➥ FHE Onchain Le Chapitre Zama

J'ai creusé comment @zama_fhe apporte le chiffrement complètement homomorphe à l'EVM, et l'espace de conception est fou.

tl;dr Quelles sont les modifications de FHE
▸ Calculer directement sur des données chiffrées, sans étape de déchiffrement
▸ Faites confiance aux mathématiques plutôt qu'au matériel (contraste TEEs), complétez les preuves ZK
▸ Confidentialité au niveau de la fonction, et pas seulement au niveau de la couche de transport

fhEVM en 30s
▸ Solidity avec des primitives cryptées (euint/ebool) et des opérations FHE
▸ Flux de développement compatible EVM, état privé + calcul privé
▸ Travailleurs FHE hors chaîne / coprocesseurs pour gérer des opérations lourdes
▸ Les clés restent avec les utilisateurs ou sont divisées via des schémas de seuil.

Ce que vous pouvez construire ensuite
❶ Flux de commandes en ordre scellé + enchères résilientes au MEV sur @ethereum
❷ AMM privés/évaluation de crédit sans fuite de données
❸ Inférence ML chiffrée sur chaîne et paiements agent-à-agent
❹ Rails conformes aux normes : auditables si nécessaire, privés par défaut, contrairement aux mélangeurs L2
(pensez aux hybrides ZK + FHE avec @aztecnetwork pour les preuves)

Questions ouvertes
▸ Latence/frais vs regroupement + accélération GPU
▸ Économie des gaz pour les opérations cryptées
▸ Gestion de l'expérience utilisateur pour la gestion des clés à grande échelle

Si vous êtes un développeur : expédieriez-vous FHE en tant que L2, une précompilation EVM, ou un modèle de coprocesseur en premier, et pourquoi ? Partagez vos compromis ou benchmarks si vous avez essayé tfhe-rs/concrete #FHE privacy.