Les points forts du prochain cycle haussier : la narration des blockchains publiques privées et les projets prometteurs
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Les points forts du prochain cycle haussier : la narration des blockchains publiques privées et les projets prometteurs
Web3 a-t-il vraiment des cas d'utilisation en matière de confidentialité ?
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Fishery Isla, contributeur principal de Biteye
Édition : Crush, contributeur principal de Biteye
Pour Ethereum et plus largement pour la narration autour des blockchains, de nombreuses équipes talentueuses ont déjà lancé des solutions d’extension, mais l’évolutivité (scaling) n’est pas le seul problème à résoudre.
La fonctionnalité clé suivante à mettre en œuvre est la confidentialité. Récemment, le segment de la confidentialité est devenu particulièrement prisé parmi les investissements dans les infrastructures du marché primaire.
Cet article présente deux approches technologiques très populaires en matière de blockchains privées : les preuves à connaissance nulle (Zero Knowledge Proof) et le chiffrement homomorphe complet (Fully Homomorphic Encryption), ainsi que quelques projets prometteurs à surveiller.
Tout d'abord, posons une question : existe-t-il réellement des cas d'utilisation privés dans Web3 ?
01 Pourquoi Web3 a besoin de confidentialité ?
Les blockchains dominantes actuelles sont toutes des grands livres publics : toutes les transactions s’y exécutent sur chaîne, ce qui signifie que les changements d’état liés aux adresses ou comptes — notamment les informations d’actifs — sont entièrement publics et transparents.
Au départ, cette transparence informationnelle n’était qu’une caractéristique secondaire destinée à superviser la sécurité du consensus. Mais avec l’évolution du secteur, les mécanismes de consensus se sont progressivement optimisés et rendus fiables, transformant peu à peu le grand livre public transparent en un outil au service de l’arbitrage technologique :
Les mineurs peuvent choisir sélectivement les transactions à inclure selon les frais, ce qui fait que les transactions à faibles frais ont peu de chances d’être traitées, forçant ainsi les utilisateurs à augmenter leurs frais de gaz (Gas fees). Plus inquiétant encore, les mineurs ou producteurs de blocs peuvent mener des attaques de type front-running (prise d’avance) ou de censure en surveillant le grand livre public.
En surveillant les ordres d’achat sur la chaîne et en plaçant leur propre ordre d’achat avant celui des petits investisseurs, ils créent de graves problèmes de sécurité. Au cours de l’année écoulée, l’effet MEV (Extractable Value) a permis de retirer près de 2 milliards de dollars des marchés.
Un tel flux massif et continu de capitaux représente un risque majeur pour le développement futur du marché cryptographique.
Par ailleurs, sans prise en charge de la confidentialité, les utilisateurs perdent la propriété de leurs données. Les informations d’actifs et de transactions associées à une adresse peuvent être surveillées et exploitées, ce qui va à l’encontre même de la vision de Web3.
Ainsi, une fois le problème d’évolutivité résolu, les blockchains intelligentes privées deviennent la fonctionnalité suivante urgente à implémenter.
Trois voies technologiques sont actuellement explorées pour réaliser des contrats intelligents privés :
1) La solution TEE (Trusted Execution Environment), représentée par Secret Network et Oasis Network, disponibles depuis longtemps mais restant discrètes ;
2) L’approche zkVM, basée sur le principe des preuves à connaissance nulle (ZK), popularisée via les zk-rollups d’Ethereum ;
3) La solution FHE (Fully Homomorphic Encryption), récemment apparue sur le devant de la scène.
La technologie TEE est la plus mature, accompagnée de nombreuses documentations. Les lecteurs intéressés peuvent l’explorer indépendamment ou tester directement les projets mentionnés ci-dessus. Cet article mettra donc l’accent sur les approches zkVM et FHE, plus sujettes à débat.
02 Preuve à connaissance nulle (Zero Knowledge Proof)
zkEVM et zkVM
La plupart des solutions ZK se divisent en deux grands camps : celles construites au-dessus d’Ethereum (zkEVM), et celles construites sur mesure (zkVM), qui peuvent alors adopter différents compromis fondamentaux et paramètres de base.
Le zkEVM est une machine virtuelle compatible avec la machine virtuelle d’Ethereum (EVM) et adaptée aux preuves à connaissance nulle, garantissant la validité des programmes, opérations, entrées et sorties.
En étant construit au-dessus de la blockchain Ethereum, le modèle zkEVM hérite à la fois des forces et des faiblesses d’Ethereum.
Grâce à son optimisation de la compatibilité avec le réseau Ethereum, il bénéficie d’une vaste communauté d’utilisateurs, et les développeurs trouvent plus facile de construire dessus (en raison du grand nombre de développeurs Solidity et du partage des infrastructures, y compris des clients d’exécution).
Cependant, cela signifie aussi que sa capacité à intégrer les preuves à connaissance nulle et autres mesures de confidentialité est limitée par les contraintes internes d’Ethereum.
Plus un modèle zkEVM cherche à simuler fidèlement le modèle Ethereum, plus il pâtit en performance, car la génération des preuves prend plus de temps.
Comme tous les calculs s’effectuent sur chaîne, chaque transaction est entièrement publique et transparente. Cela peut être un avantage pour certaines applications, mais constitue une faille inacceptable ou dangereuse pour d’autres (par exemple, les applications liées à des informations financières personnelles sensibles).
Un zkVM est une machine virtuelle qui utilise des preuves à connaissance nulle pour assurer sécurité et vérifiabilité — vous entrez un ancien état et un programme, et elle retourne de manière fiable un nouvel état. Elle permet d’optimiser l’environnement afin que l’intégration des preuves à connaissance nulle dans les transactions sur chaîne soit moins coûteuse, plus efficace, voire plus simple.
En substance, un zkVM bien conçu permet à toutes ses applications d’utiliser facilement les preuves à connaissance nulle dans chaque transaction. Un vrai zkVM est construit selon un principe « ZK First », intégrant cette technologie à chaque couche de la pile technique.
Ethereum étant initialement une blockchain entièrement transparente, toute tentative d’introduire la confidentialité aujourd’hui ne pourra jamais atteindre les performances d’une blockchain conçue dès le départ pour la supporter.
D’un point de vue ingénierie, c’est difficile : les développeurs doivent coder des programmes qui n’ont pas été conçus pour fonctionner dans ce type d’environnement, ce qui entraîne des circuits énormes et extrêmement complexes.
Par conséquent, les performances du zkVM surpassent celles du zkEVM, ce qui en fait une piste technologique particulièrement prometteuse à surveiller.
Des projets basés sur zkVM commencent déjà à se démarquer, comme les L1 : Aleo, Mina, etc., ou les L2 : Aztec, etc. Ces projets suscitent de fortes attentes sur le marché, offrant un rapport coût-bénéfice peu attractif. Voici donc un projet zkVM plus adapté à un positionnement précoce.
Ola Network
Ola est une plateforme ZKVM Rollup extensible, axée sur la protection de la vie privée et la conformité réglementaire. Ses principales fonctionnalités sont la confidentialité programmable, l’évolutivité et la compatibilité multi-langages. Ola vise à devenir une solution d’évolutivité universelle de niveau 2 (Layer2), capable d’ajouter confidentialité et scalabilité à divers blockchains programmables de niveau 1.
Récemment, Ola a levé 3 millions de dollars lors d’un tour de financement de démarrage (seed round), mené par Web3 Ventures et Foresight Ventures, avec la participation de Token Metrics Ventures, J17 Capital, Skyland Ventures, LD Capital et CatcherVC.
Les principaux produits d’Ola comprennent la machine virtuelle optimisée ZK Ola-VM et le langage de contrat intelligent Ola-lang.
Ola-lang est un langage universel développé pour ZK-VM, offrant une plus grande programmabilité. Les développeurs peuvent utiliser Ola-lang pour déployer librement tout type de contrat intelligent, qu’il s’agisse de chaînes publiques ou de chaînes privées d’entreprise.
Quant à la machine virtuelle Ola-VM optimisée ZK, elle repose sur une architecture à jeu d'instructions réduit (RISC), et grâce à un support complet ZK et à un calcul non déterministe, elle offre de meilleures performances.
En résumé, Ola construit une infrastructure Layer2 combinant flexibilité en matière de confidentialité et haut niveau de programmabilité.
Elle permet aux blockchains publiques d’hériter de la sécurité du réseau tout en obtenant protection de la vie privée et évolutivité, simplement en déployant les contrats de vérification correspondants.
Cette approche évite de sacrifier la programmabilité et la décentralisation des blockchains publiques. Les développeurs peuvent ajouter des solutions de confidentialité et d’évolutivité selon les besoins, sans aucune modification sur chaîne.
Cela offre à la fois personnalisation en termes de confidentialité et d’extensibilité, tout en préservant l’ouverture des blockchains publiques.
Actuellement, Ola propose des missions dans l’Ola Gala, permettant d’obtenir le statut de testeur public 2024 sur le Testnet Ola, ainsi que des NFT et autres récompenses.
De plus, le 10 novembre, le site officiel d’Ola a ouvert les inscriptions pour le testnet Devnet. Les développeurs sont invités à postuler : les sélectionnés bénéficieront de récompenses, d’aide technique, de ressources pour développeurs, ainsi que de la possibilité de déployer leurs Dapp sur le réseau principal d’Ola.
03 Chiffrement homomorphe complet (Fully Homomorphic Encryption)
Le chiffrement homomorphe complet (FHE) est une technologie relativement nouvelle appliquée à la blockchain. Après l’engouement autour du ZK, c’est l’une des solutions de chaîne publique les plus appréciées par les institutions. En tant que concept nouveau, il existe encore peu de projets, tous à un stade précoce, ce qui le rend particulièrement intéressant pour un investissement anticipé.
Le chiffrement homomorphe complet a été proposé comme problème ouvert en cryptographie depuis longtemps. Dès 1978, Rivest, Adleman et Dertouzos ont introduit ce concept dans un contexte bancaire.
Contrairement aux schémas de chiffrement classiques, centrés sur la sécurité du stockage des données, le chiffrement homomorphe se distingue par son attention portée à la sécurité du traitement des données.
Plus précisément, le chiffrement homomorphe permet de traiter des données confidentielles tout en les gardant chiffrées : d'autres parties peuvent manipuler ces données sans en découvrir le contenu initial. Lorsque l'utilisateur disposant de la clé décrypte le résultat, il obtient exactement les données correctement traitées.
Par exemple : Alice achète un lingot d’or et souhaite qu’un artisan le transforme en collier. Existe-t-il un moyen permettant à l’artisan de travailler l’or sans pouvoir en voler ?
Pour résoudre cela, Alice pourrait enfermer le lingot dans une boîte scellée avec une serrure à clé unique. Cette boîte dispose de deux orifices équipés chacun d’un gant. L’artisan peut ainsi manipuler l’or à l’intérieur sans pouvoir l’extraire.
Une fois le travail terminé, Alice récupère la boîte, l’ouvre avec sa clé, et obtient le collier fini.
Dans cet exemple, la boîte représente l’algorithme de chiffrement homomorphe complet, et le travail de l’artisan symbolise les opérations homomorphes effectuées directement sur les données chiffrées, sans accès au contenu original.
Applications du chiffrement homomorphe complet
Dans Web2, le chiffrement homomorphe semble presque avoir été conçu pour le cloud computing. Imaginons un utilisateur souhaitant traiter des données, mais dont l’ordinateur est trop lent pour obtenir rapidement un résultat. Il peut alors recourir au cloud pour effectuer le traitement.
Mais si les données sont envoyées directement au cloud, leur sécurité n’est pas garantie. Il peut alors les chiffrer avec un chiffrement homomorphe, envoyer les données chiffrées au cloud pour traitement, puis recevoir le résultat chiffré.
Ainsi, l’utilisateur paie le service cloud et obtient le résultat, tandis que le fournisseur cloud perçoit des revenus.Mais le FHE présente aussi des limites dues à la puissance de calcul :
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Forte exigence de calcul : comparé au chiffrement traditionnel, le FHE nécessite des algorithmes mathématiques plus complexes et des textes chiffrés plus volumineux, ralentissant considérablement les opérations sur les données chiffrées et augmentant la consommation de ressources.
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Basse efficacité computationnelle : le FHE ne supporte que des opérations arithmétiques sur les données chiffrées (addition, multiplication, exponentiation). Pour des fonctions plus complexes (tri, recherche, manipulation de chaînes), des traitements laborieux sont requis, avec une forte demande en puissance de calcul.
Heureusement, nous vivons à l’ère de l’explosion de la puissance de calcul. Avec la progression du FHE et du développement Web3, la performance et le coût du calcul devraient bientôt répondre aux exigences du FHE. C’est donc le moment idéal pour s’intéresser au secteur FHE.
Fhenix
Fhenix est la première blockchain à adopter la technologie de chiffrement homomorphe complet, permettant le calcul sur des données chiffrées dans des contrats intelligents EVM.
Le fhEVM utilisé par Fhenix a été initialement développé par Zama, une entreprise de cryptographie spécialisée dans des solutions open source pour la blockchain et l’intelligence artificielle, puis intégré à Fhenix Network après un partenariat stratégique.
Fhenix utilise également le validateur Nitro d’Arbitrum et la bibliothèque Rust tfhe-rs de chiffrement homomorphe complet de Zama, soulignant ainsi la proximité étroite entre Zama et Fhenix.
Selon le site de Zama, l’entreprise fournit actuellement des solutions Web3 basées sur le FHE pour des cas d’usage Web2 avancés : reconnaissance faciale, reconnaissance vocale et contrats intelligents (exactement ce que Fhenix développe actuellement). À l’avenir, on peut s’attendre à ce que Zama intègre progressivement ces applications dans l’écosystème Fhenix.
En septembre dernier, Fhenix a levé 7 millions de dollars lors d’un tour de financement de démarrage, mené par Multicoin Capital et Collider Ventures, avec la participation de Node Capital, Bankless, HackVC, TaneLabs, Metaplanet, ainsi que Robot Ventures de Tarun Chitra et Robert Leshner.
Alors que le ZK ne peut valider que des segments de données qu’il a lui-même chiffrés, sans possibilité de fusionner des données privées provenant de multiples sources — limitant ainsi les calculs cryptographiques —, le FHE permet un niveau supérieur de sécurité des données et, grâce à sa fonction « complète », prend en charge des cas d’usage inédits.
Ainsi, la capacité de confidentialité offerte par Fhenix ne résout pas seulement les problèmes de vie privée, mais ouvre également la voie à des centaines de nouveaux cas d’usage : enchères aveugles, vérification d’identité sur chaîne, KYC, tokenisation d’actifs du monde réel, votes privés dans les DAO, etc.
04 Conclusion : comparaison entre ZK et FHE
Après avoir exploré ces deux solutions avancées de contrats intelligents privés — ZK et FHE —, de nombreux lecteurs restent confus quant aux différences entre les preuves à connaissance nulle (ZK) et le chiffrement homomorphe complet (FHE).
Outre les différences mentionnées précédemment concernant la flexibilité du chiffrement, elles se manifestent aussi par :
D’un point de vue technique, le ZK se concentre sur la preuve de la justesse d’un énoncé tout en protégeant sa confidentialité ; le FHE, quant à lui, permet d’effectuer des calculs sans déchiffrer les données, protégeant ainsi la confidentialité des données elles-mêmes.
Du point de vue du développement de l’industrie blockchain, les projets ZK ont démarré plus tôt — passant des simples transferts de ZCash à des blockchains zkVM compatibles contrats intelligents aujourd’hui en développement — accumulant ainsi davantage de savoir-faire technique que le FHE. Le FHE, théoriquement beaucoup plus récent que le ZK, est un sujet brûlant en milieu académique, et ce n’est que récemment que des projets Web3 utilisant cette technologie ont commencé à lever des fonds, ce qui explique son retard relatif.
Cependant, leurs points communs convergent vers la dépendance à la puissance de calcul : le développement du secteur de la confidentialité profite pleinement de l’essor de la puissance informatique. Grâce aux progrès récents en matière de calcul, ces technologies de pointe deviennent enfin accessibles aux utilisateurs.
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