Datos del mercado de Activos Cripto y perspectivas de aplicación de la Cifrado homomórfico
Hasta el 13 de octubre, una plataforma de datos realizó un análisis estadístico sobre la discusión y los cambios de precio de los principales Activos Cripto:
El número de discusiones sobre Bitcoin la semana pasada fue de 12.52K, lo que representa una ligera disminución del 0.98% en comparación con la semana anterior. El precio de cierre del domingo fue de 63916 dólares, lo que representa un aumento del 1.62% en comparación con la misma semana del mes pasado.
La discusión sobre Ethereum alcanzó 3.63K veces la semana pasada, un aumento del 3.45% en comparación con la semana anterior, y el precio de cierre del domingo fue de 2530 dólares, lo que representa una caída del 4% en comparación con la misma semana del año pasado.
La discusión sobre TON la semana pasada tuvo una intensidad de 782 veces, lo que representa una disminución del 12.63% en comparación con la semana anterior. El precio de cierre del domingo fue de 5.26 dólares, lo que representa una ligera caída del 0.25% en comparación con la misma semana del mes pasado.
Cifrado homomórfico(FHE) como una nueva estrella en el campo de la criptografía, su singularidad radica en la capacidad de realizar operaciones directamente sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptarlos. Esta característica abre un nuevo horizonte para la protección de la privacidad y el procesamiento de datos, con amplias perspectivas de aplicación en múltiples campos como las finanzas, la salud, la computación en la nube y el aprendizaje automático. Sin embargo, a pesar de las brillantes perspectivas, el camino hacia la comercialización de FHE aún enfrenta muchos desafíos.
Potencial y escenarios de aplicación de FHE
La ventaja principal de FHE radica en la protección de la privacidad. Por ejemplo, cuando una empresa necesita utilizar la capacidad de cálculo externa para analizar datos, FHE puede garantizar que los datos permanezcan encriptados durante todo el proceso, protegiendo así la privacidad de los datos sin afectar el avance del cálculo.
Este mecanismo de protección de la privacidad es especialmente importante para industrias sensibles como las finanzas y la salud. Con la proliferación de la computación en la nube y la inteligencia artificial, la seguridad de los datos se ha convertido cada vez más en un foco de atención. El Cifrado homomórfico (FHE) puede lograr cálculos seguros entre múltiples partes en estos campos, permitiendo la colaboración sin revelar información privada. En la tecnología blockchain, el FHE mejora la transparencia y la seguridad del procesamiento de datos al proporcionar funciones de protección de la privacidad en la cadena y revisión de transacciones privadas.
Comparación de FHE con otros métodos de encriptación
En el ecosistema Web3, FHE, pruebas de conocimiento cero (ZK), computación multipartita (MPC) y entornos de ejecución confiables (TEE) son soluciones de protección de la privacidad de vanguardia. La singularidad de FHE radica en su capacidad para realizar diversas operaciones en datos encriptados sin necesidad de desencriptarlos. MPC permite a múltiples partes realizar cálculos en estado de datos encriptados sin compartir información original. TEE proporciona un entorno de cálculo seguro, pero carece un poco de flexibilidad en el procesamiento de datos.
A pesar de sus ventajas, el FHE se destaca especialmente en el soporte de tareas de cálculo complejas. Sin embargo, el FHE todavía enfrenta problemas de alto costo computacional y baja escalabilidad en aplicaciones prácticas, lo que limita su rendimiento en escenarios de aplicaciones en tiempo real.
Limitaciones y desafíos del Cifrado homomórfico
Aunque la base teórica de FHE es sólida, se han encontrado dificultades prácticas en el proceso de comercialización:
El consumo de recursos computacionales es enorme: FHE requiere una gran cantidad de recursos computacionales, lo que aumenta significativamente los costos en comparación con la computación normal. Para operaciones polinómicas complejas, el tiempo de procesamiento crece de manera exponencial, lo que dificulta satisfacer las necesidades de cálculo en tiempo real.
Capacidad de operación limitada: Aunque FHE admite la suma y multiplicación de datos encriptados, el soporte para operaciones no lineales complejas sigue siendo limitado, lo que representa un cuello de botella para aplicaciones de IA que involucran redes neuronales profundas.
Soporte multiusuario complejo: FHE se desempeña bien en escenarios de un solo usuario, pero la complejidad del sistema aumenta drásticamente cuando se trata de conjuntos de datos de múltiples usuarios. Aunque se han propuesto marcos FHE de múltiples claves, la complejidad de la gestión de claves y la arquitectura del sistema sigue siendo muy alta.
FHE y la fusión de la inteligencia artificial
En la era impulsada por datos, la tecnología de IA se aplica ampliamente en diversos campos, pero los problemas de privacidad de datos a menudo obstaculizan a los usuarios a compartir información sensible. El Cifrado homomórfico (FHE) proporciona soluciones de protección de privacidad en el campo de la IA. En un entorno de computación en la nube, el FHE permite que los datos del usuario se procesen en un estado de encriptación total, garantizando eficazmente la privacidad de los datos.
Esta ventaja es especialmente importante bajo regulaciones como el GDPR, que exigen a los usuarios tener derecho a ser informados sobre cómo se procesan sus datos y garantizar que los datos estén protegidos durante su transmisión. La encriptación de extremo a extremo de FHE proporciona una sólida garantía de cumplimiento y seguridad de los datos.
Aplicaciones del Cifrado homomórfico en la blockchain
FHE se utiliza principalmente en el campo de la blockchain para proteger la privacidad de los datos, incluyendo la privacidad en la cadena, la privacidad de los datos de entrenamiento de IA, la privacidad de las votaciones en la cadena y la revisión de transacciones privadas, entre otros. Actualmente, varios proyectos están utilizando la tecnología FHE para promover la implementación de la protección de la privacidad:
La solución FHE construida por una empresa se aplica ampliamente en múltiples proyectos de protección de la privacidad.
Hay proyectos basados en la tecnología TFHE, centrados en operaciones booleanas y operaciones con enteros de bajo tamaño, y han construido una pila de desarrollo FHE orientada a aplicaciones de blockchain y AI.
Además, otros proyectos han desarrollado un nuevo lenguaje de contratos inteligentes y una biblioteca FHE, adecuados para redes de blockchain.
Algunos proyectos utilizan Cifrado homomórfico para lograr la protección de la privacidad en redes de cálculo de IA, apoyando varios modelos de IA.
También hay proyectos que combinan FHE con inteligencia artificial, ofreciendo un entorno de IA descentralizado y con protección de la privacidad.
Como solución Layer 2 de Ethereum, un proyecto soporta Rollups FHE y Coprocesadores FHE, es compatible con EVM y soporta contratos inteligentes escritos en Solidity.
Conclusión
FHE, como una tecnología avanzada que permite realizar cálculos sobre datos encriptados, tiene ventajas significativas en la protección de la privacidad de los datos. Aunque la aplicación comercial de FHE aún enfrenta desafíos como altos costos computacionales y poca escalabilidad, se espera que estos problemas se resuelvan gradualmente a través de la aceleración de hardware y la optimización de algoritmos. Con el desarrollo de la tecnología blockchain, la importancia de FHE en el campo de la protección de la privacidad y el cálculo seguro será cada vez más evidente. En el futuro, se espera que FHE se convierta en la tecnología central que respalde el cálculo de protección de la privacidad, trayendo avances revolucionarios en la seguridad de los datos.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
La innovación tecnológica de FHE en el mercado de criptomonedas: análisis de datos de BTC, ETH, TON y perspectivas de computación privada.
Datos del mercado de Activos Cripto y perspectivas de aplicación de la Cifrado homomórfico
Hasta el 13 de octubre, una plataforma de datos realizó un análisis estadístico sobre la discusión y los cambios de precio de los principales Activos Cripto:
El número de discusiones sobre Bitcoin la semana pasada fue de 12.52K, lo que representa una ligera disminución del 0.98% en comparación con la semana anterior. El precio de cierre del domingo fue de 63916 dólares, lo que representa un aumento del 1.62% en comparación con la misma semana del mes pasado.
La discusión sobre Ethereum alcanzó 3.63K veces la semana pasada, un aumento del 3.45% en comparación con la semana anterior, y el precio de cierre del domingo fue de 2530 dólares, lo que representa una caída del 4% en comparación con la misma semana del año pasado.
La discusión sobre TON la semana pasada tuvo una intensidad de 782 veces, lo que representa una disminución del 12.63% en comparación con la semana anterior. El precio de cierre del domingo fue de 5.26 dólares, lo que representa una ligera caída del 0.25% en comparación con la misma semana del mes pasado.
Cifrado homomórfico(FHE) como una nueva estrella en el campo de la criptografía, su singularidad radica en la capacidad de realizar operaciones directamente sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptarlos. Esta característica abre un nuevo horizonte para la protección de la privacidad y el procesamiento de datos, con amplias perspectivas de aplicación en múltiples campos como las finanzas, la salud, la computación en la nube y el aprendizaje automático. Sin embargo, a pesar de las brillantes perspectivas, el camino hacia la comercialización de FHE aún enfrenta muchos desafíos.
Potencial y escenarios de aplicación de FHE
La ventaja principal de FHE radica en la protección de la privacidad. Por ejemplo, cuando una empresa necesita utilizar la capacidad de cálculo externa para analizar datos, FHE puede garantizar que los datos permanezcan encriptados durante todo el proceso, protegiendo así la privacidad de los datos sin afectar el avance del cálculo.
Este mecanismo de protección de la privacidad es especialmente importante para industrias sensibles como las finanzas y la salud. Con la proliferación de la computación en la nube y la inteligencia artificial, la seguridad de los datos se ha convertido cada vez más en un foco de atención. El Cifrado homomórfico (FHE) puede lograr cálculos seguros entre múltiples partes en estos campos, permitiendo la colaboración sin revelar información privada. En la tecnología blockchain, el FHE mejora la transparencia y la seguridad del procesamiento de datos al proporcionar funciones de protección de la privacidad en la cadena y revisión de transacciones privadas.
Comparación de FHE con otros métodos de encriptación
En el ecosistema Web3, FHE, pruebas de conocimiento cero (ZK), computación multipartita (MPC) y entornos de ejecución confiables (TEE) son soluciones de protección de la privacidad de vanguardia. La singularidad de FHE radica en su capacidad para realizar diversas operaciones en datos encriptados sin necesidad de desencriptarlos. MPC permite a múltiples partes realizar cálculos en estado de datos encriptados sin compartir información original. TEE proporciona un entorno de cálculo seguro, pero carece un poco de flexibilidad en el procesamiento de datos.
A pesar de sus ventajas, el FHE se destaca especialmente en el soporte de tareas de cálculo complejas. Sin embargo, el FHE todavía enfrenta problemas de alto costo computacional y baja escalabilidad en aplicaciones prácticas, lo que limita su rendimiento en escenarios de aplicaciones en tiempo real.
Limitaciones y desafíos del Cifrado homomórfico
Aunque la base teórica de FHE es sólida, se han encontrado dificultades prácticas en el proceso de comercialización:
El consumo de recursos computacionales es enorme: FHE requiere una gran cantidad de recursos computacionales, lo que aumenta significativamente los costos en comparación con la computación normal. Para operaciones polinómicas complejas, el tiempo de procesamiento crece de manera exponencial, lo que dificulta satisfacer las necesidades de cálculo en tiempo real.
Capacidad de operación limitada: Aunque FHE admite la suma y multiplicación de datos encriptados, el soporte para operaciones no lineales complejas sigue siendo limitado, lo que representa un cuello de botella para aplicaciones de IA que involucran redes neuronales profundas.
Soporte multiusuario complejo: FHE se desempeña bien en escenarios de un solo usuario, pero la complejidad del sistema aumenta drásticamente cuando se trata de conjuntos de datos de múltiples usuarios. Aunque se han propuesto marcos FHE de múltiples claves, la complejidad de la gestión de claves y la arquitectura del sistema sigue siendo muy alta.
FHE y la fusión de la inteligencia artificial
En la era impulsada por datos, la tecnología de IA se aplica ampliamente en diversos campos, pero los problemas de privacidad de datos a menudo obstaculizan a los usuarios a compartir información sensible. El Cifrado homomórfico (FHE) proporciona soluciones de protección de privacidad en el campo de la IA. En un entorno de computación en la nube, el FHE permite que los datos del usuario se procesen en un estado de encriptación total, garantizando eficazmente la privacidad de los datos.
Esta ventaja es especialmente importante bajo regulaciones como el GDPR, que exigen a los usuarios tener derecho a ser informados sobre cómo se procesan sus datos y garantizar que los datos estén protegidos durante su transmisión. La encriptación de extremo a extremo de FHE proporciona una sólida garantía de cumplimiento y seguridad de los datos.
Aplicaciones del Cifrado homomórfico en la blockchain
FHE se utiliza principalmente en el campo de la blockchain para proteger la privacidad de los datos, incluyendo la privacidad en la cadena, la privacidad de los datos de entrenamiento de IA, la privacidad de las votaciones en la cadena y la revisión de transacciones privadas, entre otros. Actualmente, varios proyectos están utilizando la tecnología FHE para promover la implementación de la protección de la privacidad:
Conclusión
FHE, como una tecnología avanzada que permite realizar cálculos sobre datos encriptados, tiene ventajas significativas en la protección de la privacidad de los datos. Aunque la aplicación comercial de FHE aún enfrenta desafíos como altos costos computacionales y poca escalabilidad, se espera que estos problemas se resuelvan gradualmente a través de la aceleración de hardware y la optimización de algoritmos. Con el desarrollo de la tecnología blockchain, la importancia de FHE en el campo de la protección de la privacidad y el cálculo seguro será cada vez más evidente. En el futuro, se espera que FHE se convierta en la tecnología central que respalde el cálculo de protección de la privacidad, trayendo avances revolucionarios en la seguridad de los datos.