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content/Privacy Enhancing Technologies (PET)/Homomorphic Encryption/Homomorphic Encryption.md → content/Privacy Enhancing Technologies (PET)/Homomorphic Encryption/Fully Homomorphic Encryption.md

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-# Homomorphic Encryption (HE)
+# Fully Homomorphic Encryption (FHE)
 ## 정의
 암호화된 상태에서 연산을 수행할 수 있는 암호학 기법을 의미한다.
 

content/Privacy Enhancing Technologies (PET)/Homomorphic Encryption/fhEVM.md

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+>[!Info]
+> 저희 프로젝트는 블록체인과 관련된 암호학을 다루는 범위로 하고 있습니다. 따라서 EVM에 대한 추가적인 자료가 필요하다면, 외부 링크를 참고해주세요: https://ethereum.org/ko/developers/docs/evm/
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+# fhEVM: 블록체인에서 기밀 스마트 계약 실행
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+블록체인에는 항상 딜레마가 있었습니다: 애플리케이션과 사용자 데이터를 온체인에 두어 모두가 볼 수 있게 하거나, 오프체인에 두어 프라이버시는 지키지만 계약 조합성을 잃는 것입니다. 이 문제는 금융과 의료처럼 높은 프라이버시가 요구되는 영역에서 큰 장애물로 작용해왔습니다. 그러나 [[Fully Homomorphic Encryption]] 기술 덕분에 Zama의 fhEVM은 암호화된 데이터에서 기밀 스마트 계약을 실행할 수 있게 해주며, 프라이버시와 조합성을 모두 보장합니다.
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+## 블록체인에 FHE가 적용되어야 하는 이유
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+블록체인은 탈중앙성과 투명성을 바탕으로 높은 보안을 제공합니다. 그러나 이러한 투명성 때문에 모든 정보가 퍼블릭하게 공개되므로, 블록체인에서 사용할 수 있는 정보는 제한적입니다. 사용자의 민감한 정보가 필요한 거래 내역이 있다면, 블록체인을 이용할 때 사용자들이 원치 않더라도 민감 정보가 온체인에 기록되어 프라이버시를 지키지 못합니다. 이 때문에 금융, 의료 등의 프라이버시 보호가 중요한 영역에서 블록체인의 활용에 한계가 있습니다. 예를 들어, 전통 금융시장을 이용하던 사용자 입장에서는 자신이 보유한 자산의 양이 누구에게나 공개된다는 것이 부담이 될 수 있습니다. 또한, 금융 거래가 미리 노출되어 MEV를 노리는 빌더들에게 프런트 러닝, 백러닝의 위험에 노출될 수 있습니다.
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+## 기존 솔루션의 한계
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+프라이버시 문제를 해결하기 위해 일부 정보는 오프체인에 기록하거나, [[Zero-Knowledge Proofs]] 를 사용하기도 합니다. 그러나 이 방법들은 완벽한 해결책이 될 수 없습니다. 두 방법 모두 오프체인에서 연산을 해야 한다는 한계가 있으며, 이는 트랜잭션의 원자성을 보장하지 않고 스마트 계약의 조합성을 해치게 됩니다. 따라서 온체인에 모든 데이터를 기록하면서도 프라이버시를 지킬 수 있는 방법이 필요하며, 그 답이 바로 FHE입니다.
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+## FHE가 프라이버시 문제를 해결하는 방법
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+FHE를 사용하면 온체인 데이터가 암호화되어 기록되기 때문에 개인의 거래 기록이 퍼블릭하게 공개되지 않습니다. 그러나 연산 자체는 공정하게 이루어졌음을 보장하기 때문에, 블록체인의 장점을 그대로 유지하면서도 개인정보를 보호할 수 있습니다. 예를 들어, 내가 얼마를 누구에게 송금했는지 모두가 알 수 없고, 거래 당사자만 알 수 있게 할 수 있으며, 특정 지갑의 잔고를 검색하는 것도 불가능하게 됩니다.
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+## Zama의 fhEVM 소개
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+Zama는 블록체인에 FHE를 적용하는 선도 기업으로, fhEVM을 개발했습니다. Zama는 현재 TFHE-rs, Concrete, Concrete ML, fhEVM 등 4개의 주요 제품을 보유하고 있습니다. 그 중 fhEVM은 EVM에서 가능한 모든 기능을 FHE를 사용하여 구현한 제품입니다. fhEVM은 evmos 기반으로 TFHE-rs를 활용하여 개발되었으며, Solidity를 그대로 사용할 수 있습니다. 현재 fhEVM은 버전 0.4(2024.07 기준)까지 출시되었습니다.
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+### fhEVM의 작동 원리
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+1. **Global Public Key**: fhEVM은 글로벌 Public Key를 사용하여 데이터를 암호화하고, FHE를 이용해 연산을 수행합니다. Public Key를 사용함으로써 다른 사용자 및 스마트 계약과의 상호작용에서 이점을 얻습니다. 복호화에 사용되는 Private Key는 여러 Validator들의 승인이 필요하여 보안을 유지할 수 있습니다.
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+2. **제출 요구 사항**: fhEVM을 사용하기 위해 사용자는 두 가지를 제출해야 합니다:
+   - 암호화된 데이터.
+   - 암호화되기 전 데이터의 존재를 증명하는 Zero-Knowledge Proof (ZKP).
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+3. **복호화 방법**:
+   - **Public Decryption**: 암호화 및 ZKP 제출 후 Validator들이 검증하고 암호화된 데이터를 온체인에 올립니다. 연산 결과는 Validator들이 복호화하여 공개합니다.
+   - **Private Decryption**: 결과를 혼자 확인하고 싶을 때는 새로운 키 쌍을 생성하여 Public Key를 제공하고, Validator들이 결과 데이터를 새로운 Public Key로 암호화하여 전달합니다. 사용자는 Private Key로 이를 복호화하여 확인합니다.
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+### 사용 사례
+
+#### Encrypted ERC-20 토큰
+
+기존 ERC-20 토큰은 지갑 잔액과 거래 내역이 공개됩니다. FHE를 활용하면 이러한 정보가 비공개로 유지되면서도 간편한 송금 기능을 유지할 수 있습니다. fhEVM에서는 `euint` 데이터 타입을 사용하여 데이터를 암호화하여 저장할 수 있습니다.
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+##### 코드 예시
+
+```solidity
+pragma solidity ^0.8.0;
+
+import "TFHE.sol"; // Zama의 TFHE 컨트랙트 가져오기
+
+contract EncryptedERC20 {
+    euint public totalSupply;
+    euint public burnable;
+    mapping(address => euint) public balance;
+
+    function transfer(address to, euint amount) public {
+        require(balance[msg.sender].lte(amount), "Insufficient balance");
+        balance[msg.sender] = balance[msg.sender].sub(amount);
+        balance[to] = balance[to].add(amount);
+    }
+
+    function checkBalance(address owner) public {
+        euint encryptedBalance = balance[owner];
+        // 재암호화 및 복호화 과정
+    }
+}
+```
+
+#### Blind Auctions
+
+Blind Auction에서는 입찰 금액이 입찰자 외에는 비공개됩니다. 이 과정을 통해 공정한 경쟁을 보장하고 입찰 금액의 조기 노출을 방지합니다.
+
+##### 작동 방식
+
+1. **입찰 제출**: 사용자는 암호화된 입찰 금액과 ZKP를 제출합니다.
+2. **2단계 - 공개**: 모든 입찰이 완료되면, `dIhaveHIghest()`를 통해 가장 높은 입찰 금액을 확인합니다. 가장 높은 입찰자는 상품을 클레임하고, 나머지는 입찰 금액을 반환받습니다.
+3. **마무리**: 경매 주최자는 가장 높은 입찰 금액을 가져갑니다.
+
+### Reference
+Crypto meets Crypto: FHE for Blockchain (하) 편

content/Privacy Enhancing Technologies (PET)/Privacy Enhancing Technologies (PET).md

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 > [[Privacy Enhancing Technologies (PET)]] explains advanced cryptographic methods designed to protect user privacy. It covers technologies such as zero-knowledge proofs, secure multi-party computation, and homomorphic encryption.
 
 
-- [[Homomorphic Encryption]]
+- [[Fully Homomorphic Encryption]]
 - [[Secure Multiparty Computation]]
 - [[Differential Privacy]]
 - [[Federated Learning]]