Dinâmica do mercado de Ativos de criptografia e análise da tecnologia de Criptografia homomórfica
Até 13 de outubro, o nível de discussão e o desempenho de preços de várias principais ativos de criptografia são os seguintes:
O número de discussões sobre Bitcoin na semana passada foi de 12,52K, uma diminuição de 0,98% em relação à semana anterior. No domingo passado, o seu preço atingiu 63916 dólares, um aumento de 1,62% em relação à semana anterior.
O número de discussões sobre Ethereum na semana passada foi de 3,63K, um aumento de 3,45% em relação à semana anterior. No domingo passado, o seu preço era de 2530 dólares, uma queda de 4% em relação à semana anterior.
Na semana passada, o número de discussões sobre TON foi de 782, uma diminuição de 12,63% em relação à semana anterior. No domingo passado, o seu preço era de 5,26 dólares, uma ligeira queda de 0,25% em relação à semana anterior.
Criptografia homomórfica ( FHE ) como uma tecnologia emergente no campo da criptografia está recebendo ampla atenção. Sua principal vantagem reside na capacidade de realizar cálculos diretamente sobre dados encriptados, sem a necessidade de decriptá-los, proporcionando um forte suporte ao processamento de dados e à proteção da privacidade. A tecnologia FHE pode ser aplicada em vários campos, incluindo finanças, saúde, computação em nuvem, aprendizado de máquina, sistemas de votação, Internet das Coisas e proteção da privacidade em blockchain. Apesar das amplas perspectivas, o caminho para a comercialização do FHE ainda enfrenta muitos desafios.
O potencial da Criptografia Homomórfica e cenários de aplicação
A maior vantagem da FHE reside na proteção da privacidade. Por exemplo, quando uma empresa precisa utilizar a capacidade computacional de outra empresa para analisar dados, mas não deseja que o conteúdo dos dados seja revelado, a FHE pode desempenhar um papel importante. O proprietário dos dados pode transmitir os dados encriptados para a parte que realiza o cálculo, e os resultados do cálculo permanecem em estado encriptado; após a decriptação, o proprietário dos dados pode obter os resultados da análise. Este mecanismo protege efetivamente a privacidade dos dados, ao mesmo tempo que permite que a parte que realiza o cálculo complete o trabalho necessário.
Este mecanismo de proteção da privacidade é especialmente importante em setores sensíveis a dados, como o financeiro e o de saúde. Com o desenvolvimento da computação em nuvem e da inteligência artificial, a segurança dos dados tornou-se um foco crescente de atenção. A Criptografia homomórfica (FHE) pode fornecer proteção de computação multipartidária nesses cenários, permitindo que as partes colaborem sem expor informações privadas. Na tecnologia blockchain, a FHE melhora a transparência e a segurança do processamento de dados através de funcionalidades como proteção da privacidade na cadeia e verificação de transações privadas.
Comparação entre FHE e outros métodos de encriptação
No domínio do Web3, FHE, prova de zero conhecimento (ZK), computação multiparte (MPC) e ambiente de execução confiável (TEE) são todos métodos principais de proteção de privacidade. Ao contrário do ZK, o FHE pode realizar várias operações em dados encriptados, sem a necessidade de primeiro descriptografar os dados. O MPC permite que as partes realizem cálculos na situação de dados encriptados, sem a necessidade de compartilhar informações privadas entre si. O TEE oferece um ambiente seguro para cálculos, mas a flexibilidade no processamento de dados é relativamente limitada.
Essas tecnologias de encriptação têm suas vantagens, mas no suporte a tarefas de cálculo complexas, a Criptografia homomórfica (FHE) se destaca particularmente. No entanto, a FHE ainda enfrenta problemas de altos custos computacionais e baixa escalabilidade em aplicações práticas, o que limita seu desempenho em aplicações em tempo real.
Limitações e desafios da FHE
Apesar da sólida base teórica da Criptografia homomórfica, surgiram desafios práticos na sua aplicação comercial:
Custo computacional em larga escala: A FHE requer uma grande quantidade de recursos computacionais, e em comparação com cálculos não encriptados, seu custo computacional aumenta significativamente. Para operações polinomiais de alto grau, o tempo de processamento cresce de forma polinomial, tornando difícil atender às exigências de cálculo em tempo real. Reduzir os custos depende da aceleração por hardware especializado, mas isso também aumenta a complexidade de implantação.
Capacidade de operação limitada: Embora a FHE possa executar adição e multiplicação de dados encriptados, o suporte para operações não lineares complexas é limitado, o que representa um gargalo para aplicações de inteligência artificial, como redes neurais profundas. Atualmente, os esquemas FHE ainda são principalmente adequados para cálculos lineares e polinomiais simples, e a aplicação de modelos não lineares é significativamente restringida.
Complexidade do suporte a múltiplos usuários: A FHE apresenta um bom desempenho em cenários de usuário único, mas a complexidade do sistema aumenta drasticamente quando envolve conjuntos de dados de múltiplos usuários. O framework de FHE de múltiplas chaves proposto em 2013, embora permita a operação de conjuntos de dados criptografados com diferentes chaves, aumenta significativamente a complexidade da gestão de chaves e da arquitetura do sistema.
A combinação de FHE com inteligência artificial
Na atual era orientada por dados, a inteligência artificial (AI) está a ser amplamente aplicada em vários setores, mas devido a preocupações com a privacidade dos dados, os utilizadores muitas vezes relutam em partilhar dados sensíveis. A Criptografia homomórfica (FHE) oferece uma solução de proteção de privacidade para o campo da IA. No cenário da computação em nuvem, os dados estão geralmente encriptados durante a transmissão e armazenamento, mas muitas vezes estão em estado de texto claro durante o processamento. Com a FHE, os dados dos utilizadores podem ser processados mantendo o estado de encriptação, garantindo a privacidade dos dados.
Esta vantagem é especialmente importante sob regulamentos como o GDPR, uma vez que esses regulamentos exigem que os usuários tenham o direito de estar informados sobre a forma como seus dados são processados e garantem que os dados sejam protegidos durante a transmissão. A encriptação de ponta a ponta da FHE proporciona garantias de conformidade e segurança dos dados.
Aplicações atuais da FHE na blockchain e projetos
A aplicação da FHE na blockchain foca principalmente na proteção da privacidade dos dados, incluindo privacidade em cadeia, privacidade dos dados de treino de IA, privacidade de votação em cadeia e revisão de transações privadas em cadeia. Atualmente, vários projetos estão utilizando a tecnologia FHE para promover a realização da proteção da privacidade.
Alguns projetos conhecidos incluem:
Pilha de desenvolvimento FHE focada em operações booleanas e operações inteiras de baixo comprimento de palavra, baseada na tecnologia TFHE.
Desenvolveu uma nova linguagem de contratos inteligentes e um projeto da biblioteca HyperghraphFHE aplicável a redes de blockchain.
Utilizar FHE para implementar proteção de privacidade em redes de computação de IA, suportando soluções para vários modelos de IA.
Combinar FHE com inteligência artificial, proporcionando uma rede de ambiente de IA descentralizada e com proteção de privacidade.
Como uma solução Layer 2 para Ethereum, suporta Rollups FHE e Coprocessadores FHE, compatível com EVM e suporta a escrita de contratos inteligentes em Solidity.
Conclusão
A FHE, como uma tecnologia avançada que permite a execução de cálculos sobre dados encriptados, possui vantagens significativas na proteção da privacidade dos dados. Embora a aplicação comercial atual da FHE ainda enfrente desafios relacionados a altos custos computacionais e baixa escalabilidade, espera-se que esses problemas sejam gradualmente resolvidos através de aceleração de hardware e otimização de algoritmos. Além disso, com o desenvolvimento da tecnologia de blockchain, a FHE desempenhará um papel cada vez mais importante na proteção da privacidade e no cálculo seguro. No futuro, a FHE poderá se tornar a tecnologia central que sustenta o cálculo de proteção da privacidade, trazendo novas e revolucionárias soluções para a segurança dos dados.
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· 9h atrás
btc é o rei das moedas do universo
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DegenRecoveryGroup
· 9h atrás
A moeda digital finalmente se moveu! Vamos lá!
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FlatlineTrader
· 10h atrás
No mundo crypto, subir e cair, quem consegue suportar?
Flutuação do mercado de criptomoedas e o futuro e desafios da Criptografia homomórfica
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Até 13 de outubro, o nível de discussão e o desempenho de preços de várias principais ativos de criptografia são os seguintes:
O número de discussões sobre Bitcoin na semana passada foi de 12,52K, uma diminuição de 0,98% em relação à semana anterior. No domingo passado, o seu preço atingiu 63916 dólares, um aumento de 1,62% em relação à semana anterior.
O número de discussões sobre Ethereum na semana passada foi de 3,63K, um aumento de 3,45% em relação à semana anterior. No domingo passado, o seu preço era de 2530 dólares, uma queda de 4% em relação à semana anterior.
Na semana passada, o número de discussões sobre TON foi de 782, uma diminuição de 12,63% em relação à semana anterior. No domingo passado, o seu preço era de 5,26 dólares, uma ligeira queda de 0,25% em relação à semana anterior.
Criptografia homomórfica ( FHE ) como uma tecnologia emergente no campo da criptografia está recebendo ampla atenção. Sua principal vantagem reside na capacidade de realizar cálculos diretamente sobre dados encriptados, sem a necessidade de decriptá-los, proporcionando um forte suporte ao processamento de dados e à proteção da privacidade. A tecnologia FHE pode ser aplicada em vários campos, incluindo finanças, saúde, computação em nuvem, aprendizado de máquina, sistemas de votação, Internet das Coisas e proteção da privacidade em blockchain. Apesar das amplas perspectivas, o caminho para a comercialização do FHE ainda enfrenta muitos desafios.
O potencial da Criptografia Homomórfica e cenários de aplicação
A maior vantagem da FHE reside na proteção da privacidade. Por exemplo, quando uma empresa precisa utilizar a capacidade computacional de outra empresa para analisar dados, mas não deseja que o conteúdo dos dados seja revelado, a FHE pode desempenhar um papel importante. O proprietário dos dados pode transmitir os dados encriptados para a parte que realiza o cálculo, e os resultados do cálculo permanecem em estado encriptado; após a decriptação, o proprietário dos dados pode obter os resultados da análise. Este mecanismo protege efetivamente a privacidade dos dados, ao mesmo tempo que permite que a parte que realiza o cálculo complete o trabalho necessário.
Este mecanismo de proteção da privacidade é especialmente importante em setores sensíveis a dados, como o financeiro e o de saúde. Com o desenvolvimento da computação em nuvem e da inteligência artificial, a segurança dos dados tornou-se um foco crescente de atenção. A Criptografia homomórfica (FHE) pode fornecer proteção de computação multipartidária nesses cenários, permitindo que as partes colaborem sem expor informações privadas. Na tecnologia blockchain, a FHE melhora a transparência e a segurança do processamento de dados através de funcionalidades como proteção da privacidade na cadeia e verificação de transações privadas.
Comparação entre FHE e outros métodos de encriptação
No domínio do Web3, FHE, prova de zero conhecimento (ZK), computação multiparte (MPC) e ambiente de execução confiável (TEE) são todos métodos principais de proteção de privacidade. Ao contrário do ZK, o FHE pode realizar várias operações em dados encriptados, sem a necessidade de primeiro descriptografar os dados. O MPC permite que as partes realizem cálculos na situação de dados encriptados, sem a necessidade de compartilhar informações privadas entre si. O TEE oferece um ambiente seguro para cálculos, mas a flexibilidade no processamento de dados é relativamente limitada.
Essas tecnologias de encriptação têm suas vantagens, mas no suporte a tarefas de cálculo complexas, a Criptografia homomórfica (FHE) se destaca particularmente. No entanto, a FHE ainda enfrenta problemas de altos custos computacionais e baixa escalabilidade em aplicações práticas, o que limita seu desempenho em aplicações em tempo real.
Limitações e desafios da FHE
Apesar da sólida base teórica da Criptografia homomórfica, surgiram desafios práticos na sua aplicação comercial:
Custo computacional em larga escala: A FHE requer uma grande quantidade de recursos computacionais, e em comparação com cálculos não encriptados, seu custo computacional aumenta significativamente. Para operações polinomiais de alto grau, o tempo de processamento cresce de forma polinomial, tornando difícil atender às exigências de cálculo em tempo real. Reduzir os custos depende da aceleração por hardware especializado, mas isso também aumenta a complexidade de implantação.
Capacidade de operação limitada: Embora a FHE possa executar adição e multiplicação de dados encriptados, o suporte para operações não lineares complexas é limitado, o que representa um gargalo para aplicações de inteligência artificial, como redes neurais profundas. Atualmente, os esquemas FHE ainda são principalmente adequados para cálculos lineares e polinomiais simples, e a aplicação de modelos não lineares é significativamente restringida.
Complexidade do suporte a múltiplos usuários: A FHE apresenta um bom desempenho em cenários de usuário único, mas a complexidade do sistema aumenta drasticamente quando envolve conjuntos de dados de múltiplos usuários. O framework de FHE de múltiplas chaves proposto em 2013, embora permita a operação de conjuntos de dados criptografados com diferentes chaves, aumenta significativamente a complexidade da gestão de chaves e da arquitetura do sistema.
A combinação de FHE com inteligência artificial
Na atual era orientada por dados, a inteligência artificial (AI) está a ser amplamente aplicada em vários setores, mas devido a preocupações com a privacidade dos dados, os utilizadores muitas vezes relutam em partilhar dados sensíveis. A Criptografia homomórfica (FHE) oferece uma solução de proteção de privacidade para o campo da IA. No cenário da computação em nuvem, os dados estão geralmente encriptados durante a transmissão e armazenamento, mas muitas vezes estão em estado de texto claro durante o processamento. Com a FHE, os dados dos utilizadores podem ser processados mantendo o estado de encriptação, garantindo a privacidade dos dados.
Esta vantagem é especialmente importante sob regulamentos como o GDPR, uma vez que esses regulamentos exigem que os usuários tenham o direito de estar informados sobre a forma como seus dados são processados e garantem que os dados sejam protegidos durante a transmissão. A encriptação de ponta a ponta da FHE proporciona garantias de conformidade e segurança dos dados.
Aplicações atuais da FHE na blockchain e projetos
A aplicação da FHE na blockchain foca principalmente na proteção da privacidade dos dados, incluindo privacidade em cadeia, privacidade dos dados de treino de IA, privacidade de votação em cadeia e revisão de transações privadas em cadeia. Atualmente, vários projetos estão utilizando a tecnologia FHE para promover a realização da proteção da privacidade.
Alguns projetos conhecidos incluem:
Conclusão
A FHE, como uma tecnologia avançada que permite a execução de cálculos sobre dados encriptados, possui vantagens significativas na proteção da privacidade dos dados. Embora a aplicação comercial atual da FHE ainda enfrente desafios relacionados a altos custos computacionais e baixa escalabilidade, espera-se que esses problemas sejam gradualmente resolvidos através de aceleração de hardware e otimização de algoritmos. Além disso, com o desenvolvimento da tecnologia de blockchain, a FHE desempenhará um papel cada vez mais importante na proteção da privacidade e no cálculo seguro. No futuro, a FHE poderá se tornar a tecnologia central que sustenta o cálculo de proteção da privacidade, trazendo novas e revolucionárias soluções para a segurança dos dados.