polska społeczność fhe · mainnet alpha aktywny

obliczenia na
zaszyfrowanych
danych.

bank przetwarza twoje dane. lekarz widzi twój genom. ai czyta twoje prompty.
co jeśli mogliby to wszystko robić — nie widząc niczego?

fully homomorphic encryption to odpowiedź na pytanie, które kryptografowie uznawali za niemożliwe przez 30 lat. octra to pierwszy blockchain zbudowany od zera wokół tej technologii.

17 000+tps na testnecie
1bmax supply oct
2009rok przełomu fhe
hfhewłasny schemat
2025mainnet alpha
dlaczego to ważne

prywatność danych jest złudzeniem

każda usługa, z której korzystasz, musi odszyfrować twoje dane, żeby je przetworzyć. to fundamentalne ograniczenie architektury internetu — i źródło problemu, który dotyka nas wszystkich.

kiedy bank oblicza twoją zdolność kredytową, widzi każdą transakcję. kiedy lekarz zleca analizę genomu w chmurze, dostawca chmury widzi twoje dna. kiedy używasz chatgpt, openai przetwarza twoje dane na swoich serwerach.

to nie jest kwestia złej woli firm. to konieczność techniczna — komputer nie może operować na danych, których nie widzi. przynajmniej nie mógł. aż do 2009 roku.

fully homomorphic encryption zmienia tę zasadę na poziomie matematycznym. pozwala na obliczenia bez odszyfrowywania. to nie jest marketing — to twierdzenie matematyczne.

fakty — nie opinie

1.3b

rekordów medycznych wyciekło w 2024 roku

tylko w usa — największy rok w historii naruszeń danych zdrowotnych.

źródło: hipaa journal, 2024 healthcare data breach report
$4.9m

średni koszt naruszenia danych w sektorze finansowym 2024

wzrost 10% r/r — najwyższy w historii.

źródło: ibm cost of a data breach report 2024
$15m

darpa inwestuje w sprzętowe akceleratory fhe

program dprive — wojsko usa uznało fhe za priorytet strategiczny.

źródło: darpa dprive program
72%

firm korzysta z danych klientów do trenowania ai

według iapp 2023 — większość bez jawnej zgody użytkowników.

źródło: iapp privacy governance report 2023
kontekst techniczny

dlaczego inne szyfrowanie nie wystarczy?

fhe to ostatni i najtrudniejszy krok drabiny prywatności. każdy poziom rozwiązuje inny problem.

🔒

ssl / tls — szyfrowanie w transporcie

ta kłódka w przeglądarce. chroni dane podczas przesyłania — gdy dotrą na serwer, są odszyfrowywane. serwer widzi wszystko.

✗ serwer widzi twoje dane
📧

end-to-end encryption (e2ee) — signal, whatsapp

platforma nie widzi treści wiadomości. ale nie może też nic z nią zrobić — nie przetłumaczy, nie przeszuka, nie przeanalizuje. zero funkcjonalności na zaszyfrowanych danych.

△ platforma nie widzi, ale też nic nie zrobi
👁️

zero-knowledge proofs (zkp) — zcash, starknet

matematyczne dowody że wiesz coś bez ujawniania co. np. "mam ponad 18 lat" — bez podawania daty urodzenia. silna technologia, ale ograniczona: udowadnia posiadanie wiedzy, nie wykonuje obliczeń na dowolnych danych.

↗ wikipedia: zero-knowledge proof
△ dowodzi, nie oblicza dowolnych funkcji
🤝

multi-party computation (mpc)

kilka stron wspólnie oblicza wynik, żadna nie widzi danych innych. działa, ale wymaga wielu uczestników i koordynacji — skomplikowane w skali produkcyjnej.

↗ wikipedia: secure multi-party computation
△ działa, ale wymaga wielu stron
🔐

fully homomorphic encryption (fhe) — święty graal kryptografii

obliczenia bezpośrednio na zaszyfrowanych danych. jeden podmiot. pełna funkcjonalność. zero dostępu do danych. matematyczna gwarancja prywatności. przez 30 lat uważane za niemożliwe — w 2009 craig gentry udowodnił, że możliwe. w 2025 octra zbudowała z tego blockchain.

✓ pełne obliczenia. zero dostępu do danych.
jak to działa

fhe w 4 krokach

konkretny przykład: bank oblicza twój scoring kredytowy bez dostępu do twoich transakcji.

01

szyfrowanie po stronie klienta

twoje dane (historia transakcji, saldo, zobowiązania) są szyfrowane na twoim urządzeniu. do banku dociera tylko szyfrogram — nieczytelna sekwencja danych.

02

obliczenia na szyfrogramie

bank uruchamia model scoringowy — dodawanie, mnożenie, porównania — bezpośrednio na zaszyfrowanym wektorze danych. cały czas widzi tylko losowo wyglądające liczby.

03

zaszyfrowany wynik wraca

bank zwraca zaszyfrowany wynik obliczeń. wciąż nie wie jaką wartość obliczył. wynik jest poprawny matematycznie, ale nieczytelny bez twojego klucza.

04

ty odszyfrowujesz wynik

twoim kluczem prywatnym odszyfrowujesz scoring. bank nigdy nie widział ani wejścia (twoich transakcji), ani wyjścia (twojego scoringu).

fhe_demo — scoring kredytowy
dane wejściowe (plaintext)saldo=12400, historia=36m, dług=0
po zaszyfrowaniu (hfhe)7f3a…c091 | 2b8e…f44a | 0091…3317
obliczenia serwera (na szyfrogramie)eval(scoring_model, ct) → ct_result
wynik po odszyfrowaniuscoring: 847 / 1000 ✓
co widział serwernic. zero plaintext.

matematycznie: jeśli enc(a) + enc(b) = enc(a+b), szyfrowanie jest addytywnie homomorficzne. fhe rozciąga to na dowolne obliczenia — and, or, xor — przy zachowaniu bezpieczeństwa semantycznego.

trzy analogie — wybierz swoją

dla każdego
🧤

szklana rękawica

"wkładasz do pudełka swoje dane i zamykasz je na kłódkę. ktoś inny może manipulować zawartością przez grube, nieprzezroczyste rękawice — ale nigdy nie widzi, co jest w środku."

wynik jest poprawny. zawartość niewidoczna.
dla biznesu
🏦

audytor bez dostępu

"zewnętrzna firma audytorska może zweryfikować, że twoje sprawozdania finansowe są poprawne i że zapłaciłeś właściwy podatek — bez wglądu do żadnego z twoich dokumentów."

compliance bez ujawniania tajemnic handlowych.
dla technika

homomorfizm algebraiczny

"funkcja szyfrująca e jest homomorfizmem jeśli e(a ⊕ b) = e(a) ★ e(b). fhe rozciąga to na dowolny obwód logiczny — and, or, xor — przy zachowaniu bezpieczeństwa semantycznego."

formalna definicja: gentry 2009, stoc.
historia

50 lat od marzenia do blockchain

pełna oś czasu fhe — każde twierdzenie oparte na cytacie z oryginalnego źródła.

1978

pierwsze marzenie — "privacy homomorphisms"

"we leave open the problem of constructing a privacy homomorphism which preserves all arithmetic operations."— rivest, adleman, dertouzos (1978) · acm, foundations of secure computation

twórcy rsa jako pierwsi opisują ideę szyfrowania zachowującego operacje arytmetyczne. problem uznawany za otwarty — przez 30 lat nikt nie wie jak go rozwiązać.

teoria kryptografii
1978–2008

era częściowego szyfrowania homomorficznego (phe)

powstają schematy częściowe: rsa (mnożenie), elgamal (mnożenie), paillier 1999 (dodawanie). każdy obsługuje tylko jedną operację. wielu kryptografów zaczyna uważać pełne fhe za matematycznie niemożliwe.

badania · phe / she
2009

🏆 przełom gentry'ego — pierwszy schemat fhe w historii

"we propose the first fully homomorphic encryption scheme, solving a central open problem in cryptography."— craig gentry (2009) · stanford phd thesis, stoc 2009

craig gentry (ibm research / stanford) publikuje 460-stronicową pracę doktorską. po raz pierwszy w historii: schemat szyfrowania obsługujący zarówno dodawanie jak i mnożenie. oparty na kratach idealnych (ideal lattices). obliczeniowo zbyt wolny do praktyki, ale przełom teoretyczny klasy "niemożliwe stało się możliwe".

przełom dekady · fhe narodziny
2011

bgv — 1000× szybszy, rlwe jako fundament

"we describe a general approach to constructing somewhat homomorphic schemes."— brakerski, gentry, vaikuntanathan · eprint 2011/277

bgv opiera fhe na ring-learning with errors (rlwe) — prostszym problemie matematycznym. szybszy o rzędy wielkości od gentry'ego. fundament microsoft seal do dziś.

bgv · rlwe · helib
2016

tfhe — bootstrapping poniżej 13ms

"we present a new scheme for fully homomorphic encryption over the torus, which is much faster than all previously known fhe schemes."— chillotti, gama, georgieva, izabachène · eprint 2016/870

tfhe sprowadza bootstrapping poniżej 13 milisekund. to przemysłowy przełom. zama.ai buduje na tfhe pierwsze produkcyjne fhe dla blockchain (fhevm).

tfhe · 13ms · produkcyjne fhe
2017

ckks — fhe dla liczb zmiennoprzecinkowych i ai

cheon, kim, kim, song publikują ckks — schemat dopuszczający przybliżoną arytmetykę na liczbach rzeczywistych. kluczowy dla ai/ml. dziś najpopularniejszy schemat dla prywatnego ai inference.

↗ eprint 2016/421 — ckks
ckks · ai/ml · float fhe
2020–23

industrializacja — google, microsoft, intel, darpa

google publikuje open-source fhe compiler dla c++. microsoft seal v3. intel ogłasza sprzętowy akcelerator fhe. darpa dprive — $15m na 1000× przyspieszenie. zama.ai uruchamia concrete (tfhe-rs) i fhevm — pierwsze fhe smart kontrakty na ethereum.

↗ github.com/google/fully-homomorphic-encryption przemysł · darpa · big tech
2021

🟢 octra — narodziny pierwszego fhe-native blockchain

octra labs zakłada projekt w szwajcarii. cel: nie nałożyć fhe na istniejący blockchain, ale zbudować cały protokół od zera wokół zaszyfrowanych obliczeń. kod głównie w ocaml i c++.

↗ octra.org octra founded · switzerland
2025

🚀 octra — publiczny testnet i mainnet alpha

czerwiec 2025: publiczny testnet, 17 000+ tps. grudzień 2025: mainnet alpha, token oct, publiczna sprzedaż $20m (10% supply). deweloperzy budują pierwsze aplikacje na circles i aml.

↗ docs.octra.org mainnet alpha · 17k tps · publiczny testnet
kryptografia

rodziny schematów fhe

każdy schemat rozwiązuje problem fhe inaczej. linki do oryginalnych prac.

schematroktyp danychzastosowaniebibliotekiźródło
bgv2011liczby całkowiteml, statystyki, finansehelibopenfheeprint 2011/277
bfv2012liczby całkowiteogólne, bazy danychsealopenfheeprint 2012/144
ckks2017liczby rzeczywiste (~)ai/ml inference, genomikaopenfheheaaneprint 2016/421
tfhe2016bity / bramki logiczneblockchain, smart kontraktytfhe-rsconcreteeprint 2016/870
gsw2013bity (macierze)teoretyczne, bootstrapopenfheeprint 2013/340
hfhe2023hipergraf / bityoctra natywnie · blockchainlibpvacdocs.octra.org
deep dive

hfhe — jak octra implementuje fhe przez hipergraf

tradycyjne fhe operuje na kratach algebraicznych. octra zastępuje je hipergrafami — strukturami gdzie jedna krawędź łączy dowolną liczbę węzłów jednocześnie. to umożliwia równoległą realizację bramek logicznych na szyfrogramach.

e_AND(H) = e₁(H) ∩ e₂(H)

przecięcie hiperkrawędzi. aktywna tylko gdy obie wejściowe są aktywne jednocześnie.

e_OR(H) = e₁(H) ∪ e₂(H)

suma hiperkrawędzi. aktywna gdy przynajmniej jedna wejściowa jest aktywna.

e_XOR(H) = (e₁∪e₂) ∩ ¬(e₁∩e₂)

aktywna gdy dokładnie jedna wejściowa jest aktywna. fundament binarnej arytmetyki.

e_NOT(H) = ¬e(H)

negacja hiperkrawędzi. razem z nand — kompletność turinga dla dowolnych obliczeń.

⚠️ hfhe jest własnym wynalazkiem octra labs i nie przeszedł jeszcze niezależnego peer review akademickiego. dokumentacja techniczna: docs.octra.org/tech-docs/hfhe

zastosowania

fhe zmienia świat — konkretne przykłady

tylko udokumentowane zastosowania z linkami do źródeł.

💳

prywatny scoring kredytowy

bank oblicza twoją zdolność kredytową bez wglądu w konkretne transakcje. model scoringowy działa na zaszyfrowanym wektorze historii finansowej.

źródło

société générale i zama.ai ogłosiły współpracę nad fhe scoring kredytowym w 2023.

↗ zama.ai — zama × société générale
🏦

cbdc z prywatnością transakcji

cyfrowe waluty banków centralnych prywatne dla obywateli, a jednocześnie audytowalne przez regulatora — fhe umożliwia weryfikację reguł bez ujawniania transakcji.

źródło

bis innovation hub + banque de france — project tourbillon testuje fhe dla prywatnych cbdc.

↗ bis innovation hub — project tourbillon
🔎

prywatne dark pool / matching

instytucje handlują dużymi pakietami akcji bez ujawniania zamiarów rynkowi. zlecenia zaszyfrowane, matching na szyfrogramach.

przykład

octraex — sealed auction / dark pool na hfhe octra. pierwsza działająca implementacja prywatnego matchingu na fhe blockchain.

↗ octraex.org
🧾

private information retrieval

zapytanie do bazy danych bez ujawniania czego szukasz. np. sprawdzenie czy adres jest na liście sankcji — bez ujawniania adresu.

źródło

ing bank opublikował badania nad fhe-based pir dla compliance finansowego.

↗ eprint 2019/241 — ing bank fhe
🧬

analiza genomu bez ujawniania dna

firma farmaceutyczna przeszukuje zaszyfrowane bazy genomów bez ujawniania dna pacjentów. wynik: nowe leki bez naruszenia prywatności.

źródło

idash — coroczne zawody fhe na genomice, od 2014.

↗ humangenomeprivacy.org — idash competition
🏥

federated learning dla szpitali

szpitale z różnych krajów trenują wspólnie modele ai diagnostyki bez wymiany danych pacjentów.

źródło

microsoft research — projekt flute łączy fhe z federated learning dla diagnostyki radiologicznej.

↗ arxiv.org — microsoft flute
💊

prywatne badania kliniczne

firmy farmaceutyczne analizują wyniki badań wielu sponsorów jednocześnie bez ujawniania danych konkurentom.

źródło

eu health data space zakłada fhe jako jedną z technologii prywatności.

↗ european commission — eu health data space
🧠

prywatna diagnostyka ai

pacjent wysyła zaszyfrowane wyniki badań do modelu ai. model diagnozuje i zwraca zaszyfrowany wynik. firma ai nigdy nie widzi historii zdrowotnej.

źródło

zama.ai — demonstracja prywatnego ml inference na zaszyfrowanych danych medycznych.

↗ zama.ai
🤖

prywatny llm inference

uruchamiasz model językowy (jak gpt) na prywatnych danych — firma ai nie widzi twoich promptów. fhe pozwala na inference modeli na zaszyfrowanych inputach.

źródło

zama.ai — "running chatgpt with fhe" — demonstracja prywatnego llm inference.

↗ zama.ai — running chatgpt with fhe
📊

prywatna analiza danych korporacyjnych

outsourcing analiz bez ujawniania tajemnicy handlowej. zewnętrzna firma przetwarza zaszyfrowane dane i zwraca wynik — nie widząc konkretnych liczb.

źródło

dualitytech — platforma prywatnych analiz z fhe + mpc dla instytucji bankowych.

↗ dualitytech.com
🎯

prywatna personalizacja bez śledzenia

platforma personalizuje treści bez dostępu do twoich danych. matching zaszyfrowanego profilu z zaszyfrowanym katalogiem.

źródło

google privacy sandbox bada fhe jako alternatywę dla cookies śledzących.

↗ privacysandbox.com
🔬

federated ml bez ujawniania modeli

kilka firm trenuje model ml wspólnie bez ujawniania ani danych treningowych, ani architektury modelu.

źródło

darpa dprive — $15m na sprzętowe akceleratory fhe dla prywatnego ml.

↗ darpa dprive
🗳️

e-voting z matematyczną tajnością

głosowania elektroniczne gdzie każdy głos jest zaszyfrowany. suma obliczalna bez powiązania głosu z osobą.

źródło

estonia i szwajcaria testują fhe + mpc dla głosowań parlamentarnych. pilotaże od 2022.

↗ e-estonia.com — i-voting
🛡️

wywiad bez ujawniania metod

agencje wywiadowcze przeszukują zaszyfrowane bazy danych bez ujawniania kluczy i metod wyszukiwania.

źródło

darpa dprive program — $15m inwestycja w fhe akceleratory dla wojska i wywiadu usa.

↗ darpa dprive program
📋

prywatne rejestry publiczne

rejestry gruntów, firm, udziałowców — publicznie audytowalne ale prywatne. fhe jako warstwa prywatności dla publicznych rejestrów.

źródło

eu eidas 2.0 — europejski portfel tożsamości cyfrowej zakłada fhe/zkp.

↗ eu eidas 2.0
⚖️

compliance bez ujawniania danych

firma udowadnia regulatorowi spełnienie wymogów (aml, rodo) bez ujawniania danych klientów. audytor weryfikuje na zaszyfrowanym zbiorze.

źródło

edpb guidelines 02/2025 — europejskie wytyczne dotyczące blockchain i rodo.

↗ edpb guidelines 2025
🔐

prywatne smart kontrakty

kontrakty wykonujące logikę na zaszyfrowanych danych. nikt — ani węzły, ani operator — nie widzi wartości podczas wykonania. eliminacja front-runningu i mev.

octra aml

natywny język kontraktów octra. sealed auctions, dark pools, prywatne głosowania.

↗ docs.octra.org — aml
🌉

prywatne mosty cross-chain

mosty między blockchainami weryfikują posiadanie aktywów bez ujawniania adresów portfeli. fhe jako warstwa prywatności dla bridge'ów.

octra fhe bridge (wip)

zewnętrzne sieci delegują zaszyfrowane obliczenia do octra i odbierają wyniki bez ujawniania danych.

↗ docs.octra.org — bridging
🏪

prywatne defi — zama fhevm

zama.ai wdrożyła fhevm — rozszerzenie evm o typy zaszyfrowane. pierwsze działające fhe smart kontrakty kompatybilne z ethereum.

źródło

zama.ai fhevm — fully homomorphic evm dla prywatnych smart kontraktów.

↗ github.com/zama-ai/fhevm
🎲

sealed auctions i prywatne gry

poker on-chain, prywatne loterie, sealed-bid auctions nft — bez zaufanego operatora. matematyczna gwarancja uczciwości.

przykład

octra sealed auction: zaszyfrowane oferty, winner wyłaniany przez hfhe bez możliwości manipulacji.

↗ octraex.org
octra — architektura

z czego składa się sieć octra?

octra to zintegrowany stos warstw — każda zaprojektowana od zera z myślą o zaszyfrowanych obliczeniach.

🔐

hfhe engine

serce systemu. własna implementacja fhe na hipergrafach. realizuje bramki logiczne (and, or, xor, not) na zaszyfrowanych danych. biblioteka libpvac może działać niezależnie.

c++ / libpvac↗ tech docs: hfhe
🌐

l1 blockchain

natywna sieć p2p. trzy typy węzłów: bootstrap (routing), standard (pełna walidacja + hfhe compute), light (użytkownicy). automatyczny podział przechowywania.

ocaml / p2p↗ docs: running a node
🟣

ovm — octra virtual machine

maszyna wirtualna octra. obsługuje natywny appliedml (aml) oraz wasm. kontrakty wykonują zaszyfrowane operacje bezpośrednio na poziomie vm.

aml / wasm↗ docs: programs

circles

izolowane środowiska wykonawcze. własna logika + zaszyfrowane przechowywanie. zasoby adresowane przez oct:// uri. dostęp publiczny lub sealed.

izolowane sandbox↗ docs: circles
👁️

stealth transactions

transakcje z ukrytymi adresami odbiorców. nadawca tworzy jednorazowy adres stealth. obserwator sieci nie powiąże transakcji z adresem docelowym.

prywatne adresy↗ docs: stealth transactions
🔑

encrypted balance

zaszyfrowane saldo konta. wartość oct niewidoczna dla sieci. operacje (wysyłanie, odbieranie) wykonywane przez hfhe bez ujawniania kwot.

hfhe balance↗ docs: encrypted balance
🌉

bridge & woct

natywny most do sieci evm. woct (wrapped oct) umożliwia użycie oct na ethereum i innych chainach. fundament dla octra fhe bridge.

cross-chain↗ docs: bridging
💻

appliedml (aml)

natywny język kontraktów octra. typy zaszyfrowane (ct_int, ct_bool). kompilacja do ovm bytecode. wbudowane ide. składnia bliska rust/ocaml.

natywny dsl↗ docs: aml intro
🔍

octrascan — explorer

publiczny eksplorator sieci. przeglądanie transakcji, bloków, adresów i kontraktów. weryfikacja transakcji bez klienta webowego.

block explorer↗ octrascan.io
circles — głębiej

circles: aplikacje wewnątrz zaszyfrowanej sfery

circle_app.aml
1// kontrakt z zaszyfrowanym stanem
2contract SealedAuction {
3  state {
4    owner: address
5    bids: map[address]string
6    winner: address
7  }
8
9  fn place_bid(commit: string): bool {
10    require(value >= MIN_BID, "za niska oferta")
11    self.bids[caller] = commit
12    return true
13  }
14
15  // oct:// uri: oct://octXYZ.../index.html
16}

circles to coś między aws lambda a tor hidden service — ale zdecentralizowane i z gwarancją fhe.

każdy circle to izolowane środowisko z własną logiką (aml lub wasm) i zaszyfrowanym przechowywaniem. dane wewnątrz circle są szyfrowane przez hfhe — węzły walidujące nie widzą zawartości.

zasoby circle są adresowane przez oct://<circle_id>/<path> — specjalny protokół wewnątrz ekosystemu octra. klient webowy zawiera circles browser rozwiązujący te uri lokalnie.

circles mogą być publiczne lub sealed — wymagające klucza dostępu. sealed circle to prywatna skrytka, aplikacja dla wybranych, vault z dokumentami.

to nowy model hostingu — bez serwera, bez dns, bez cdn. aplikacja żyje w zaszyfrowanej sieci.

↗ dokumentacja circles
oct token

tokenomika oct

oct to natywny token użytkowy sieci octra — "paliwo" dla prywatnych obliczeń. źródło: docs.octra.org/oct-docs/octranomics

kluczowe dane

ticker$oct
maksymalna podaż1 000 000 000 oct
podaż przy genesis630 000 000 oct
obiegowa przy genesis580 000 000 oct
publiczna sprzedaż$20m · 10% supply
podstawowa jednostka1 ou = 0.000001 oct
decimals6
sieć założona2021 · szwajcaria

do czego służy oct?

opłaty transakcyjne

każda operacja w sieci — transfer, kontrakt, stealth tx — wymaga oct jako opłaty. wyrażane w ou (operational units).

🔐

płatność za hfhe compute

zaszyfrowane operacje (encrypt, decrypt, r1cs proof) kosztują więcej — więcej obliczeń = wyższe opłaty.

📦

program calls i circles

wywołania kontraktów aml i operacje na circles płatne w oct. słowo kluczowe value = natywny oct dołączony do wywołania.

🏆

nagrody dla validatorów

standard nodes zarabiają oct za walidację. nagrody proporcjonalne do wkładu obliczeniowego.

🌉

woct na innych sieciach

wrapped oct umożliwia użycie oct w ekosystemie evm. most zarządzany przez oficjalny bridge octra.

dla dewelopera

zacznij budować na octra

cztery kroki do pierwszego kontraktu. bazuje na: docs.octra.org

01

utwórz portfel octra

najprostszy sposób — narzędzie webowe. bez instalacji, bezpośrednio w przeglądarce.

przeglądarka
1. idź na https://wallet.octra.org
2. kliknij "generate new wallet"
3. zapisz seed phrase i secret key!
4. adres zaczyna się od "oct..."
↗ wallet.octra.org
02

zainstaluj web client

pełny klient z ide, circles browser i deployowaniem kontraktów.

terminal
# pobierz web client z github
git clone https://github.com/octra-labs/client

# uruchom lokalnie — port 8420
↗ docs: installing the client
03

napisz pierwszy kontrakt aml

prosty licznik — stan on-chain, dwie funkcje publiczne.

appliedml (aml)
contract Counter {
  state {
    owner: address
    count: int
  }
  fn init() {
    self.owner = caller
    self.count = 0
  }
  fn increment(): int {
    self.count = self.count + 1
    return self.count
  }
  view fn get(): int {
    return self.count
  }
}
↗ docs: building your first program
04

deploy i interakcja przez rpc

deploy przez cli lub web client. interakcja przez publiczne rpc octra.

rpc / curl
# wywołaj view function kontraktu
curl -X POST https://rpc.octra.org \
  -d '{
    "method": "octra_call",
    "params": {
      "contract": "oct...",
      "function": "get",
      "args": []
    }
  }'
↗ docs: rpc scheme
↗ aml cheatsheet

💡 dołącz do kanału #development na discord octra — aktywni deweloperzy i wsparcie techniczne. oficjalny github: github.com/octra-labs

uczciwie o ryzykach

co warto wiedzieć zanim zaangażujesz się głębiej

ta strona nie jest stroną pr octra. ryzyka są równie ważne jak możliwości.

⚠️

hfhe nie przeszedł niezależnego peer review

własny schemat octra labs oparty na hipergrafach nie został zrecenzowany przez niezależnych kryptografów akademickich. twierdzenia o wydajności i bezpieczeństwie wymagają weryfikacji. dokumentacja techniczna dostępna tutaj.

🔨

mainnet alpha ≠ mainnet produkcyjny

alpha to faza testów z prawdziwymi tokenami. błędy protokołu, zmiany api, downtime — wszystko możliwe. nie buduj systemów krytycznych produkcyjnie do czasu mainnet beta z pełnym audytem.

📄

konsensus nie jest w pełni udokumentowany

mechanizm konsensusu octra nie został w pełni opublikowany. audit bezpieczeństwa warstwy konsensusu jest w toku — ważna nieznana dla deweloperów i inwestorów.

💸

oct to spekulatywne aktywo we wczesnej fazie

wycena oct zależy od przyszłego popytu na fhe compute. ta strona nie jest poradą inwestycyjną. dyor — do your own research. zawsze.

biblioteka

sprawdź sam — źródła pierwotne

każdy zasób z oceną trudności. zacznij od zielonego.

narzędzia

kalkulator opłat oct

przelicz ou (operational units) na oct i na odwrót. sprawdź koszt operacji w sieci octra.

⚗️

przelicznik ou ↔ oct

wartość
0.200000 oct
przelicznik
1 oct = 1 000 000 ou
decimals
6

1 ou to najmniejsza jednostka oct — analogicznie jak satoshi w btc czy wei w eth. standardowy deploy kontraktu kosztuje 200 000 ou = 0.2 oct. źródło: docs.octra.org/oct-docs/network-fees

wartość
1 000 000 ou
minimalna opłata
~1 000 ou
deploy kontraktu
200 000 ou
operacjakoszt (ou)koszt (oct)uwagi
transfer oct1 0000.001podstawowa opłata
stealth transfer5 0000.005dodatkowy koszt prywatności
deploy kontraktu200 0000.2jednorazowy deploy
wywołanie funkcji2 000–20 0000.002–0.02zależy od złożoności
encrypt (hfhe)10 000+0.01+zależy od rozmiaru danych
r1cs proof50 000+0.05+prywatne obliczenia
circle operacja5 000–50 0000.005–0.05zależy od złożoności

⚠️ opłaty są przybliżone i mogą się zmieniać. zawsze pobieraj aktualne stawki przez octra_recommendedFee api i stosuj 1.5× margines bezpieczeństwa. źródło: docs.octra.org/oct-docs/network-fees

kontekst rynkowy

octra vs. inne podejścia do prywatności

jak octra wypada na tle innych projektów prywatności w web3? uczciwe porównanie.

cecha octra (hfhe) zama fhevm zcash (zk-snark) monero (ring sig) aztec (zk-zk)
technologia prywatności hfhe (własna) tfhe (zama) zk-snark ring signatures zk + zk rollup
obliczenia na szyfrogramie ✓ pełne fhe ✓ pełne fhe ✗ nie ✗ nie ✗ nie
smart kontrakty natywne ✓ aml / ovm ✓ solidity ✗ brak ✗ brak ✓ noir
l1 blockchain ✓ własny l1 △ l2 na eth ✓ własny l1 ✓ własny l1 △ l2 na eth
peer review kryptografii ✗ w toku ✓ tfhe (2016) ✓ groth16 ✓ wieloletni ✓ plonk
tps (testnet) 17 000+ △ zależy od eth △ ~30 △ ~1000 △ zależy od eth
zaszyfrowane saldo ✓ encrypted balance ✓ euint ✓ shielded pools ✓ ringct ✓ private notes
ekosystem / dojrzałość △ wczesny (2025) △ beta (2024) ✓ dojrzały (2016) ✓ dojrzały (2014) △ rosnący (2023)

✓ tak / ✗ nie / △ częściowo. porównanie bazuje na publicznie dostępnych informacjach (maj 2026). dyor.

wypróbuj live

interaktywne narzędzia octra

oficjalne narzędzia dostępne teraz — bez instalacji.

często zadawane pytania

faq

octra to layer-1 blockchain zaprojektowany od zera wokół fully homomorphic encryption (fhe). większość blockchainów dodaje prywatność jako warstwę nadbudowaną (np. tornado cash na ethereum, shielded pools w zcash). octra jest pierwszym łańcuchem gdzie fhe jest rdzeniem protokołu — kontrakty, saldo, transakcje — wszystko może operować na zaszyfrowanych danych natywnie. własny język kontraktów (aml), własna vm (ovm), własna implementacja fhe (hfhe). pełna dokumentacja →
oct jest dostępny jako woct (wrapped oct) na uniswap (ethereum). możesz wymienić eth → woct bezpośrednio przez uniswap v3. native oct jest dostępny przez official bridge octra labs: wallet.octra.org/#/bridge. ta strona nie jest poradą inwestycyjną — zawsze dyor.
octra jest w fazie mainnet alpha — to znaczy sieć działa z prawdziwymi tokenami, ale audyt bezpieczeństwa jest w toku. własny schemat hfhe nie przeszedł jeszcze niezależnego peer review akademickiego. konsensus protokołu nie jest w pełni opublikowany. to typowe dla projektów na tym etapie rozwoju, ale musisz to uwzględnić w swojej ocenie ryzyka. nie buduj krytycznych produkcyjnych systemów na mainnet alpha bez pełnego audytu.
potrzebujesz: (1) portfela octra z odrobiną oct na opłaty, (2) zainstalowanego web clienta. kontrakt piszesz w języku aml (appliedml) bezpośrednio w wbudowanym ide. deploy przez klienta lub cli. minimalna wiedza potrzebna: podstawy programowania (typy, funkcje, zmienne). dobre punkty startowe: building your first program i aml cheatsheet. wsparcie: kanał #development na discordzie octra.
hfhe (hypergraph fully homomorphic encryption) to własna implementacja fhe opracowana przez octra labs. zamiast tradycyjnych krat algebraicznych (jak rlwe w bgv/bfv/ckks) lub torusa (jak w tfhe), hfhe operuje na strukturach hipergrafowych. torus hipergraf może łączyć wiele węzłów jedną krawędzią, co umożliwia naturalną równoległość bramek logicznych. ważna nota: hfhe nie przeszedł jeszcze niezależnego peer review — bezpieczeństwo opiera się na niesprawdzonej formalnie hipotezie o twardości problemu hipergrafowego. tech docs hfhe →
circles to izolowane środowiska aplikacyjne w sieci octra — jak prywatne "bąble" z własną logiką i zaszyfrowanym storage. tworzysz circle wdrażając kontrakt aml z flagą circle w web clientcie. zasoby circle są dostępne przez oct://<circle_id>/path uri w circles browser (wbudowany w klienta). circles mogą być publiczne lub sealed (chronione hasłem dostępu). to nowy model hostingu aplikacji — bez serwera, bez dns, bez cdn. dokumentacja building circles →
opłaty są wyrażone w ou (operational units). 1 oct = 1 000 000 ou. przykładowe koszty: prosty transfer ~1 000 ou (0.001 oct), deploy kontraktu ~200 000 ou (0.2 oct), zaszyfrowana operacja hfhe ~10 000–50 000 ou (0.01–0.05 oct). opłaty pobieraj dynamicznie przez octra_recommendedFee i mnóż przez 1.5× dla bezpieczeństwa. sprawdź kalkulator w sekcji wyżej na tej stronie.
jeśli znasz solidity/rust — aml będzie dla ciebie czytelny (podobna składnia). główne różnice: (1) brak evm-compatibility — to oddzielna vm, (2) własny rpc scheme (nie json-rpc ethereum), (3) typy zaszyfrowane natywnie (ct_int, ct_bool). ekosystem toolingowy jest wczesny — nie ma hardhat/foundry odpowiednika (jeszcze). za to masz wbudowane ide w web clientcie i sandbox do testów. polecam zacząć od aml cheatsheet.
ekosystem

społeczność i linki

pl
octra gpt
zapytaj o fhe i octra po polsku
cześć! jestem octra gpt — AI znający protokół octra, fhe i cały ekosystem.

mogę ci wyjaśnić jak działa hfhe, pomóc napisać kontrakt aml, lub odpowiedzieć na pytania o tokenomikę. o co chcesz się dowiedzieć? 🔐
odpowiedzi generuje octra gpt (oficjalny bot octra labs). otwiera się w nowej karcie.