이론적 괴짜에서 컴퓨팅 스타로: FHE의 부상과 미래 비전
오늘 $Swarms의 성과는 많은 주목을 받았습니다. AI 에이전트에 대한 자금 지원이 돌아오면서 Swarms는 2025년 AI 내러티브에서 가장 주목받는 애플리케이션 중 하나가 되고 있습니다. 시장 관찰자들은 일반적으로 Swarms의 토큰 경제 시스템이 아직 완전히 구현되지 않았다고 생각하지만 계획은 명확하고 명확합니다. 시스템이 온라인 상태가 되면 토큰의 채택률과 부가가치 적용 시나리오가 크게 증가할 것입니다. AI가 Web2와 Web3의 교차점에서 2차 자금을 유치하는 중요한 부문으로 빠르게 성장함에 따라, Swarms는 그 과정에서 산업 전반의 스타 프로젝트로 성장할 것으로 예상됩니다.
암호학의 세계에서 완전 동형 암호화(FHE)는 수년간 묻혀 있던 천재와 같습니다. 마침내 무대의 중심에 와서 점점 더 많은 관심을 끌었습니다. 최근 시바 트리트 프로젝트의 성공적인 IPO로 인해 FHE 분야가 더욱 주목받게 되었다는 점을 언급할 가치가 있습니다. Shiba Treat는 완전 동형 암호화와 분산형 애플리케이션을 결합함으로써 많은 투자자와 개발자의 주목을 받았고, FHE 기술이 학문적 연구에서 상업적 애플리케이션으로 전환되는 과정에서 새로운 단계를 열었습니다.
FHE에 대한 배경
FHE는 1978년에 처음 제안되었지만, 계산상의 복잡성으로 인해 오랫동안 실제로 사용될 수 없었고 이론 단계에 머물러 있었습니다. 학문적 이상주의자들은 이를 높이 평가했지만, 이는 항상 상아탑의 제약을 뚫을 수 없는 이상화된 이론적 괴짜와 같았습니다.
2009년이 되어서야 크레이그 젠트리가 실현 가능한 FHE 모델을 제안하여 기존의 기술적 한계를 깨고 FHE를 차가운 이론에서 실제에 적용할 수 있는 기술적 암흑마로 점진적으로 전환했습니다. 이러한 획기적인 발견은 평범한 성적에 게으른 생활을 하던 학생이 갑자기 화제가 되고 과학계의 새로운 사랑을 받는 인물이 되는 것과 같습니다.
FHE 기술의 혁신과 응용
FHE의 작동 원리는 생생한 은유를 통해 이해할 수 있습니다. 가공해야 할 금 조각이 있지만 작업자들이 그 과정에서 금을 훔치길 원하지 않는다고 가정해 보겠습니다. 그래서 금을 투명한 밀폐 상자에 넣고 잠가서 작업자들이 장갑을 낀 상태에서만 조작할 수 있게 했습니다. 노동자들이 그것을 작동시킬 수 있더라도, 금은 빼앗길 수 없으며, 상자는 금의 무결성을 보장합니다. 상자는 암호화 알고리즘을, 자물쇠는 열쇠를, 작업자는 암호화 계산의 연산자를, 암호화된 데이터는 금입니다. 이런 방식으로 FHE는 암호화된 상태에서 컴퓨팅을 가능하게 하여 데이터 개인 정보 보호를 보장할 뿐만 아니라 복잡한 컴퓨팅 작업도 수행합니다.
FHE의 장점은 데이터를 먼저 해독하지 않고도 암호화된 상태에서도 계산을 수행할 수 있다는 것입니다. 금고에 있는 파일을 열지 않고도 수정할 수 있다고 상상해보세요. 개인의 프라이버시와 기업 데이터의 경우, FHE는 의심할 여지 없이 데이터를 보호하는 강력한 방어선입니다. 데이터 개인 정보 보호를 보장하는 동시에 데이터 작업이 유출되지 않고 무결성이 유지되도록 할 수도 있습니다.
FHE의 주요 적용 시나리오는 다음과 같습니다.
데이터 프라이버시 보호: 의학 및 금융과 같은 분야에서는 민감한 데이터의 보안이 매우 중요합니다. FHE는 데이터를 노출하지 않고도 계산을 수행할 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅과 빅데이터: 데이터 처리는 종종 클라우드에서 이루어지며, FHE는 컴퓨팅 과정에서 데이터의 개인 정보 보호를 보장할 수 있습니다.
스마트 계약: Web3 분야에서 FHE는 스마트 계약을 통해 계약 내용을 실행하고 개인 정보 보호를 보장하면서 디지털 자산을 관리할 수 있도록 지원합니다.
FHE 생태계: 인프라부터 애플리케이션 프로젝트까지
FHE 기술이 지속적으로 발전함에 따라 점점 더 많은 프로젝트에서 이 분야를 탐색하고 이 분야의 응용 프로그램 개발과 실무를 장려하고 있습니다. FHE는 암호화된 데이터 계산에만 국한되지 않고, 클라우드 컴퓨팅, Web3, AI, 개인 정보 거래, 양자 저항 등 많은 분야에서 널리 사용됩니다. 대표적인 FHE 프로젝트는 다음과 같습니다.
자마
FHE 기술의 선구자인 Zama는 TFHE와 fhEVM을 출시하여 FHE가 암호화폐 분야의 주요 관심사가 되도록 했습니다. Zama는 완전한 동형 암호화 솔루션을 제공함으로써 EVM(Ethereum Virtual Machine) 호환 블록체인에 FHE를 적용할 수 있도록 합니다.
피닉스
Fhenix는 FHE 가속기와 가상 머신(VM)을 사용하여 데이터 암호화 계산을 수행하는 Ethereum(ETH)에서 FHE L2(두 번째 계층) 솔루션을 구현합니다.
마인드 네트워크
완전한 동형 암호화 기술을 통해 분산형 AI 애플리케이션에 대한 개인 정보 보호 솔루션을 제공하는 데 중점을 둡니다. 이 플랫폼은 FHE 암호화 방식을 사용하여 사용자 데이터 개인 정보를 보호하면서 AI 알고리즘의 훈련과 추론을 가능하게 하고, 민감한 데이터의 계산 및 분석을 안전하고 투명하게 수행합니다. 마인드 네트워크는 암호화된 데이터에 대한 계산을 수행할 뿐만 아니라, 분산형 프레임워크에서 AI 애플리케이션 개발을 촉진합니다.
시바 이누 트리트
최근 시바견 팀은 완전 동형 암호화(FHE) 기술과 기능적 토큰 $Treat를 도입하여 생태계에 새로운 가치와 기회를 가져왔으며, 1,200만 달러의 자금을 유치했습니다. 이 혁신은 데이터 개인 정보 보호와 블록체인 기술을 결합하여 생태계의 운영 효율성을 개선합니다. FHE는 데이터 개인 정보 보호를 보장하는 동시에 복잡한 계산을 가능하게 합니다. $Treat은 Web3 분야로만 확장하는 것이 아니라, Web2 분야에도 적극적으로 진출하여 실제 세계에 적합한 결제 시스템을 만드는 것을 목표로 하고 있으며, 이는 미래에 국가 간 결제를 위한 도구가 될 수 있습니다.
프라이바시아 AI
Privasea AI는 FHE 기술을 사용하여 사용자 데이터와 상호 작용하는 동안 AI가 보이지 않도록 보장하여 개인 정보 유출을 방지하는 동시에 AI와 원활하게 상호 작용할 수 있도록 합니다. 신원 확인 앱 #ImHuman은 얼굴 인식 기술을 결합하여 사용자의 신원을 확인하고 FHE 기술을 사용하여 신원 확인 과정에서 데이터가 항상 암호화되도록 합니다.
자외선 차단제
Rust의 완전한 동형 컴파일러를 기반으로 하는 Sunscreen은 블록체인 애플리케이션에 암호화된 컴퓨팅 기능을 제공하여 사용자가 개인 정보를 보호할 수 있도록 돕는 데 전념하고 있습니다.
옥트라 네트워크
Octra Network는 FHE와 고차 동형 암호화(HFHE)를 지원하는 격리된 실행 환경 블록체인으로, 데이터 개인 정보 보호와 보안을 강화하는 데 중점을 두고 있습니다.
이러한 프로젝트는 FHE 기술이 다양한 분야에 적용 가능한 시나리오를 보여주며, 인프라 구축부터 FHE 암호화 스마트 계약, 개인 체인 컴퓨팅, 데이터 암호화 스토리지, 개인 정보 보호 거래 등 특정 애플리케이션에 이르기까지 다양한 분야를 망라합니다.
FHE와 AI 협업의 미래
FHE 기술의 다양한 응용 분야 중에서 AI와 다중 에이전트 시스템(MAS)은 가장 유망한 방향으로 꼽힙니다. 마인드 네트워크는 FHE와 AI의 결합, 특히 다중 에이전트 시스템에서의 응용을 적극 추진하고 있습니다. 다중 에이전트 시스템은 여러 AI 에이전트가 함께 일하여 복잡한 문제를 해결하고 협력을 통해 효율성을 개선하는 협업 프레임워크입니다. 그러나 이 목표를 달성하기 위해서는 에이전트 간의 신뢰와 협력을 유지하면서 계산 과정에서 데이터가 유출되지 않도록 하는 것이 여전히 가장 큰 과제로 남아 있습니다.
Mind Network는 FHE를 통해 다중 에이전트 시스템에 대한 안전하고 효율적인 솔루션을 제공합니다. 이 솔루션에서는 민감한 정보의 개인 정보 보호를 보장하기 위해 모든 데이터가 처리 중에 암호화되어 유지됩니다. 특히, Mind Network의 FHE 솔루션은 다음을 보장합니다.
데이터 보호: 계산 과정에서도 데이터는 항상 암호화되어 민감한 정보의 유출을 방지하고 데이터 개인 정보를 보장합니다.
안전한 합의: AI 에이전트가 암호화된 결과를 제출하고, FHE 네트워크는 이러한 결과의 정확성과 일관성을 검증하여 최종 합의가 안전하고 신뢰할 수 있는지 확인하고, 민감한 정보의 유출을 방지합니다.
효율적인 협업: FHE 기술을 통해 여러 에이전트가 민감한 정보를 노출하지 않고 협업하여 복잡한 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다.
마인드 네트워크의 기술은 다중 에이전트 시스템의 보안 및 개인정보 보호 기능을 향상시킬 뿐만 아니라, AI 에이전트 간의 효율적인 협업도 촉진합니다. 예를 들어, 금융 분석 애플리케이션에서 Mind Network는 FHE를 사용하여 전체 프로세스에 걸쳐 데이터가 암호화되도록 하여 민감한 데이터의 개인 정보 보호와 보안을 보호합니다.
FHE와 무리 결합: AI 다중 에이전트 합의 추진
FHE와 다중 에이전트 협업의 최신 진전도 Swarms에서 공식적으로 지원되었다는 점을 언급할 가치가 있습니다. Swarms 팀은 특히 Rust 프로그래밍 언어와 FHE 기반 합의 체계에서 AI 에이전트와 Swarm 시스템의 기능을 적극적으로 홍보하고 있습니다. . 의 조합에 대하여. Swarms는 FHE 기술을 채택하여 여러 에이전트가 데이터를 노출하지 않고 협업할 수 있는 암호화된 컴퓨팅 합의 프레임워크를 구축하고 있습니다.
구체적으로, Swarms-rust 프로젝트는 Swarms 팀이 Rust 언어로 다시 구현한 다중 에이전트 오케스트레이션 플랫폼으로, 보다 효율적이고 안정적인 크로스 플랫폼 애플리케이션 개발을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 기술의 특별한 장점은 여러 에이전트 간에 정보를 안전하게 교환하고 FHE 기술을 통해 암호화된 합의를 이룰 수 있다는 것입니다. 이 프로젝트의 특징은 다음과 같습니다.
AI 합의: 여러 에이전트가 암호화된 데이터 집계 및 합의 메커니즘을 통해 일관된 결정을 내리는 동시에 모델과 데이터의 보안을 보장합니다.
교차 에이전트 협업: 여러 에이전트 간의 안전하고 암호화된 데이터 교환을 활성화하여 정보의 개인 정보 보호를 보장합니다.
자율성: 분산된 자율적 의사결정을 지원하고, 인간의 개입을 줄이며, 지능형 에이전트 간의 자율적 협업을 실현합니다.
Swarms팀은 FHE가 효율적이고 안전한 다중 에이전트 합의 솔루션을 달성하기 위한 핵심 기술 중 하나이며, 에이전트 모델의 지적 재산권을 보호하고 거래 결정의 신뢰성을 보장하는 데 중요한 역할을 한다고 분명히 밝혔습니다. 예를 들어, 거래 분야에서 여러 전문 에이전트는 각자의 비공개 모델에 따라 결정을 내릴 수 있으며, 궁극적으로 암호화된 합의 투표를 통해 더욱 신뢰할 수 있는 결과에 도달할 수 있으며, 이를 통해 의사 결정의 정확성과 안정성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
요약하다
FHE는 광범위한 적용 가능성을 가진 기술로서 데이터 처리 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 블록체인에서 AI까지, 클라우드 컴퓨팅에서 개인정보 보호까지 FHE는 개인정보 보호를 보장하면서 데이터 컴퓨팅을 수행하는 새로운 방법을 제공합니다. FHE 기술이 발전함에 따라 점점 더 많은 프로젝트와 플랫폼이 이를 실제 시나리오에 적용하여 암호화 기술의 발전과 혁신을 촉진하고 있습니다.
이 과정에서 마인드 네트워크는 FHE와 AI를 결합한 선도적인 기술로 큰 잠재력을 입증했습니다. Mind Network는 다중 에이전트 시스템에 대한 안전하고 효율적인 암호화된 컴퓨팅 지원을 제공함으로써 데이터 개인 정보 보호를 강화할 뿐만 아니라 AI 협업의 혁신도 촉진합니다. 동시에 Swarms 팀은 FHE를 통해 다중 에이전트 협업 능력을 더욱 촉진하고, 보다 안전하고 효율적인 합의 프레임워크를 구축했습니다. FHE 기술이 더욱 발전함에 따라 AI와 암호화 기술의 통합은 미래 디지털 세계의 중요한 개발 추세가 될 것입니다.
