(ภาษาไทย)
- Zero-Knowledge Proofs (ZKP) มีประโยชน์อย่างเห็นได้ชัดในการเพิ่มความสามารถ scalability และ privacy in web3 แต่ถูกขัดขวางจาก unencrypted data โดยบุคคลที่สาม
- การเข้ารหัสแบบ Fully homomorphic encryption (FHE) นำเสนอความก้าวหน้าที่ช่วยให้ทั้งสถานะที่ใช้ร่วมกันและสถานะส่วนตัวของแต่ละบุคคลพร้อมกัน โดยไม่ต้องมีข้อกำหนดการเชื่อถือจากบุคคลที่สาม
- FHE ช่วยให้สามารถคำนวณได้โดยตรงบน encrypted data ทำให้สามารถใช้งานแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น Dark Pool AMM และกลุ่มการให้กู้ยืมส่วนตัว โดยที่ข้อมูลของรัฐทั่วโลกไม่เคยถูกเปิดเผย
- Benefits ข้อดีต่างๆ ได้แก่ การดำเนินการที่ไม่น่าเชื่อถือและการเปลี่ยนสถานะออนไลน์แบบออนไลน์ที่ไม่ได้รับอนุญาตผ่าน encrypted data โดยมีความท้าทายหลักอยู่ที่ความหน่วงในการประมวลผลและความน่าเชื่อถือของข้อมูล
- Key players ในพื้นที่ FHE-crypto ที่เกิดขึ้นใหม่มุ่งเน้นไปที่การพัฒนา private smart contracts และการเร่ง specialized hardware เฉพาะสำหรับการ scaling
- สถาปัตยกรรม FHE-crypto ในอนาคตรวมถึงศักยภาพในการรวม FHE rollups บน Ethereum โดยตรง
“หนึ่งในความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่หลงเหลืออยู่ในระบบนิเวศ Ethereum คือความเป็นส่วนตัว (…) การใช้ชุดแอปพลิเคชัน Ethereum ทั้งหมดเกี่ยวข้องกับการเปิดเผยส่วนสำคัญของชีวิตของคุณต่อสาธารณะเพื่อให้ทุกคนสามารถดูและวิเคราะห์ได้” — Vitalik
(1) ข้อมูลที่ซ่อนอยู่โดยทั่วไปจะถูกเก็บรักษาและคำนวณนอกตัวบล็อกเชนโดยบุคคลที่สามที่ได้รับความไว้วางใจ ซึ่งจำกัดความสามารถในการทำงานร่วมกันแบบไร้การอนุญาต เมื่อแอปพลิเคชันอื่น ๆ ต้องการเข้าถึงข้อมูลนอกตัวบล็อกเชนนั้น การพิสูจน์ข้อมูลฝั่งเซิร์ฟเวอร์นี้คล้ายกับระบบคอมพิวเตอร์บนเว็บ 2
(2) การเปลี่ยนแปลงสถานะจะต้องดำเนินการผ่านข้อความธรรมดา ซึ่งหมายความว่าผู้ใช้จะต้องเชื่อถือผู้พิสูจน์บุคคลที่สามเหล่านั้นด้วยข้อมูลที่ไม่ได้เข้ารหัส unencrypted data
(3) ZKP ไม่เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่การรู้สถานะส่วนตัวที่ใช้ร่วมกันเป็นสิ่งจำเป็นในการสร้างข้อพิสูจน์เกี่ยวกับรัฐเอกชนในท้องถิ่น
ข้อจำกัดสำคัญของ Zero-Knowledge Proofs (ZKPs)
ถึงแม้ว่า ZKPs จะได้รับความนิยมอย่างมากในวงการคริปโต แต่ก็มีข้อจำกัดอยู่เช่นกัน ตัวอย่างเช่น
- ความต้องการ shared private state ในแอปพลิเคชันแบบมัลติเพลเยอร์
- กรณีการใช้งานหลายผู้เล่น เช่น dark pool AMM หรือ private lending pool จำเป็นต้องมี shared private state บนบล็อกเชน
- การใช้ ZKPs ในกรณีเหล่านี้จำเป็นต้องมีตัวประสานงานแบบ centralized/off-chain เพื่อให้บรรลุ shared private state
- นี่ส่งผลให้มีความซับซ้อนและเกิดข้อกังวลเรื่องความน่าเชื่อถือ
ENTER FULLY HOMOMORPHIC ENCRYPTION
เป็นรูปแบบการเข้ารหัสที่ช่วยให้สามารถคำนวณข้อมูลได้โดยไม่จำเป็นต้องถอดรหัสก่อน อนุญาตให้ผู้ใช้เข้ารหัสข้อความธรรมดาเป็น ciphertext และส่งไปยัง third- parties ที่ประมวลผลโดยไม่ต้องถอดรหัส
สิ่งนี้หมายความว่า? การเข้ารหัสจากต้นทางถึงปลายทาง End-to-end encryption . FHE อนุญาตให้สามารถใช้ร่วมกัน shared private state
ตัวอย่างเช่น ใน AMM (Automated Market Maker) ซึ่งเป็นตลาดซื้อขายแบบ decentralized บัญชีของ Market Maker จะทำการซื้อขายร่วมกับทุกธุรกรรม แต่ไม่ได้เป็นเจ้าของโดยผู้ใช้คนเดียว เมื่อใดก็ตามที่มีการสลับเหรียญ Token A กับ Token B ผู้ใช้จะต้องทราบข้อมูลจำนวนเหรียญทั้งสองที่มีอยู่ในบัญชี Market Maker ร่วมกัน เพื่อสร้างข้อมูลพิสูจน์ที่ถูกต้องเกี่ยวกับรายละเอียดการสลับเหรียญ
ปัญหา:
- หากใช้ระบบ ZKP (Zero-Knowledge Proof) ซ่อนสถานะโดยรวม (global state) การสร้างข้อมูลพิสูจน์ดังกล่าวจะกลายเป็นเรื่องที่ทำไม่ได้ เนื่องจากผู้ใช้ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลโดยตรง
- ในทางกลับกัน หากข้อมูลสถานะโดยรวมสามารถเข้าถึงได้โดยสาธารณะ จะทำให้ผู้ใช้รายอื่นสามารถอนุมานรายละเอียดเฉพาะเกี่ยวกับการสลับเหรียญของแต่ละบุคคลได้
ด้วย FHE ตามทฤษฎีแล้ว เป็นไปได้ที่จะปกปิดทั้งสถานะที่แชร์และสถานะส่วนบุคคล เนื่องจากสามารถคำนวณการพิสูจน์ผ่าน encrypted data ได้
นอกเหนือจาก Fully Homomorphic Encryption (FHE) แล้ว เทคโนโลยีสำคัญอีกประการหนึ่งในการบรรลุความเป็น privacy ขั้นสูงสุดคือ Multiparty Computation (MPC) ซึ่งแก้ปัญหาการคำนวณบนข้อมูลส่วนตัว โดยเปิดเผยเฉพาะผลลัพธ์ของการคำนวณเหล่านั้น ในขณะที่ยังคงรักษาความลับของข้อมูลที่ป้อนไว้ แต่หัวข้อนี้ เราจะเก็บไว้คุยกันอีกที ประเด็นสำคัญของเราที่นี่คือ FHE — ประโยชน์และข้อจำกัด ตลาดปัจจุบัน และกรณีการใช้งาน
สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่า FHE ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา และนี่ไม่ใช่คำถามเกี่ยวกับการเปรียบเทียบระหว่าง FHE กับ ZKP หรือ FHE กับ MPC แต่เป็นคุณสมบัติเพิ่มเติมที่จะปลดล็อคเมื่อรวมกับเทคโนโลยีที่มีอยู่ในปัจจุบัน ตัวอย่างเช่น บล็อกเชนที่เน้นความเป็นส่วนตัวสามารถใช้ FHE เพื่อเปิดใช้งานสัญญาอัจฉริยะที่เป็นความลับ MPC เพื่อกระจายส่วนแบ่งของคีย์ถอดรหัสไปยัง validators และ ZKP เพื่อตรวจสอบความสมบูรณ์ของการคำนวณ FHE
ข้อดี & ข้อเสียของ FHE ณ เวลานี้:
ข้อดี:
- ไม่ต้องพึ่งพาความน่าเชื่อถือจากบุคคลที่สาม: ข้อมูลสามารถปลอดภัยและเป็นส่วนตัวแม้ในสภาพแวดล้อมที่ไม่น่าเชื่อถือ
2. สามารถประยุกต์ใช้ร่วมกันผ่านสถานะส่วนตัวที่แชร์
3. ใช้งานข้อมูลได้จริงในขณะที่ยังรักษาความเป็นส่วนตัว: สามารถคำนวณและวิเคราะห์ข้อมูลที่เข้ารหัสโดยไม่เปิดเผยตัวข้อมูล
4. ทนทานต่อคอมพิวเตอร์ควอนตัม: ทนทานต่ออัลกอริทึมที่พัฒนาขึ้นบนคอมพิวเตอร์ควอนตัม ซึ่งเป็นภัยคุกคามต่อเทคโนโลยีเข้ารหัสแบบดั้งเดิม
5. สามารถทำสถานะเปลี่ยนแปลง (state transition) on-chain โดยตรงบน encrypted data permissionlessly.
6. ไม่จำเป็นต้องใช้ Hardware Intel SGX : ไม่ต้องพึ่งพาฮาร์ดแวร์เฉพาะอย่าง Intel SGX ที่มีความเสี่ยงต่อการโจมตีผ่านช่องทางลับ (side-channel attack) และมี centralized supply chain
7. สำหรับ fhEVM: ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องเรียนรู้การคำนวณคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนหรือใช้เครื่องมือ ZK ที่ไม่คุ้นเคย
ข้อเสียของ FHE ณ เวลานี้:
ข้อเสีย:
- ความหน่วง (Latency): การคำนวณด้วย FHE ต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์มาก ส่งผลให้ความเร็วในการประมวลผลช้ากว่าเทคโนโลยีอื่นๆ ปัจจุบันโครงการ FHE ส่วนใหญ่ยังไม่เหมาะกับการใช้งานจริงที่ต้องประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีฮาร์ดแวร์เร่งความเร็วสำหรับ FHE กำลังอยู่ในระหว่างพัฒนา และ fhEVM จาก Zama สามารถทำธุรกรรมได้ประมาณ 2 รายการต่อวินาที ด้วยต้นทุนฮาร์ดแวร์ประมาณ 2,000 เหรียญสหรัฐต่อเดือน ซึ่งถือว่ามีความรวดเร็วพอสมควร
- ความแม่นยำ: โครงการ FHE บางประเภทจำเป็นต้องมีการจัดการสัญญาณรบกวน (noise) เพื่อป้องกันข้อความที่เข้ารหัสไม่ให้เสียหายหรือใช้งานไม่ได้ อย่างไรก็ตาม TFHE เป็นโครงการ FHE ที่มีความแม่นยำสูงกว่า เนื่องจากไม่ต้องใช้การประมาณค่า (แตกต่างจาก CKKS ในบางฟังก์ชันการทำงาน)
- อยู่ในช่วงพัฒนา: ปัจจุบันมีโครงการ FHE ที่ใช้งานจริงใน Web3 น้อยมาก ทำให้ยังต้องมีการทดสอบและปรับปรุงระบบอย่างต่อเนื่อง
MARKET OVERVIEW
Landscape ปัจจุบัน FHE x Crypto
Highlights
- Zama: พัฒนาเครื่องมือ open-source FHE สำหรับทั้งการใช้งานด้านคริปโตและนอกเหนือจากคริปโต fhEVM library ช่วยให้สามารถสร้าง private smart contracts ที่รับประกันความลับและความสามารถในการประกอบข้อมูลแบบon-chain
- Fhenix: สร้าง End-to-End Encrypted Rollup โดยใช้ประโยชน์จาก fhEVM library ของ Zama มีเป้าหมายเพื่อปรับกระบวนการรวม FHE เข้ากับทุกสัญญาอัจฉริยะ EVM โดยใช้การปรับเปลี่ยนสัญญาที่มีอยู่เพียงเล็กน้อย ทีมผู้ก่อตั้งประกอบด้วยผู้ก่อตั้ง Secret Network และหัวหน้าฝ่ายพัฒนาธุรกิจ FHE คนก่อนของ Intel Fhenix เพิ่งระดมทุนรอบ seed สำเร็จ 7 ล้านดอลลาร์สหรัฐ
- Inco Network เป็น L1 ที่ขับเคลื่อนด้วย FHE และ EVM-compatible ซึ่งนำ encrypted data to smart contracts โดยการรวมการเข้ารหัส fhEVM ของ Zama Remi Gai ผู้ก่อตั้ง เป็นสมาชิกผู้ก่อตั้ง Parallel Finance และมีวิศวกรของ Cosmos หลายคนเข้าร่วมเพื่อบรรลุวิสัยทัศน์นี้
- ฮาร์ดแวร์เร่งความเร็ว: หลายองค์กรกำลังพัฒนาฮาร์ดแวร์เร่งความเร็วเพื่อแก้ไขปัญหาความหน่วงของ FHE โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Intel, Cornami, Fabric, Optalysis, KU Leuven, Niobium, Chain Reaction และทีม ZK ASIC/FPGA หลายทีม การพัฒนานี้ได้รับแรงหนุนจากทุนสนับสนุนจาก DARPA สำหรับโครงการเร่งความเร็วของ FHE โดยใช้ ASIC เมื่อประมาณ 3 ปีที่แล้ว อย่างไรก็ตาม ฮาร์ดแวร์เร่งความเร็วเฉพาะทางนี้อาจไม่จำเป็นสำหรับแอปพลิเคชันบล็อกเชนบางประเภท เนื่องจาก GPU สามารถทำธุรกรรมได้มากกว่า 20 รายการต่อวินาที (TPS) ในขณะที่ FHE ASIC มีศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพเป็น 100+ TPS พร้อมลดต้นทุนการดำเนินงานของผู้ตรวจสอบ (validator) อย่างมาก
- ผู้มีบทบาทสำคัญ: Google, Intel และ OpenFHE ต่างมีส่วนสำคัญในการพัฒนา FHE โดยทั่วไป แต่ไม่ได้มุ่งเน้นไปที่การใช้งานในด้านคริปโตโดยเฉพาะ
USE CASES
ข้อได้เปรียบที่สำคัญคือการเปิดใช้งาน shared private state and personal private state สิ่งนี้หมายความว่า?
Private smart contracts: สถาปัตยกรรม blockchain Traditional ทำให้ข้อมูลผู้ใช้ถูกเปิดเผยในแอป web3 สินทรัพย์และธุรกรรมของผู้ใช้แต่ละคนจะมองเห็นได้โดยผู้ใช้รายอื่น สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับความน่าเชื่อถือและการตรวจสอบ แต่ก็เป็นอุปสรรคสำคัญในการนำไปใช้ขององค์กรเช่นกัน ธุรกิจจำนวนมากลังเลหรือปฏิเสธที่จะเผยแพร่ข้อมูลนี้ FHE เปลี่ยนแปลงสิ่งนี้
นอกเหนือจากธุรกรรมที่ end-to-end encrypted แล้ว FHE ยังเปิดใช้งาน mempool encrypted , encrypted blocks และการเปลี่ยนสถานะที่เป็นความลับ
สิ่งนี้จะปลดล็อกกรณีการใช้งานใหม่ๆ ที่หลากหลาย:
- Dark pool: สร้างตลาดการเงินแบบปิดเฉพาะกลุ่ม กำจัด MEV ที่เป็นอันตราย ป้องกันการทำกำไรไม่สุจริต (MEV) ด้วย mempool ที่เข้ารหัส กระเป๋าสตางค์ที่ติดตามยาก: เพิ่มความเป็นส่วนตัวในการใช้งาน ชำระเงินแบบลับ: เช่น เงินเดือนพนักงานในองค์กรบนบล็อกเชน
- เกมวางแผนกลยุทธ์แบบผู้เล่นหลายคนที่มีสถานะเข้ารหัส: สร้างกลไกเกมใหม่ๆ เช่น พันธมิตรลับ, ซ่อนทรัพยากร, วางแผนลับ, จารกรรม, หลอกลวง เป็นต้น
- DAO: ลงคะแนนเสียงแบบส่วนตัว: ปกป้องข้อมูลการลงคะแนนของสมาชิก
- DID: เก็บคะแนนเครดิตและตัวระบุอื่นๆ บนบล็อกเชนแบบเข้ารหัส: เพิ่มความปลอดภัยและเป็นส่วนตัว
- ข้อมูล: จัดการข้อมูลบนบล็อกเชนโดยปฏิบัติตามกฎระเบียบ: เพิ่มความน่าเชื่อถือและความปลอดภัย
แล้วอนาคตของสถาปัตยกรรม FHE-CRYPTO จะเป็นอย่างไร?
มีองค์ประกอบหลักสามประการที่เราควรอธิบายเพิ่มเติม:
Layer 1: Layer นี้ทำหน้าที่เป็นรากฐานสำหรับนักพัฒนาในการ (a) เปิดตัวแอปพลิเคชันโดยกำเนิดบนเครือข่ายหรือ (b) อินเทอร์เฟซกับระบบนิเวศ Ethereum ที่มีอยู่ (an input-output model) รวมถึงทั้ง Ethereum mainnet และ L2s/sidechains
ความยืดหยุ่นของ L1 เป็นสิ่งสำคัญที่นี่ เนื่องจากรองรับโครงการใหม่ๆ ที่กำลังมองหาแพลตฟอร์มดั้งเดิมที่มีความสามารถ FHE ในขณะเดียวกันก็รองรับแอปพลิเคชันที่มีอยู่ที่ต้องการคงอยู่ในเครือข่ายปัจจุบัน
Rollups / Appchain: แอปพลิเคชันสามารถเปิดตัว Rollup หรือ Appchain ของตนเองได้ที่ด้านบนของ L1 ที่เปิดใช้งาน FHE เหล่านี้ ด้วยเหตุนี้ Zama จึงทำงานทั้งในแง่ดีและสแต็กสะสม ZK FHE สำหรับ fhEVM L1 เพื่อปรับขนาดโซลูชันที่เน้นความเป็นส่วนตัว
FHE Rollup บน Ethereum: การเปิดตัว FHE Rollup บน Ethereum นั้นอาจช่วยเพิ่มความเป็นส่วนตัวบน Ethereum ได้อย่างมาก แต่ต้องเผชิญกับความท้าทายทางเทคนิคหลายประการ:
- ต้นทุนการจัดเก็บข้อมูล: ข้อจำกัดสำคัญของ FHE ข้อจำกัดที่สำคัญของ FHE คือขนาดของข้อมูลข้อความที่เข้ารหัส (ciphertext) ซึ่งมักจะมีขนาดใหญ่ (เกิน8 kb+) แม้ว่าข้อมูลต้นฉบับ (plaintext) จะมีขนาดเล็กก็ตาม การเก็บข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้บน Ethereum เพื่อวัตถุประสงค์ด้านความพร้อมใช้งานของข้อมูล (data availability) จะส่งผลให้มีค่าใช้จ่ายแก๊สที่สูงมาก
- Sequencer centralization: Centralized sequencers ที่สั่งธุรกรรมและควบคุมคีย์ FHE ทั่วโลกถือเป็นปัญหาความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยที่สำคัญซึ่งขัดต่อวัตถุประสงค์ของ fhEVM ตั้งแต่แรก แม้ว่า MPC จะเป็นโซลูชันที่มีศักยภาพในการกระจายอำนาจการควบคุมคีย์ FHE ทั่วโลก แต่การรักษาเครือข่ายของหลายฝ่ายเพื่อดำเนินการคำนวณจะช่วยเพิ่มต้นทุนการดำเนินงานและทำให้เกิดความไร้ประสิทธิภาพที่อาจเกิดขึ้นได้
- Generating valid ZKPs : การสร้าง ZKP สำหรับการดำเนินงาน FHE เป็นงานที่ซับซ้อนซึ่งยังอยู่ระหว่างการพัฒนา ในขณะที่บริษัทอย่าง Sunscreen กำลังก้าวหน้า อาจต้องใช้เวลาหลายปีก่อนที่เทคโนโลยีดังกล่าวจะพร้อมสำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์อย่างแพร่หลาย
- EVM integration : การดำเนินการ FHE จำเป็นต้องรวมอยู่ใน EVM ในรูปแบบ precompiles ดังนั้นจึงต้องได้รับคะแนนเสียงที่เป็นเอกฉันท์สำหรับการอัปเกรดทั่วทั้งเครือข่าย ซึ่งเกี่ยวข้องกับคำถามหลายข้อเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายในการคำนวณและข้อกังวลด้านความปลอดภัย
- Validator hardware requirements : ผู้ตรวจสอบความถูกต้องของ Ethereum จะต้องอัปเกรดฮาร์ดแวร์ของตนเพื่อใช้งาน FHE libraries ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับ centralization และ costs
เราคาดหวังว่า FHE จะพบช่องทางเฉพาะของตนเองในสภาพแวดล้อมที่ lower liquidity และพื้นที่เฉพาะที่ความเป็นส่วนตัวเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง ในที่สุด FHE L1 อาจพบ deeper liquidity เมื่อปริมาณงานเพิ่มขึ้น ในระยะยาว เมื่อปัญหาข้างต้นได้รับการแก้ไขแล้ว เราอาจเห็น FHE rollup บน Ethereum ที่สามารถดึงสภาพคล่องและผู้ใช้จาก mainnet ได้อย่างราบรื่นมากขึ้น ความท้าทายอยู่ที่การค้นหากรณีการใช้งาน FHE ที่ยอดเยี่ยม การรักษาการปฏิบัติตามข้อกำหนด และการนำเทคโนโลยีที่พร้อมสำหรับการผลิตออกสู่ตลาด
ในระหว่างนี้ นักพัฒนาซอฟต์แวร์ใดๆ ก็ตามที่กำลังมองหาวิธีทำเงินให้มือตัวเองสกปรกหรือหาเงินเพื่อล่าเงินรางวัล ก็สามารถลองเสี่ยงกับความท้าทาย FHE ของ Fherma ที่มาพร้อมกับค่าหัว 4 หลักหลายรายการ
กิตติกรรมประกาศ: ขอขอบคุณ Gurgen Arakelov (ผู้ก่อตั้ง Yasha Labs/Fherma), Rand Hindi (founder of Zama), Remi Gai (founder of Inco Network), and Hiroki Kotabe (research principal at Inception Capital) สำหรับการมีส่วนร่วมในเรื่องนี้.
Relevant Reading:
Paillier, Pascal. “5 ways in which FHE can solve blockchain’s privacy problems.” Help Net Security, 4 September 2023, https://www.helpnetsecurity.com/2023/09/04/fully-homomorphic-encryption-fhe/
Inco Network Documentation, https://docs.inco.network/
Samani, Kyle. “The Dawn of On-Chain FHE.” Multicoin Capital, 26 September 2023, https://multicoin.capital/2023/09/26/the-dawn-of-on-chain-fhe/
Hindi, Rand. “Private Smart Contracts Using Homomorphic Encryption.” Zama, 23 May 2023, https://www.zama.ai/post/private-smart-contracts-using-homomorphic-encryption
Ramaswamy, Anita. “This niche cryptographic technique could transform privacy in web3.” Techcrunch, 18 July 2022. https://techcrunch.com/2022/07/18/crypto-blockchain-web3-privacy-cryptography-fully-homomorphic-encryption-startup-sunscreen/
Michael De Vega’s talk at DeCompute Conference, 2023. https://twitter.com/nillionnetwork/status/1710372206423756887?s=20
Wei Dai’s thread on FHE. https://twitter.com/_weidai/status/1707474764783354340?s=20
Fisher, Evan et al. “Fully Homomorphic Encryption (FHE).” Portal Ventures. 10 July 2023. https://portal.vc/fhe
Solomon, Ravital. “How SNARKs fall short for FHE.” Sunscreen. 24 August 2023. https://blog.sunscreen.tech/snarks-shortcomings/
Fouda, Mohamed. “ZKPs, FHE, MPC: Managing Private State in Blockchains.” Alliance. 22 December 2023. https://medium.com/alliancedao/zkps-fhe-mpc-managing-private-state-in-blockchains-17cc3661007d
