ديناميات سوق الأصول المشفرة وإمكانات التشفير المتماثل
اعتبارًا من 13 أكتوبر، كانت درجة المناقشة والأداء السعري للأصول المشفرة الرئيسية كما يلي:
أظهرت إحصائيات منصة بيانات معينة أن حجم المناقشات حول البيتكوين الأسبوع الماضي كان 12.52K مرة، بانخفاض قدره 0.98% على أساس أسبوعي. وكانت سعر إغلاق يوم الأحد 63916 دولار، بزيادة قدرها 1.62% على أساس أسبوعي.
بلغت مناقشات إيثريوم الأسبوع الماضي 3.63K مرة، بزيادة نسبتها 3.45%. وسعر إغلاق يوم الأحد كان 2530 دولار، بانخفاض نسبته 4%.
ناقش TON 782 مرة الأسبوع الماضي، بانخفاض قدره 12.63% عن الأسبوع السابق. كان سعر الإغلاق يوم الأحد 5.26 دولار، بانخفاض طفيف قدره 0.25% عن الأسبوع السابق.
التشفير المتماثل(FHE) كأحدث تقنيات مجال التشفير، لها آفاق تطبيق واسعة. تكمن ميزتها الأساسية في القدرة على إجراء الحسابات مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك التشفير، مما يوفر دعمًا قويًا لحماية الخصوصية ومعالجة البيانات. يمكن تطبيق FHE في مجالات متعددة مثل المالية، والرعاية الصحية، والحوسبة السحابية، وتعلم الآلة، وأنظمة التصويت، وإنترنت الأشياء وحماية خصوصية البلوكشين. ومع ذلك، لا تزال الطريق نحو تجارية FHE تواجه بعض التحديات.
إمكانات FHE ومجالات تطبيقه
تتمثل الميزة الكبرى لـ FHE في حماية خصوصية البيانات. على سبيل المثال، عندما تحتاج شركة ما إلى الاستفادة من قوة حسابية لشركة أخرى لتحليل البيانات، لكنها لا ترغب في أن يعرف الطرف الآخر محتوى البيانات، يمكن لـ FHE أن تلعب دورًا. يمكن لمالك البيانات إرسال البيانات المشفرة إلى جهة الحساب للمعالجة، وتظل نتائج الحساب مشفرة، وبعد فك تشفيرها، يمكن لمالك البيانات الحصول على نتائج التحليل. توفر هذه الآلية حماية لخصوصية البيانات دون التأثير على الأعمال الحسابية الضرورية.
بالنسبة للصناعات الحساسة للبيانات مثل المالية والرعاية الصحية, تعتبر وظيفة حماية الخصوصية لـ FHE مهمة بشكل خاص. مع تطور الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي, أصبحت أمن البيانات محور اهتمام متزايد. يمكن لـ FHE توفير حماية الخصوصية في الحسابات متعددة الأطراف, مما يمكّن الأطراف من التعاون دون الكشف عن المعلومات الحساسة. في تقنية blockchain, تعزز FHE من شفافية وأمان معالجة البيانات من خلال وظائف حماية الخصوصية على السلسلة ومراجعة المعاملات الخاصة.
مقارنة بين FHE والتشفير التقنيات الأخرى
في مجال Web3، فإن التشفير المتماثل، إثبات المعرفة الصفرية ( ZK )، الحساب الآمن متعدد الأطراف ( MPC ) وبيئة التنفيذ الموثوقة ( TEE ) هي جميعها طرق رئيسية لحماية الخصوصية. على عكس ZK، يمكن للتشفير المتماثل إجراء عمليات متعددة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفيرها أولاً. يسمح MPC للأطراف المتعددة بإجراء الحسابات مع الحفاظ على تشفير البيانات، دون الحاجة إلى مشاركة المعلومات الخاصة. بينما توفر TEE بيئة حسابية آمنة، إلا أنها محدودة نسبيًا في مرونة معالجة البيانات.
تمتلك هذه التقنيات مزايا مختلفة، ولكن في دعم المهام الحسابية المعقدة، يظهر التشفير المتماثل (FHE) بشكل خاص. ومع ذلك، لا يزال التشفير المتماثل (FHE) يواجه في التطبيقات العملية مشكلات تتعلق بارتفاع تكلفة الحساب وسوء القابلية للتوسع، مما يحد من أدائه في التطبيقات الحية.
قيود وتحديات التشفير المتماثل
على الرغم من أن الأساس النظري للتشفير المتماثل قوي، إلا أنه واجه بعض التحديات العملية أثناء عملية التسويق:
تكلفة حسابات كبيرة: يحتاج التشفير المتماثل إلى موارد حسابية كبيرة، مقارنة بالحسابات غير المشفرة، تزداد تكلفته بشكل كبير. بالنسبة لحسابات الحدود العليا من متعددة الحدود، يزيد وقت المعالجة بشكل متعدد الحدود، مما يجعل من الصعب تلبية متطلبات الحسابات في الوقت الحقيقي. على الرغم من أنه يمكن تقليل التكاليف من خلال تسريع الأجهزة المخصصة، إلا أن ذلك يزيد أيضًا من تعقيد النشر.
قدرة التشغيل المحدودة: على الرغم من أن التشفير المتماثل يمكنه تنفيذ عمليات الجمع والضرب على البيانات المشفرة، إلا أن الدعم للعمليات غير الخطية المعقدة محدود، مما يشكل عائقًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل الشبكات العصبية العميقة. حاليًا، تُعتبر حلول التشفير المتماثل مناسبة بشكل رئيسي للحسابات الخطية والبسيطة، مما يحد بشكل كبير من تطبيقات النماذج غير الخطية.
تعقيد الدعم المتعدد المستخدمين: يعمل التشفير المتماثل بشكل جيد في سيناريوهات المستخدم الفردي، ولكن عندما يتعلق الأمر بمجموعات بيانات متعددة المستخدمين، فإن تعقيد النظام يرتفع بشكل حاد. على الرغم من أن هناك أبحاثاً اقترحت إطار عمل للتشفير المتماثل متعدد المفاتيح، مما يسمح بالعمل على مجموعات بيانات مشفرة بمفاتيح مختلفة، إلا أن تعقيد إدارة المفاتيح وهندسة النظام قد زاد بشكل كبير.
دمج التشفير المتماثل والذكاء الاصطناعي
في عصر البيانات المدفوعة الحالي، يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في عدة مجالات، لكن مخاوف خصوصية البيانات غالبًا ما تجعل المستخدمين غير راغبين في مشاركة المعلومات الحساسة. يوفر التشفير المتماثل (FHE) حلول حماية الخصوصية في مجال الذكاء الاصطناعي. في سيناريوهات الحوسبة السحابية، يجعل التشفير المتماثل (FHE) بيانات المستخدمين قابلة للمعالجة مع الحفاظ على حالتها المشفرة، مما يضمن خصوصية البيانات.
تعتبر هذه الميزة مهمة بشكل خاص تحت القوانين مثل GDPR، حيث تتطلب هذه القوانين من المستخدمين الحق في معرفة كيفية معالجة البيانات، وضمان حماية البيانات أثناء عملية النقل. يوفر التشفير المتماثل للتشفير من النهاية إلى النهاية ضمانات للامتثال وأمان البيانات.
تطبيق التشفير المتماثل في سلسلة الكتل
تستخدم FHE بشكل أساسي في blockchain لحماية خصوصية البيانات، بما في ذلك الخصوصية على السلسلة، وخصوصية بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، وخصوصية التصويت على السلسلة، ومراجعة المعاملات الخاصة على السلسلة وغيرها من الاتجاهات. حاليًا، هناك العديد من المشاريع التي تستخدم تقنية FHE لدفع تحقيق حماية الخصوصية:
تم استخدام حل FHE الذي أنشأته شركة معينة على نطاق واسع في عدة مشاريع لحماية الخصوصية. تركزت الشركة على تقنية TFHE، واهتمت بالعمليات البوليانية وعمليات الأعداد الصحيحة ذات الطول المنخفض، وقامت ببناء مجموعة تطوير FHE المخصصة لتطبيقات blockchain و AI.
طورت شركة أخرى لغة جديدة للعقود الذكية ومكتبة FHE، مناسبة لشبكات البلوكشين.
هناك مشاريع تستخدم التشفير المتماثل لتحقيق حماية الخصوصية في الشبكات الحسابية للذكاء الاصطناعي، وتدعم نماذج ذكاء اصطناعي متعددة.
يجمع شبكة معينة بين التشفير المتماثل والذكاء الاصطناعي، مما يوفر بيئة ذكاء اصطناعي لامركزية وذات حماية للخصوصية.
كحل Layer 2 لإيثريوم، يدعم المشروع بعض Rollups للتشفير المتماثل و Co-processors للتشفير المتماثل، ويتوافق مع EVM ويدعم العقود الذكية المكتوبة بلغة Solidity.
الاستنتاج
تعتبر FHE كتقنية متقدمة قادرة على إجراء حسابات على البيانات المشفرة، ولها مزايا بارزة في حماية خصوصية البيانات. على الرغم من أن تطبيقات FHE التجارية لا تزال تواجه تحديات مثل ارتفاع تكاليف الحوسبة وضعف القابلية للتوسع، إلا أنه من المتوقع أن يتم حل هذه المشكلات تدريجياً من خلال تسريع الأجهزة وتحسين الخوارزميات. مع تطور تقنية blockchain، ستلعب FHE دورًا متزايد الأهمية في حماية الخصوصية والحوسبة الآمنة. في المستقبل، من المتوقع أن تصبح FHE التقنية الأساسية لدعم الحوسبة المتعلقة بحماية الخصوصية، مما يوفر اختراقات ثورية في أمان البيانات.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
انخفضت حرارة مناقشة BTC وارتفع السعر، قد تصبح تقنية FHE جوهر الحوسبة الخاصة
ديناميات سوق الأصول المشفرة وإمكانات التشفير المتماثل
اعتبارًا من 13 أكتوبر، كانت درجة المناقشة والأداء السعري للأصول المشفرة الرئيسية كما يلي:
أظهرت إحصائيات منصة بيانات معينة أن حجم المناقشات حول البيتكوين الأسبوع الماضي كان 12.52K مرة، بانخفاض قدره 0.98% على أساس أسبوعي. وكانت سعر إغلاق يوم الأحد 63916 دولار، بزيادة قدرها 1.62% على أساس أسبوعي.
بلغت مناقشات إيثريوم الأسبوع الماضي 3.63K مرة، بزيادة نسبتها 3.45%. وسعر إغلاق يوم الأحد كان 2530 دولار، بانخفاض نسبته 4%.
ناقش TON 782 مرة الأسبوع الماضي، بانخفاض قدره 12.63% عن الأسبوع السابق. كان سعر الإغلاق يوم الأحد 5.26 دولار، بانخفاض طفيف قدره 0.25% عن الأسبوع السابق.
التشفير المتماثل(FHE) كأحدث تقنيات مجال التشفير، لها آفاق تطبيق واسعة. تكمن ميزتها الأساسية في القدرة على إجراء الحسابات مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك التشفير، مما يوفر دعمًا قويًا لحماية الخصوصية ومعالجة البيانات. يمكن تطبيق FHE في مجالات متعددة مثل المالية، والرعاية الصحية، والحوسبة السحابية، وتعلم الآلة، وأنظمة التصويت، وإنترنت الأشياء وحماية خصوصية البلوكشين. ومع ذلك، لا تزال الطريق نحو تجارية FHE تواجه بعض التحديات.
إمكانات FHE ومجالات تطبيقه
تتمثل الميزة الكبرى لـ FHE في حماية خصوصية البيانات. على سبيل المثال، عندما تحتاج شركة ما إلى الاستفادة من قوة حسابية لشركة أخرى لتحليل البيانات، لكنها لا ترغب في أن يعرف الطرف الآخر محتوى البيانات، يمكن لـ FHE أن تلعب دورًا. يمكن لمالك البيانات إرسال البيانات المشفرة إلى جهة الحساب للمعالجة، وتظل نتائج الحساب مشفرة، وبعد فك تشفيرها، يمكن لمالك البيانات الحصول على نتائج التحليل. توفر هذه الآلية حماية لخصوصية البيانات دون التأثير على الأعمال الحسابية الضرورية.
بالنسبة للصناعات الحساسة للبيانات مثل المالية والرعاية الصحية, تعتبر وظيفة حماية الخصوصية لـ FHE مهمة بشكل خاص. مع تطور الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي, أصبحت أمن البيانات محور اهتمام متزايد. يمكن لـ FHE توفير حماية الخصوصية في الحسابات متعددة الأطراف, مما يمكّن الأطراف من التعاون دون الكشف عن المعلومات الحساسة. في تقنية blockchain, تعزز FHE من شفافية وأمان معالجة البيانات من خلال وظائف حماية الخصوصية على السلسلة ومراجعة المعاملات الخاصة.
مقارنة بين FHE والتشفير التقنيات الأخرى
في مجال Web3، فإن التشفير المتماثل، إثبات المعرفة الصفرية ( ZK )، الحساب الآمن متعدد الأطراف ( MPC ) وبيئة التنفيذ الموثوقة ( TEE ) هي جميعها طرق رئيسية لحماية الخصوصية. على عكس ZK، يمكن للتشفير المتماثل إجراء عمليات متعددة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفيرها أولاً. يسمح MPC للأطراف المتعددة بإجراء الحسابات مع الحفاظ على تشفير البيانات، دون الحاجة إلى مشاركة المعلومات الخاصة. بينما توفر TEE بيئة حسابية آمنة، إلا أنها محدودة نسبيًا في مرونة معالجة البيانات.
تمتلك هذه التقنيات مزايا مختلفة، ولكن في دعم المهام الحسابية المعقدة، يظهر التشفير المتماثل (FHE) بشكل خاص. ومع ذلك، لا يزال التشفير المتماثل (FHE) يواجه في التطبيقات العملية مشكلات تتعلق بارتفاع تكلفة الحساب وسوء القابلية للتوسع، مما يحد من أدائه في التطبيقات الحية.
قيود وتحديات التشفير المتماثل
على الرغم من أن الأساس النظري للتشفير المتماثل قوي، إلا أنه واجه بعض التحديات العملية أثناء عملية التسويق:
تكلفة حسابات كبيرة: يحتاج التشفير المتماثل إلى موارد حسابية كبيرة، مقارنة بالحسابات غير المشفرة، تزداد تكلفته بشكل كبير. بالنسبة لحسابات الحدود العليا من متعددة الحدود، يزيد وقت المعالجة بشكل متعدد الحدود، مما يجعل من الصعب تلبية متطلبات الحسابات في الوقت الحقيقي. على الرغم من أنه يمكن تقليل التكاليف من خلال تسريع الأجهزة المخصصة، إلا أن ذلك يزيد أيضًا من تعقيد النشر.
قدرة التشغيل المحدودة: على الرغم من أن التشفير المتماثل يمكنه تنفيذ عمليات الجمع والضرب على البيانات المشفرة، إلا أن الدعم للعمليات غير الخطية المعقدة محدود، مما يشكل عائقًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل الشبكات العصبية العميقة. حاليًا، تُعتبر حلول التشفير المتماثل مناسبة بشكل رئيسي للحسابات الخطية والبسيطة، مما يحد بشكل كبير من تطبيقات النماذج غير الخطية.
تعقيد الدعم المتعدد المستخدمين: يعمل التشفير المتماثل بشكل جيد في سيناريوهات المستخدم الفردي، ولكن عندما يتعلق الأمر بمجموعات بيانات متعددة المستخدمين، فإن تعقيد النظام يرتفع بشكل حاد. على الرغم من أن هناك أبحاثاً اقترحت إطار عمل للتشفير المتماثل متعدد المفاتيح، مما يسمح بالعمل على مجموعات بيانات مشفرة بمفاتيح مختلفة، إلا أن تعقيد إدارة المفاتيح وهندسة النظام قد زاد بشكل كبير.
دمج التشفير المتماثل والذكاء الاصطناعي
في عصر البيانات المدفوعة الحالي، يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في عدة مجالات، لكن مخاوف خصوصية البيانات غالبًا ما تجعل المستخدمين غير راغبين في مشاركة المعلومات الحساسة. يوفر التشفير المتماثل (FHE) حلول حماية الخصوصية في مجال الذكاء الاصطناعي. في سيناريوهات الحوسبة السحابية، يجعل التشفير المتماثل (FHE) بيانات المستخدمين قابلة للمعالجة مع الحفاظ على حالتها المشفرة، مما يضمن خصوصية البيانات.
تعتبر هذه الميزة مهمة بشكل خاص تحت القوانين مثل GDPR، حيث تتطلب هذه القوانين من المستخدمين الحق في معرفة كيفية معالجة البيانات، وضمان حماية البيانات أثناء عملية النقل. يوفر التشفير المتماثل للتشفير من النهاية إلى النهاية ضمانات للامتثال وأمان البيانات.
تطبيق التشفير المتماثل في سلسلة الكتل
تستخدم FHE بشكل أساسي في blockchain لحماية خصوصية البيانات، بما في ذلك الخصوصية على السلسلة، وخصوصية بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، وخصوصية التصويت على السلسلة، ومراجعة المعاملات الخاصة على السلسلة وغيرها من الاتجاهات. حاليًا، هناك العديد من المشاريع التي تستخدم تقنية FHE لدفع تحقيق حماية الخصوصية:
تم استخدام حل FHE الذي أنشأته شركة معينة على نطاق واسع في عدة مشاريع لحماية الخصوصية. تركزت الشركة على تقنية TFHE، واهتمت بالعمليات البوليانية وعمليات الأعداد الصحيحة ذات الطول المنخفض، وقامت ببناء مجموعة تطوير FHE المخصصة لتطبيقات blockchain و AI.
طورت شركة أخرى لغة جديدة للعقود الذكية ومكتبة FHE، مناسبة لشبكات البلوكشين.
هناك مشاريع تستخدم التشفير المتماثل لتحقيق حماية الخصوصية في الشبكات الحسابية للذكاء الاصطناعي، وتدعم نماذج ذكاء اصطناعي متعددة.
يجمع شبكة معينة بين التشفير المتماثل والذكاء الاصطناعي، مما يوفر بيئة ذكاء اصطناعي لامركزية وذات حماية للخصوصية.
كحل Layer 2 لإيثريوم، يدعم المشروع بعض Rollups للتشفير المتماثل و Co-processors للتشفير المتماثل، ويتوافق مع EVM ويدعم العقود الذكية المكتوبة بلغة Solidity.
الاستنتاج
تعتبر FHE كتقنية متقدمة قادرة على إجراء حسابات على البيانات المشفرة، ولها مزايا بارزة في حماية خصوصية البيانات. على الرغم من أن تطبيقات FHE التجارية لا تزال تواجه تحديات مثل ارتفاع تكاليف الحوسبة وضعف القابلية للتوسع، إلا أنه من المتوقع أن يتم حل هذه المشكلات تدريجياً من خلال تسريع الأجهزة وتحسين الخوارزميات. مع تطور تقنية blockchain، ستلعب FHE دورًا متزايد الأهمية في حماية الخصوصية والحوسبة الآمنة. في المستقبل، من المتوقع أن تصبح FHE التقنية الأساسية لدعم الحوسبة المتعلقة بحماية الخصوصية، مما يوفر اختراقات ثورية في أمان البيانات.