Aset Kripto pasar data dan Enkripsi Homomorphic teknologi perkembangan
Hingga 13 Oktober, ketiga Aset Kripto utama memiliki tingkat diskusi dan kinerja harga sebagai berikut:
Diskusi Bitcoin minggu lalu mencapai 12,52K, turun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga pada hari Minggu lalu adalah 63916 dolar, naik 1,62% dibandingkan hari Minggu sebelumnya.
Jumlah diskusi Ethereum minggu lalu adalah 3,63K, meningkat 3,45% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga pada hari Minggu lalu adalah 2530 dolar, turun 4% dibandingkan hari Minggu sebelumnya.
Jumlah diskusi tentang suatu Aset Kripto minggu lalu adalah 782, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga pada hari Minggu lalu adalah 5,26 dolar, turun 0,25% dibandingkan hari Minggu sebelumnya.
Enkripsi Homomorphic(FHE) adalah teknologi yang sangat potensial di bidang kriptografi. Ini memungkinkan perhitungan langsung pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi, memberikan dukungan yang kuat untuk perlindungan privasi dan pemrosesan data. FHE dapat diterapkan secara luas di berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan perlindungan privasi blockchain. Meskipun prospek aplikasinya luas, komersialisasi FHE masih menghadapi banyak tantangan.
Potensi dan Skenario Aplikasi FHE
Keunggulan terbesar dari Enkripsi Homomorphic adalah perlindungan privasi. Misalnya, sebuah perusahaan perlu memanfaatkan kemampuan komputasi perusahaan lain untuk menganalisis data, tetapi tidak ingin yang terakhir mengetahui konten spesifik. FHE dapat berfungsi dalam situasi ini: pemilik data dapat mengirimkan data yang terenskripsi kepada pihak yang melakukan komputasi untuk diproses, dan hasil komputasi tetap dalam keadaan terenskripsi, pemilik data dapat mendekripsi untuk mendapatkan hasil analisis. Mekanisme ini melindungi privasi data dan juga menyelesaikan pekerjaan komputasi yang diperlukan.
Untuk industri sensitif data seperti keuangan dan kesehatan, mekanisme perlindungan privasi ini sangat penting. Dengan berkembangnya komputasi awan dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi fokus perhatian. FHE dapat memberikan perlindungan komputasi multi pihak dalam skenario ini, memungkinkan semua pihak untuk berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data melalui fungsi perlindungan privasi di blockchain dan pemeriksaan transaksi privasi.
Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain
Di bidang Web3, FHE, bukti nol pengetahuan (ZK), komputasi multi pihak (MPC), dan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE) adalah metode perlindungan privasi utama. FHE dapat melakukan berbagai operasi pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi data terlebih dahulu. MPC memungkinkan berbagai pihak untuk melakukan perhitungan dalam kondisi data yang dienkripsi tanpa perlu berbagi informasi pribadi. TEE menyediakan perhitungan dalam lingkungan yang aman, tetapi fleksibilitas pemrosesan data relatif terbatas.
Teknologi enkripsi ini masing-masing memiliki keunggulan, tetapi dalam mendukung tugas komputasi kompleks, FHE menunjukkan kinerja yang sangat baik. Namun, FHE masih menghadapi masalah biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk dalam aplikasi nyata, yang membatasi kinerjanya dalam aplikasi waktu nyata.
Keterbatasan dan Tantangan FHE
Meskipun dasar teori FHE kuat, ada tantangan praktis dalam aplikasi komersial:
Biaya komputasi besar: FHE memerlukan sumber daya komputasi yang besar, dan dibandingkan dengan komputasi yang tidak terenkripsi, biayanya meningkat secara signifikan. Untuk operasi polinomial tingkat tinggi, waktu pemrosesan tumbuh secara polinomial, sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata.
Kemampuan operasi terbatas: FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian data terenkripsi, tetapi dukungan untuk operasi non-linier yang kompleks terbatas, yang menjadi kendala bagi aplikasi kecerdasan buatan seperti jaringan saraf dalam.
Kompleksitas dukungan multi-pengguna: FHE bekerja dengan baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi ketika melibatkan kumpulan data multi-pengguna, kompleksitas sistem meningkat secara tajam.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Di era data-driven, kecerdasan buatan diterapkan secara luas di berbagai bidang, tetapi kekhawatiran tentang privasi data membuat pengguna enggan membagikan informasi sensitif. FHE menyediakan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Dalam skenario komputasi awan, FHE memungkinkan data pengguna diproses dalam keadaan tetap terenkripsi, memastikan privasi.
Keunggulan ini sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, karena regulasi ini mengharuskan pengguna memiliki hak untuk mengetahui cara data diproses dan memastikan bahwa data dilindungi selama proses transmisi. Enkripsi end-to-end FHE memberikan jaminan untuk kepatuhan dan keamanan data.
Aplikasi dan Proyek FHE Saat Ini dalam Blockchain
Aplikasi FHE dalam blockchain terutama berfokus pada perlindungan privasi data, termasuk privasi di dalam rantai, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara di dalam rantai, dan pemeriksaan transaksi privasi di dalam rantai. Beberapa proyek sedang memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong pencapaian perlindungan privasi.
Beberapa proyek telah mengembangkan solusi FHE berbasis teknologi TFHE, fokus pada operasi Boolean dan operasi bilangan bulat dengan panjang kata pendek, serta membangun tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI. Proyek lain telah mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan perpustakaan FHE, yang cocok untuk jaringan blockchain.
Beberapa proyek memanfaatkan FHE untuk mewujudkan perlindungan privasi dalam jaringan komputasi AI, mendukung berbagai model AI. Ada juga proyek yang menggabungkan FHE dengan kecerdasan buatan, menyediakan lingkungan AI yang terdesentralisasi dan melindungi privasi.
Beberapa proyek sebagai solusi Layer 2 untuk Ethereum, mendukung FHE Rollups dan FHE Coprocessors, kompatibel dengan EVM dan mendukung kontrak pintar yang ditulis dengan Solidity.
Kesimpulan
FHE sebagai teknologi canggih yang dapat melakukan perhitungan pada data terenkripsi, memiliki keunggulan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun saat ini aplikasi komersial FHE masih menghadapi tantangan biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk, melalui percepatan perangkat keras dan optimasi algoritma, masalah ini diharapkan dapat diatasi secara bertahap. Seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan perhitungan yang aman. Di masa depan, FHE berpotensi menjadi teknologi inti yang mendukung perhitungan perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner baru untuk keamanan data.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
14 Suka
Hadiah
14
6
Bagikan
Komentar
0/400
AirdropHunterXiao
· 17jam yang lalu
BTC akan terbang tinggi, kan?
Lihat AsliBalas0
ChainDoctor
· 23jam yang lalu
Ini benar-benar bullish, kan?
Lihat AsliBalas0
RugpullTherapist
· 08-06 10:41
bull run telah datang, mari kita jalani satu putaran
Lihat AsliBalas0
SchrodingerPrivateKey
· 08-06 10:41
Mengapa data ini begitu aneh?
Lihat AsliBalas0
MysteryBoxBuster
· 08-06 10:39
BTC benar-benar hebat berwarna hijau
Lihat AsliBalas0
GasDevourer
· 08-06 10:16
Orang pertama yang play people for suckers di dunia kripto
Aplikasi dan Tantangan Perlindungan Privasi FHE dalam Blockchain dan AI
Aset Kripto pasar data dan Enkripsi Homomorphic teknologi perkembangan
Hingga 13 Oktober, ketiga Aset Kripto utama memiliki tingkat diskusi dan kinerja harga sebagai berikut:
Diskusi Bitcoin minggu lalu mencapai 12,52K, turun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga pada hari Minggu lalu adalah 63916 dolar, naik 1,62% dibandingkan hari Minggu sebelumnya.
Jumlah diskusi Ethereum minggu lalu adalah 3,63K, meningkat 3,45% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga pada hari Minggu lalu adalah 2530 dolar, turun 4% dibandingkan hari Minggu sebelumnya.
Jumlah diskusi tentang suatu Aset Kripto minggu lalu adalah 782, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga pada hari Minggu lalu adalah 5,26 dolar, turun 0,25% dibandingkan hari Minggu sebelumnya.
Enkripsi Homomorphic(FHE) adalah teknologi yang sangat potensial di bidang kriptografi. Ini memungkinkan perhitungan langsung pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi, memberikan dukungan yang kuat untuk perlindungan privasi dan pemrosesan data. FHE dapat diterapkan secara luas di berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan perlindungan privasi blockchain. Meskipun prospek aplikasinya luas, komersialisasi FHE masih menghadapi banyak tantangan.
Potensi dan Skenario Aplikasi FHE
Keunggulan terbesar dari Enkripsi Homomorphic adalah perlindungan privasi. Misalnya, sebuah perusahaan perlu memanfaatkan kemampuan komputasi perusahaan lain untuk menganalisis data, tetapi tidak ingin yang terakhir mengetahui konten spesifik. FHE dapat berfungsi dalam situasi ini: pemilik data dapat mengirimkan data yang terenskripsi kepada pihak yang melakukan komputasi untuk diproses, dan hasil komputasi tetap dalam keadaan terenskripsi, pemilik data dapat mendekripsi untuk mendapatkan hasil analisis. Mekanisme ini melindungi privasi data dan juga menyelesaikan pekerjaan komputasi yang diperlukan.
Untuk industri sensitif data seperti keuangan dan kesehatan, mekanisme perlindungan privasi ini sangat penting. Dengan berkembangnya komputasi awan dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi fokus perhatian. FHE dapat memberikan perlindungan komputasi multi pihak dalam skenario ini, memungkinkan semua pihak untuk berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data melalui fungsi perlindungan privasi di blockchain dan pemeriksaan transaksi privasi.
Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain
Di bidang Web3, FHE, bukti nol pengetahuan (ZK), komputasi multi pihak (MPC), dan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE) adalah metode perlindungan privasi utama. FHE dapat melakukan berbagai operasi pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi data terlebih dahulu. MPC memungkinkan berbagai pihak untuk melakukan perhitungan dalam kondisi data yang dienkripsi tanpa perlu berbagi informasi pribadi. TEE menyediakan perhitungan dalam lingkungan yang aman, tetapi fleksibilitas pemrosesan data relatif terbatas.
Teknologi enkripsi ini masing-masing memiliki keunggulan, tetapi dalam mendukung tugas komputasi kompleks, FHE menunjukkan kinerja yang sangat baik. Namun, FHE masih menghadapi masalah biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk dalam aplikasi nyata, yang membatasi kinerjanya dalam aplikasi waktu nyata.
Keterbatasan dan Tantangan FHE
Meskipun dasar teori FHE kuat, ada tantangan praktis dalam aplikasi komersial:
Biaya komputasi besar: FHE memerlukan sumber daya komputasi yang besar, dan dibandingkan dengan komputasi yang tidak terenkripsi, biayanya meningkat secara signifikan. Untuk operasi polinomial tingkat tinggi, waktu pemrosesan tumbuh secara polinomial, sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata.
Kemampuan operasi terbatas: FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian data terenkripsi, tetapi dukungan untuk operasi non-linier yang kompleks terbatas, yang menjadi kendala bagi aplikasi kecerdasan buatan seperti jaringan saraf dalam.
Kompleksitas dukungan multi-pengguna: FHE bekerja dengan baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi ketika melibatkan kumpulan data multi-pengguna, kompleksitas sistem meningkat secara tajam.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Di era data-driven, kecerdasan buatan diterapkan secara luas di berbagai bidang, tetapi kekhawatiran tentang privasi data membuat pengguna enggan membagikan informasi sensitif. FHE menyediakan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Dalam skenario komputasi awan, FHE memungkinkan data pengguna diproses dalam keadaan tetap terenkripsi, memastikan privasi.
Keunggulan ini sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, karena regulasi ini mengharuskan pengguna memiliki hak untuk mengetahui cara data diproses dan memastikan bahwa data dilindungi selama proses transmisi. Enkripsi end-to-end FHE memberikan jaminan untuk kepatuhan dan keamanan data.
Aplikasi dan Proyek FHE Saat Ini dalam Blockchain
Aplikasi FHE dalam blockchain terutama berfokus pada perlindungan privasi data, termasuk privasi di dalam rantai, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara di dalam rantai, dan pemeriksaan transaksi privasi di dalam rantai. Beberapa proyek sedang memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong pencapaian perlindungan privasi.
Beberapa proyek telah mengembangkan solusi FHE berbasis teknologi TFHE, fokus pada operasi Boolean dan operasi bilangan bulat dengan panjang kata pendek, serta membangun tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI. Proyek lain telah mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan perpustakaan FHE, yang cocok untuk jaringan blockchain.
Beberapa proyek memanfaatkan FHE untuk mewujudkan perlindungan privasi dalam jaringan komputasi AI, mendukung berbagai model AI. Ada juga proyek yang menggabungkan FHE dengan kecerdasan buatan, menyediakan lingkungan AI yang terdesentralisasi dan melindungi privasi.
Beberapa proyek sebagai solusi Layer 2 untuk Ethereum, mendukung FHE Rollups dan FHE Coprocessors, kompatibel dengan EVM dan mendukung kontrak pintar yang ditulis dengan Solidity.
Kesimpulan
FHE sebagai teknologi canggih yang dapat melakukan perhitungan pada data terenkripsi, memiliki keunggulan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun saat ini aplikasi komersial FHE masih menghadapi tantangan biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk, melalui percepatan perangkat keras dan optimasi algoritma, masalah ini diharapkan dapat diatasi secara bertahap. Seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan perhitungan yang aman. Di masa depan, FHE berpotensi menjadi teknologi inti yang mendukung perhitungan perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner baru untuk keamanan data.