Криптоактиви ринку та дослідження гомоморфного шифрування
Станом на 13 жовтня, обговорення та цінова поведінка кількох основних криптоактивів виглядає наступним чином:
Обговорення біткоїна минулого тижня становило 12.52K, що на 0.98% менше, ніж попереднього тижня. Минулої неділі його ціна досягла 63916 доларів, що на 1.62% більше, ніж попереднього тижня.
Обговорення Ethereum минулого тижня становило 3.63K, що на 3.45% більше, ніж попереднього тижня. Минулої неділі його ціна становила 2530 доларів, що на 4% менше, ніж попереднього тижня.
Обговорень TON минулого тижня було 782, що на 12.63% менше, ніж попереднього тижня. Минулої неділі його ціна становила 5.26 доларів, що на 0.25% менше, ніж попереднього тижня.
Гомоморфне шифрування(FHE) як нова технологія у сфері шифрування привертає широку увагу. Її основна перевага полягає в можливості безпосередньо виконувати обчислення над зашифрованими даними без необхідності їх розшифровки, що забезпечує потужну підтримку в обробці даних та захисті конфіденційності. Технологія FHE може бути застосована в фінансах, медицині, хмарних обчисленнях, машинному навчанні, системах голосування, Інтернеті речей та захисті конфіденційності блокчейнів. Незважаючи на великі перспективи, комерціалізація FHE все ще стикається з багатьма викликами.
Потенціал та сфери застосування FHE
Основна перевага FHE полягає в захисті приватності. Наприклад, коли компанії потрібно використовувати обчислювальні можливості іншої компанії для аналізу даних, але вона не хоче, щоб зміст даних був розкритий, FHE може відігравати важливу роль. Власник даних може передати зашифровані дані обчислювальній стороні для обробки, і результати обчислень залишаються зашифрованими. Власник даних може розшифрувати їх і отримати результати аналізу. Цей механізм ефективно захищає приватність даних, одночасно дозволяючи обчислювальній стороні виконувати необхідну роботу.
Цей механізм захисту приватності є особливо важливим для чутливих до даних галузей, таких як фінанси та охорона здоров'я. З розвитком хмарних технологій та штучного інтелекту безпека даних стає все більш актуальною. Гомоморфне шифрування (FHE) може забезпечити захист багатосторонніх обчислень у цих сценаріях, дозволяючи сторонам співпрацювати без розкриття конфіденційної інформації. У технології блокчейн FHE підвищує прозорість та безпеку обробки даних через функції захисту приватності на ланцюгу та перевірки приватних транзакцій.
Порівняння FHE та інших способів шифрування
У сфері Web3 FHE, нульові знання (ZK), багатопартійні обчислення (MPC) та довірене виконання (TEE) є основними методами захисту конфіденційності. На відміну від ZK, FHE може виконувати різні операції над зашифрованими даними, не розшифровуючи їх спочатку. MPC дозволяє сторонам виконувати обчислення у зашифрованому вигляді, не обмінюючись приватною інформацією. TEE забезпечує обчислення в безпечному середовищі, але має відносно обмежену гнучкість у обробці даних.
Ці крипто технології мають свої переваги, але у підтримці складних обчислювальних завдань FHE особливо виділяється. Проте, FHE в реальному використанні все ще стикається з високими обчислювальними витратами та поганою масштабованістю, що обмежує його ефективність в реальному часі.
Обмеження та виклики FHE
Хоча теоретичні основи FHE є потужними, у комерційних застосуваннях виникають практичні виклики:
Великі обсяги обчислювальних затрат: FHE вимагає значних обчислювальних ресурсів, порівняно з нешифрованими обчисленнями, його обчислювальні витрати значно зростають. Для обчислень високих поліномів час обробки зростає поліноміально, що ускладнює задоволення вимог до обчислень в реальному часі. Зниження витрат потребує спеціалізованого апаратного прискорення, але це також збільшує складність розгортання.
Обмежені можливості операцій: Хоча FHE може виконувати додавання та множення зашифрованих даних, підтримка складних нелінійних операцій є обмеженою, що є перешкодою для застосувань штучного інтелекту, таких як глибокі нейронні мережі. Поточні схеми FHE все ще в основному підходять для лінійних і простих поліноміальних обчислень, застосування нелінійних моделей зазнає значних обмежень.
Складність підтримки кількох користувачів: Гомоморфне шифрування добре працює в однокористувацьких сценаріях, але при залученні наборів даних кількох користувачів складність системи різко зростає. Хоча запропонована в 2013 році структура кількох ключів FHE дозволяє працювати з зашифрованими наборами даних з різними ключами, управління ключами та складність архітектури системи значно зростає.
Гомоморфне шифрування та штучний інтелект
У сучасну епоху, керовану даними, штучний інтелект (AI) широко застосовується в різних сферах, але через занепокоєння щодо конфіденційності даних користувачі часто не бажають ділитися чутливими даними. Гомоморфне шифрування (FHE) пропонує рішення для захисту конфіденційності в галузі штучного інтелекту. У сценаріях хмарних обчислень дані зазвичай шифруються під час передачі та зберігання, але в процесі обробки вони часто знаходяться у відкритому вигляді. Завдяки FHE, дані користувачів можуть оброблятися у зашифрованому вигляді, що забезпечує конфіденційність даних.
Ця перевага є особливо важливою в умовах вимог законодавства, такого як GDPR, оскільки ці регламенти вимагають, щоб користувачі мали право знати про способи обробки даних і забезпечували захист даних під час їх передачі. Енд-ту-енд шифрування FHE забезпечує відповідність вимогам і безпеку даних.
Поточне застосування FHE в блокчейні та проєкти
Застосування FHE в блокчейні в основному зосереджене на захисті конфіденційності даних, включаючи конфіденційність на ланцюзі, конфіденційність даних для навчання ШІ, конфіденційність голосування на ланцюзі та перевірку конфіденційних транзакцій на ланцюзі тощо. Наразі кілька проектів використовують технологію FHE для забезпечення захисту конфіденційності.
Деякі відомі проєкти включають:
На базі технології TFHE, зосереджено на розробці стеку FHE для булевих операцій та операцій з низькодовгими цілими числами.
Розроблено нову мову смарт-контрактів та проект бібліотеки HyperghraphFHE, що підходить для блокчейн-мереж.
Використання гомоморфного шифрування для забезпечення конфіденційності в обчислювальних мережах AI, підтримка рішень для різних AI моделей.
Поєднуючи Гомоморфне шифрування та штучний інтелект, забезпечує децентралізоване і захищене від конфіденційності середовище для AI.
Як Layer 2 рішення для Ethereum, підтримує FHE Rollups та FHE Coprocessors, сумісний з EVM та підтримує написання смарт-контрактів на Solidity.
Висновок
FHE як передова технологія, що дозволяє виконувати обчислення на зашифрованих даних, має значні переваги у захисті конфіденційності даних. Хоча нинішня комерційна реалізація FHE все ще стикається з проблемами високих обчислювальних витрат та поганої масштабованості, завдяки апаратному прискоренню та оптимізації алгоритмів ці проблеми можуть бути поступово вирішені. Крім того, з розвитком технології блокчейн, FHE відіграватиме все більш важливу роль у захисті конфіденційності та безпечних обчисленнях. У майбутньому FHE має потенціал стати основною технологією, що підтримує обчислення з захистом конфіденційності, забезпечуючи нові революційні прориви в безпеці даних.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
10 лайків
Нагородити
10
4
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
0xOverleveraged
· 6год тому
btc є монета всесвіту
Переглянути оригіналвідповісти на0
DegenRecoveryGroup
· 6год тому
Цифрова монета нарешті зрушила! Вперед, вперед, вперед!
Коливання крипторинку та перспективи і виклики гомоморфного шифрування
Криптоактиви ринку та дослідження гомоморфного шифрування
Станом на 13 жовтня, обговорення та цінова поведінка кількох основних криптоактивів виглядає наступним чином:
Обговорення біткоїна минулого тижня становило 12.52K, що на 0.98% менше, ніж попереднього тижня. Минулої неділі його ціна досягла 63916 доларів, що на 1.62% більше, ніж попереднього тижня.
Обговорення Ethereum минулого тижня становило 3.63K, що на 3.45% більше, ніж попереднього тижня. Минулої неділі його ціна становила 2530 доларів, що на 4% менше, ніж попереднього тижня.
Обговорень TON минулого тижня було 782, що на 12.63% менше, ніж попереднього тижня. Минулої неділі його ціна становила 5.26 доларів, що на 0.25% менше, ніж попереднього тижня.
Гомоморфне шифрування(FHE) як нова технологія у сфері шифрування привертає широку увагу. Її основна перевага полягає в можливості безпосередньо виконувати обчислення над зашифрованими даними без необхідності їх розшифровки, що забезпечує потужну підтримку в обробці даних та захисті конфіденційності. Технологія FHE може бути застосована в фінансах, медицині, хмарних обчисленнях, машинному навчанні, системах голосування, Інтернеті речей та захисті конфіденційності блокчейнів. Незважаючи на великі перспективи, комерціалізація FHE все ще стикається з багатьма викликами.
Потенціал та сфери застосування FHE
Основна перевага FHE полягає в захисті приватності. Наприклад, коли компанії потрібно використовувати обчислювальні можливості іншої компанії для аналізу даних, але вона не хоче, щоб зміст даних був розкритий, FHE може відігравати важливу роль. Власник даних може передати зашифровані дані обчислювальній стороні для обробки, і результати обчислень залишаються зашифрованими. Власник даних може розшифрувати їх і отримати результати аналізу. Цей механізм ефективно захищає приватність даних, одночасно дозволяючи обчислювальній стороні виконувати необхідну роботу.
Цей механізм захисту приватності є особливо важливим для чутливих до даних галузей, таких як фінанси та охорона здоров'я. З розвитком хмарних технологій та штучного інтелекту безпека даних стає все більш актуальною. Гомоморфне шифрування (FHE) може забезпечити захист багатосторонніх обчислень у цих сценаріях, дозволяючи сторонам співпрацювати без розкриття конфіденційної інформації. У технології блокчейн FHE підвищує прозорість та безпеку обробки даних через функції захисту приватності на ланцюгу та перевірки приватних транзакцій.
Порівняння FHE та інших способів шифрування
У сфері Web3 FHE, нульові знання (ZK), багатопартійні обчислення (MPC) та довірене виконання (TEE) є основними методами захисту конфіденційності. На відміну від ZK, FHE може виконувати різні операції над зашифрованими даними, не розшифровуючи їх спочатку. MPC дозволяє сторонам виконувати обчислення у зашифрованому вигляді, не обмінюючись приватною інформацією. TEE забезпечує обчислення в безпечному середовищі, але має відносно обмежену гнучкість у обробці даних.
Ці крипто технології мають свої переваги, але у підтримці складних обчислювальних завдань FHE особливо виділяється. Проте, FHE в реальному використанні все ще стикається з високими обчислювальними витратами та поганою масштабованістю, що обмежує його ефективність в реальному часі.
Обмеження та виклики FHE
Хоча теоретичні основи FHE є потужними, у комерційних застосуваннях виникають практичні виклики:
Великі обсяги обчислювальних затрат: FHE вимагає значних обчислювальних ресурсів, порівняно з нешифрованими обчисленнями, його обчислювальні витрати значно зростають. Для обчислень високих поліномів час обробки зростає поліноміально, що ускладнює задоволення вимог до обчислень в реальному часі. Зниження витрат потребує спеціалізованого апаратного прискорення, але це також збільшує складність розгортання.
Обмежені можливості операцій: Хоча FHE може виконувати додавання та множення зашифрованих даних, підтримка складних нелінійних операцій є обмеженою, що є перешкодою для застосувань штучного інтелекту, таких як глибокі нейронні мережі. Поточні схеми FHE все ще в основному підходять для лінійних і простих поліноміальних обчислень, застосування нелінійних моделей зазнає значних обмежень.
Складність підтримки кількох користувачів: Гомоморфне шифрування добре працює в однокористувацьких сценаріях, але при залученні наборів даних кількох користувачів складність системи різко зростає. Хоча запропонована в 2013 році структура кількох ключів FHE дозволяє працювати з зашифрованими наборами даних з різними ключами, управління ключами та складність архітектури системи значно зростає.
Гомоморфне шифрування та штучний інтелект
У сучасну епоху, керовану даними, штучний інтелект (AI) широко застосовується в різних сферах, але через занепокоєння щодо конфіденційності даних користувачі часто не бажають ділитися чутливими даними. Гомоморфне шифрування (FHE) пропонує рішення для захисту конфіденційності в галузі штучного інтелекту. У сценаріях хмарних обчислень дані зазвичай шифруються під час передачі та зберігання, але в процесі обробки вони часто знаходяться у відкритому вигляді. Завдяки FHE, дані користувачів можуть оброблятися у зашифрованому вигляді, що забезпечує конфіденційність даних.
Ця перевага є особливо важливою в умовах вимог законодавства, такого як GDPR, оскільки ці регламенти вимагають, щоб користувачі мали право знати про способи обробки даних і забезпечували захист даних під час їх передачі. Енд-ту-енд шифрування FHE забезпечує відповідність вимогам і безпеку даних.
Поточне застосування FHE в блокчейні та проєкти
Застосування FHE в блокчейні в основному зосереджене на захисті конфіденційності даних, включаючи конфіденційність на ланцюзі, конфіденційність даних для навчання ШІ, конфіденційність голосування на ланцюзі та перевірку конфіденційних транзакцій на ланцюзі тощо. Наразі кілька проектів використовують технологію FHE для забезпечення захисту конфіденційності.
Деякі відомі проєкти включають:
Висновок
FHE як передова технологія, що дозволяє виконувати обчислення на зашифрованих даних, має значні переваги у захисті конфіденційності даних. Хоча нинішня комерційна реалізація FHE все ще стикається з проблемами високих обчислювальних витрат та поганої масштабованості, завдяки апаратному прискоренню та оптимізації алгоритмів ці проблеми можуть бути поступово вирішені. Крім того, з розвитком технології блокчейн, FHE відіграватиме все більш важливу роль у захисті конфіденційності та безпечних обчисленнях. У майбутньому FHE має потенціал стати основною технологією, що підтримує обчислення з захистом конфіденційності, забезпечуючи нові революційні прориви в безпеці даних.