메커니즘을 제공 한 다음 POS 합의가 될 것입니다. 선거 알고리즘을 통해 코인 보유자의 비율에 따라 블록 채굴자가 선출됩니다. 채굴자는 지정된 높이에서 패킹 거래를 완료하고 새로운 블록을 생성한 후 블록을 브로드캐스트하고, 브로드캐스트된 블록은 검증자가 거래를 검증하고 검증을 통과하면 블록이 확정됩니다. 이러한 방식으로 한 라운드의 POS 합의 프로세스가 완료됩니다.

언뜻 보기에는 간단하고 비교적 빠르며 에너지를 절약할 수 있는 것처럼 보이지만 블록체인의 세 가지 중요한 요소인 탈중앙화, 보안, 확장성에 대해 다시 한 번 살펴봅시다.

개인적으로는 탈중앙화가 가장 중요하다고 생각하는데, 이는 예를 들어 비트코인 블록 업그레이드가 아직은 노드 운영 비용(POW 기간)을 줄이기 위한 방법을 찾기 위해 이더리움이 블록에서 노드를 선택하는 코인의 양에 따라 문제가 발생한 후 POS로 전환하는 것이 불가능하기 때문이기도 합니다. 중앙화된 상황?

대부분의 POS 네트워크는 일반적으로 합의 기반 투표 메커니즘을 갖춘 검증자에게 토큰을 위임하는 네이티브 토큰 서약과 위임 방식을 사용합니다. 물론 이더리움의 노드가 충분히 분산되어 있고 탈중앙화되어 있기 때문에 이는 큰 문제가 되지 않지만, 노드 수가 적은 일부 네트워크에서는 투표 과정에서 다른 검증자의 결과를 모방하고 영향을 미치는 등 부정행위와 조작이 많이 발생합니다

예를 들어 사람들은 관성이 있습니다. 상품을 검색할 때 대부분 앞쪽을 보게 되는데, 물론 블록체인에서도 마찬가지일 테니 투표는 어떨까요? 또한 혼잡한 옵션이나 처음 몇 가지 옵션을 따르지 않을까요? 그렇다면 이는 중앙 집중화로 이어져 합의가 낮아지는 결과를 초래했을 것입니다.

또한 마이너와 검증자가 개인 데이터, 센서 데이터, 트랜잭션 데이터 등과 같은 고가치 데이터를 처리하고 일정 수준의 민감도를 가진 결과 예측이나 분석을 생성해야 하는 시나리오가 많이 있습니다. 이러한 입력 및 출력 데이터는 특히 탈중앙화된 네트워크에서 고가치 데이터를 처리하기 위해 보호되어야 합니다. 이는 실제 애플리케이션에서 잘 알려진 문제입니다.

마인드 네트워크는 이 문제를 어떻게 해결하나요

위에서 마인드 네트워크는 FHE의 기술을 활용하여 이 문제를 해결한다고 말씀드렸으니 여기서 예를 하나 들어보겠습니다.

우리가 모두 알고 있는 3+4=7이라는 간단한 덧셈부터 시작해서, 3과 4를 따로 암호화하면 어떻게 될까요? 그것은 Enc(3)과 Enc(4)를 생성했는데, 이제 우리는 암호화 알고리즘이 암호화의 구체적인 결과를 알 수 없으며, 결과가 문자열 일 가능성이 매우 높다는 것을 알 수있는 약간의 코드가 있다면 문자열을 계산할 수 없다는 것을 알 수 있지만 평문을 암호화 할 때 FHE에서는 매우 간단하게 계산할 수 있다는 것을 계산할 수 있습니다 Enc(3) + Enc(4). Enc(4)=Enc(7)을 계산하면 평문 텍스트에 대한 액세스 권한 없이도 올바른 결과를 얻을 수 있습니다.

정직한 노드가 올바른 결과를 계산하고 다른 노드가 이를 맹목적으로 따르는 것을 방지하여 네트워크의 전반적인 합의를 개선하기 때문에 위 문제에 대한 완벽한 해결책입니다.

마인드 네트워크는 리플레징 레이어, 컨센서스 레이어, 보안 레이어 등 계층화된 구조를 가지고 있습니다.

보안 레이어

마인드 네트워크 FHE는 다음과 같이 구성된 네트워크의 핵심 보안 서비스를 검증합니다. 여러 개의 독립적인 FHE 인증자로 구성됩니다.

컨센서스 레이어

이것이 마인드 네트워크의 백본입니다. FHE 검증 과정에서 합의를 보장하고 사용자가 상호 작용하는 원격 서약 원장을 보호하기 위해 AltLayer 및 EigenDA와 함께 개발된 롤업 체인입니다.

재서약 레이어

재서약 레이어는 원격 서약을 통해 다양한 체인 및 네트워크에서 이더, BTC, AI 생태계의 서약을 수락합니다. 서약. 또한 네트워크를 보호하기 위해 서브넷에 다양한 재서약 토큰을 제공하는 재서약 마켓플레이스의 역할도 합니다.

최종 노드 중 하나는 마인드 네트워크 서브넷입니다. 서브넷은 마인드 네트워크의 FHE 인증 서비스를 사용하는 AI 또는 POS 네트워크로, 생태계의 일부입니다. 서브넷은 마인드 네트워크 위에 처음부터 구축된 네트워크일 수도 있고, 마인드 네트워크의 검증 서비스를 사용하는 기존 네트워크일 수도 있으며, 이는 아웃소싱된 작업자와 동일합니다.

참여자 혜택

마인드 네트워크는 FHE 인증을 통해 합의, 데이터, 암호경제를 보호하는 완전동형암호(FHE) 재서약 계층을 도입합니다. 모든 참여자에게 다음과 같은 이점을 제공합니다.

1. AI 및 POS 네트워크의 경우 :

합의 보안: FHE 검증 보호를 통해 합의 계산의 공정성과 보안이 보장됩니다.

암호 경제 보안: 리플레징 마켓플레이스를 제공하여 AI 또는 POS 네트워크가 ETH, BTC 또는 AI 생태계에서 리플레징된 토큰을 채택하여 위험을 분산할 수 있도록 함으로써 추가적으로 보호합니다.

데이터 보안: 탈중앙화된 컴퓨팅을 통해 고가치 데이터의 엔드투엔드 암호화를 통해 데이터를 보호합니다.

2. 헤비 플레저의 경우:

원격 플레징: 유동성 플레저 토큰을 다른 체인으로 전송하지 않고 주류 체인에 플레징하여 비용을 최소화하고 브리징 위험을 피할 수 있습니다.

AI 네트워크에서 수익: AI 및 POS 네트워크에서 네이티브 토큰을 리플레징하여 얻은 수익 외에 추가 수익을 얻으세요.

3. 검증자:

FHE 검증: FHE 검증 네트워크에 참여하여 가입하고 GPU 가속 FHE 검증을 제공하면 보상을 받을 수 있습니다.

리플렛지 가이드

Mind Network의 리플렛지 서비스는 AI 및 지분 증명(POS) 네트워크의 보안과 기능을 강화하도록 설계된 혁신적인 레이어입니다. 완전동형암호화(FHE)를 활용하여 이더리움, 비트코인, AI 블루칩 토큰 등 주요 암호화폐의 리플렛지 토큰을 받아 안전하고 효율적인 FHE 검증 네트워크를 형성합니다.

마인드 네트워크의 리플렛지 서비스의 장점:

1. 자산 보안: 크로스체인 자산 전송 없이도 FHE를 통해 원격 스테이킹이 가능하므로 보안 가정이 줄어듭니다. 이는 보안 가정을 줄이고, 비용을 낮추며, 스테이킹 보안을 보장합니다.

2. 유연성과 편의성: 마인드 네트워크는 여러 LST/LRT 자산을 지원하여 리플레깅을 위한 유연성과 사용 편의성을 제공합니다.

3. 다양한 보상: 리스테이킹에 참여하면 오리지널 네트워크 스테이킹 보상과 합의 보상을 받을 수 있을 뿐만 아니라 생태계 내 마인드 및 AI/POS 네트워크에서 추가 보상을 받을 수 있어 자산 유동성과 활용도를 높일 수 있습니다.

4. 네트워크 보안에 기여: 스테이킹된 자산은 하위 네트워크의 FHE를 검증하는 역할을 하며 탈중앙화 생태계의 전반적인 보안과 신뢰성에 기여하고 혜택을 누릴 수 있습니다.

5. 마인드 XP 받기: 다음 단계에서는 재서약한 참여자들이 마인드 XP 보상을 받을 수 있습니다.

현재 지원되는 네트워크 및 토큰: 이더리움, 스크롤, 토큰: eEth, ezEth, stEth, STONE, pSTONE, pufETH, swETH, weETH.