Zama의 FHE 스택 개요 FHE를 사용하면 암호화된 데이터를 복호화하지 않고도 연산을 수행할 수 있습니다. 입력 데이터는 암호화된 상태로 유지되고, 연산은 암호문에 대해 실행되며, 출력 결과 또한 암호화된 상태로 반환됩니다. 데이터 소유자만 결과를 디크립트(Decrypt) 할 수 있습니다. @zama는 3개 계층으로 구성된 프로덕션 FHE 스택을 구축했습니다. 1. TFHE-rs(핵심 라이브러리)는 Rust 언어로 TFHE(Torus 완전 동형 암호화) 방식을 구현합니다. 암호화된 정수 및 부울 연산을 처리합니다. 참고로, 암호화된 8 비트(Bit) 정수에 대한 덧셈은 1ms, 곱셈은 20ms가 소요됩니다. 2. 구체적인 컴파일러는 Python/Rust 코드를 FHE 회로로 자동 변환합니다. 개발자는 일반 함수를 작성하고, 컴파일러는 이를 암호화된 데이터에서 작동하도록 변환합니다. 최적화 계층은 회로 깊이를 줄입니다. 각 연산은 암호문에 노이즈를 추가합니다. 1000번의 연산 후에는 노이즈가 스레스홀드(Threshold) 초과하여 부트스트래핑(연산당 50~150ms가 소요되는 노이즈 갱신)이 필요합니다. 3. fhEVM(블록체인 통합) - 암호화된 입력을 처리하는 EVM 호환 스마트 계약. Zama 개발 네트워크에 배포되었으며 블록 시간은 8초입니다. FHE 계산 오버헤드로 인해 가스 비용이 표준 이더리움 가상 머신(EVM) 작업보다 100~1,000배 높습니다. Zama는 2024년 테스트넷에서 240만 건의 암호화된 거래를 처리했으며, 현재까지 총 670만 건의 거래를 처리했습니다. 활용 사례로는 블라인드 경매(입찰 금액은 공개 전까지 암호화된 상태로 유지됨), 프라이빗 DeFi(잔액/거래 금액 비공개), 기밀 투표 등이 있습니다. 특정 연산 유형에만 사용 가능합니다. 신경망 추론이 가능하지만 평문보다 10,000배 느립니다. 기밀성 유지를 위해 성능 저하가 필요한 민감한 데이터에 대한 저복잡성 연산에 가장 적합합니다.