Криптоактивы рынок данных и перспективы применения Гомоморфного шифрования
По состоянию на 13 октября, одна из платформ данных провела статистический анализ обсуждения основных Криптоактивы и изменения цен:
Обсуждения биткойна на прошлой неделе составили 12,52K, что на 0,98% меньше по сравнению с предыдущей неделей. Цена закрытия в воскресенье составила 63916 долларов, что на 1,62% выше по сравнению с аналогичным показателем за прошлую неделю.
Обсуждение Ethereum на прошлой неделе достигло 3,63K раз, что на 3,45% больше, чем на предыдущей неделе, а цена закрытия в воскресенье составила 2530 долларов, что на 4% меньше, чем в это же время на прошлой неделе.
Обсуждаемость TON на прошлой неделе составила 782 раза, что на 12,63% меньше, чем на предыдущей неделе. Закрывающая цена в воскресенье составила 5,26 долларов, что на 0,25% меньше, чем в это же время на прошлой неделе.
Гомоморфное шифрование(FHE) как новая звезда в области криптографии, его уникальность заключается в возможности выполнять операции непосредственно над зашифрованными данными без необходимости их расшифровки. Эта особенность открывает новые горизонты для защиты конфиденциальности и обработки данных, предоставляя широкие перспективы применения в таких областях, как финансы, здравоохранение, облачные вычисления и машинное обучение. Тем не менее, несмотря на светлые перспективы, путь коммерциализации FHE по-прежнему сталкивается с множеством вызовов.
Потенциал FHE и сценарии применения
Основное преимущество FHE заключается в защите конфиденциальности. Например, когда компании необходимо использовать внешние вычислительные мощности для анализа данных, FHE может гарантировать, что данные останутся зашифрованными на протяжении всего процесса, что защищает конфиденциальность данных и не влияет на ход вычислений.
Эта механика защиты конфиденциальности особенно важна для таких чувствительных отраслей, как финансы и здравоохранение. С распространением облачных вычислений и искусственного интеллекта безопасность данных становится все более актуальной. Гомоморфное шифрование (FHE) в этих областях может обеспечить безопасные многосторонние вычисления, позволяя сторонам сотрудничать без раскрытия конфиденциальной информации. В технологии блокчейн FHE повышает прозрачность и безопасность обработки данных, предоставляя функции защиты конфиденциальности на цепочке и проверки конфиденциальных транзакций.
Сравнение FHE с другими способами шифрования
В экосистеме Web3 FHE, доказательства нулевых знаний (ZK), многопартийные вычисления (MPC) и доверенная исполняемая среда (TEE) являются основными решениями для защиты конфиденциальности. Уникальность FHE заключается в том, что он позволяет выполнять различные операции над зашифрованными данными без необходимости их расшифровки. MPC позволяет нескольким сторонам проводить вычисления в зашифрованном состоянии данных, не раскрывая исходную информацию. TEE предоставляет безопасную вычислительную среду, но немного уступает в гибкости обработки данных.
Несмотря на свои преимущества, FHE особенно выделяется в поддержке сложных вычислительных задач. Однако в реальных приложениях FHE по-прежнему сталкивается с проблемами больших вычислительных затрат и плохой масштабируемости, что ограничивает его производительность в сценариях реального времени.
Ограничения и вызовы FHE
Хотя теоретическая основа FHE крепка, в процессе коммерциализации возникли реальные трудности:
Потребление вычислительных ресурсов огромно: Гомоморфное шифрование требует большого количества вычислительных ресурсов, что значительно увеличивает затраты по сравнению с обычными вычислениями. Для сложных полиномиальных вычислений время обработки растет экспоненциально, что затрудняет удовлетворение требований к реальному времени.
Ограниченные операционные возможности: Хотя Гомоморфное шифрование поддерживает сложение и умножение зашифрованных данных, поддержка сложных нелинейных операций все еще ограничена, что создает узкое место для AI-приложений, таких как глубокие нейронные сети.
Поддержка нескольких пользователей сложна: Гомоморфное шифрование хорошо работает в сценариях с одним пользователем, но при работе с данными нескольких пользователей сложность системы резко возрастает. Хотя есть исследования, предложившие многоключевую структуру Гомоморфного шифрования, сложность управления ключами и архитектуры системы все еще очень высока.
Слияние FHE и искусственного интеллекта
В эпоху, управляемую данными, технологии ИИ широко применяются в различных областях, но проблемы конфиденциальности данных часто мешают пользователям делиться чувствительной информацией. Гомоморфное шифрование предоставляет решения для защиты конфиденциальности в области ИИ. В среде облачных вычислений Гомоморфное шифрование позволяет обрабатывать данные пользователей в зашифрованном состоянии на протяжении всего процесса, эффективно обеспечивая конфиденциальность данных.
Это преимущество особенно важно в условиях требований таких регуляций, как GDPR, которые требуют от пользователей права на информированность о способах обработки данных и обеспечения защиты данных в процессе передачи. Конечное шифрование с использованием Гомоморфного шифрования обеспечивает надежную защиту соблюдения правил и безопасности данных.
Гомоморфное шифрование в блокчейне
Гомоморфное шифрование в области блокчейна в основном используется для защиты конфиденциальности данных, включая конфиденциальность на цепочке, конфиденциальность данных для обучения ИИ, конфиденциальность голосования на цепочке и проверку конфиденциальных транзакций и т.д. В настоящее время несколько проектов используют технологии Гомоморфного шифрования для содействия реализации защиты конфиденциальности:
Решение FHE, разработанное компанией, широко используется в нескольких проектах по защите конфиденциальности.
Есть проекты, основанные на технологии TFHE, сосредоточенные на булевых операциях и операциях с короткими целыми числами, которые создали стек разработки FHE для приложений блокчейна и ИИ.
Другие проекты разработали новый язык смарт-контрактов и библиотеку FHE, подходящие для блокчейн-сетей.
Некоторые проекты используют Gомоморфное шифрование для реализации защиты конфиденциальности в AI-вычислительных сетях, поддерживая различные AI-модели.
Есть проекты, которые объединяют Гомоморфное шифрование и искусственный интеллект, обеспечивая децентрализованную и защищенную от посторонних глаз среду ИИ.
В качестве решения Layer 2 для Ethereum, проект поддерживает FHE Rollups и FHE Coprocessors, совместим с EVM и поддерживает смарт-контракты, написанные на Solidity.
Заключение
FHE как продвинутая технология, позволяющая выполнять вычисления на зашифрованных данных, обладает значительными преимуществами в области защиты конфиденциальности данных. Хотя коммерческое применение FHE в настоящее время все еще сталкивается с такими проблемами, как большие вычислительные затраты и низкая масштабируемость, эти вопросы могут быть постепенно решены с помощью аппаратного ускорения и оптимизации алгоритмов. С развитием технологии блокчейн важность FHE в области защиты конфиденциальности и безопасных вычислений будет все больше возрастать. В будущем FHE может стать ключевой технологией, поддерживающей вычисления с защитой конфиденциальности, что приведет к революционному прорыву в области безопасности данных.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
9 Лайков
Награда
9
5
Поделиться
комментарий
0/400
AirdropHunter9000
· 08-03 08:39
TON — это хороший проект
Посмотреть ОригиналОтветить0
DEXRobinHood
· 08-03 08:37
падение надо покупать
Посмотреть ОригиналОтветить0
Whale_Whisperer
· 08-03 08:30
Будущая ценность безгранично высока
Посмотреть ОригиналОтветить0
SilentObserver
· 08-03 08:22
Криптография технологии решают будущее
Посмотреть ОригиналОтветить0
DevChive
· 08-03 08:21
Технологии конфиденциальности стоят того, чтобы их приобрести
Инновации FHE в шифрование рынке: анализ данных BTC, ETH, TON и перспективы вычислений конфиденциальности
Криптоактивы рынок данных и перспективы применения Гомоморфного шифрования
По состоянию на 13 октября, одна из платформ данных провела статистический анализ обсуждения основных Криптоактивы и изменения цен:
Обсуждения биткойна на прошлой неделе составили 12,52K, что на 0,98% меньше по сравнению с предыдущей неделей. Цена закрытия в воскресенье составила 63916 долларов, что на 1,62% выше по сравнению с аналогичным показателем за прошлую неделю.
Обсуждение Ethereum на прошлой неделе достигло 3,63K раз, что на 3,45% больше, чем на предыдущей неделе, а цена закрытия в воскресенье составила 2530 долларов, что на 4% меньше, чем в это же время на прошлой неделе.
Обсуждаемость TON на прошлой неделе составила 782 раза, что на 12,63% меньше, чем на предыдущей неделе. Закрывающая цена в воскресенье составила 5,26 долларов, что на 0,25% меньше, чем в это же время на прошлой неделе.
Гомоморфное шифрование(FHE) как новая звезда в области криптографии, его уникальность заключается в возможности выполнять операции непосредственно над зашифрованными данными без необходимости их расшифровки. Эта особенность открывает новые горизонты для защиты конфиденциальности и обработки данных, предоставляя широкие перспективы применения в таких областях, как финансы, здравоохранение, облачные вычисления и машинное обучение. Тем не менее, несмотря на светлые перспективы, путь коммерциализации FHE по-прежнему сталкивается с множеством вызовов.
Потенциал FHE и сценарии применения
Основное преимущество FHE заключается в защите конфиденциальности. Например, когда компании необходимо использовать внешние вычислительные мощности для анализа данных, FHE может гарантировать, что данные останутся зашифрованными на протяжении всего процесса, что защищает конфиденциальность данных и не влияет на ход вычислений.
Эта механика защиты конфиденциальности особенно важна для таких чувствительных отраслей, как финансы и здравоохранение. С распространением облачных вычислений и искусственного интеллекта безопасность данных становится все более актуальной. Гомоморфное шифрование (FHE) в этих областях может обеспечить безопасные многосторонние вычисления, позволяя сторонам сотрудничать без раскрытия конфиденциальной информации. В технологии блокчейн FHE повышает прозрачность и безопасность обработки данных, предоставляя функции защиты конфиденциальности на цепочке и проверки конфиденциальных транзакций.
Сравнение FHE с другими способами шифрования
В экосистеме Web3 FHE, доказательства нулевых знаний (ZK), многопартийные вычисления (MPC) и доверенная исполняемая среда (TEE) являются основными решениями для защиты конфиденциальности. Уникальность FHE заключается в том, что он позволяет выполнять различные операции над зашифрованными данными без необходимости их расшифровки. MPC позволяет нескольким сторонам проводить вычисления в зашифрованном состоянии данных, не раскрывая исходную информацию. TEE предоставляет безопасную вычислительную среду, но немного уступает в гибкости обработки данных.
Несмотря на свои преимущества, FHE особенно выделяется в поддержке сложных вычислительных задач. Однако в реальных приложениях FHE по-прежнему сталкивается с проблемами больших вычислительных затрат и плохой масштабируемости, что ограничивает его производительность в сценариях реального времени.
Ограничения и вызовы FHE
Хотя теоретическая основа FHE крепка, в процессе коммерциализации возникли реальные трудности:
Потребление вычислительных ресурсов огромно: Гомоморфное шифрование требует большого количества вычислительных ресурсов, что значительно увеличивает затраты по сравнению с обычными вычислениями. Для сложных полиномиальных вычислений время обработки растет экспоненциально, что затрудняет удовлетворение требований к реальному времени.
Ограниченные операционные возможности: Хотя Гомоморфное шифрование поддерживает сложение и умножение зашифрованных данных, поддержка сложных нелинейных операций все еще ограничена, что создает узкое место для AI-приложений, таких как глубокие нейронные сети.
Поддержка нескольких пользователей сложна: Гомоморфное шифрование хорошо работает в сценариях с одним пользователем, но при работе с данными нескольких пользователей сложность системы резко возрастает. Хотя есть исследования, предложившие многоключевую структуру Гомоморфного шифрования, сложность управления ключами и архитектуры системы все еще очень высока.
Слияние FHE и искусственного интеллекта
В эпоху, управляемую данными, технологии ИИ широко применяются в различных областях, но проблемы конфиденциальности данных часто мешают пользователям делиться чувствительной информацией. Гомоморфное шифрование предоставляет решения для защиты конфиденциальности в области ИИ. В среде облачных вычислений Гомоморфное шифрование позволяет обрабатывать данные пользователей в зашифрованном состоянии на протяжении всего процесса, эффективно обеспечивая конфиденциальность данных.
Это преимущество особенно важно в условиях требований таких регуляций, как GDPR, которые требуют от пользователей права на информированность о способах обработки данных и обеспечения защиты данных в процессе передачи. Конечное шифрование с использованием Гомоморфного шифрования обеспечивает надежную защиту соблюдения правил и безопасности данных.
Гомоморфное шифрование в блокчейне
Гомоморфное шифрование в области блокчейна в основном используется для защиты конфиденциальности данных, включая конфиденциальность на цепочке, конфиденциальность данных для обучения ИИ, конфиденциальность голосования на цепочке и проверку конфиденциальных транзакций и т.д. В настоящее время несколько проектов используют технологии Гомоморфного шифрования для содействия реализации защиты конфиденциальности:
Заключение
FHE как продвинутая технология, позволяющая выполнять вычисления на зашифрованных данных, обладает значительными преимуществами в области защиты конфиденциальности данных. Хотя коммерческое применение FHE в настоящее время все еще сталкивается с такими проблемами, как большие вычислительные затраты и низкая масштабируемость, эти вопросы могут быть постепенно решены с помощью аппаратного ускорения и оптимизации алгоритмов. С развитием технологии блокчейн важность FHE в области защиты конфиденциальности и безопасных вычислений будет все больше возрастать. В будущем FHE может стать ключевой технологией, поддерживающей вычисления с защитой конфиденциальности, что приведет к революционному прорыву в области безопасности данных.