Криптоактиви ринку даних та перспективи застосування гомоморфного шифрування
Станом на 13 жовтня, одна з платформ даних провела статистичний аналіз обговорення основних криптоактивів та змін цін:
Кількість обговорень біткоїну минулого тижня становила 12.52K, що на 0.98% менше, ніж попереднього тижня. Закриття в неділю склало 63916 доларів, що на 1.62% більше, ніж за аналогічний період минулого тижня.
Обговорення Ethereum минулого тижня досягло 3.63K разів, що на 3.45% більше, ніж попереднього тижня. Закриття в неділю склало 2530 доларів, що на 4% менше, ніж за аналогічний період минулого тижня.
Обговорення TON минулого тижня становило 782 рази, що на 12,63% менше, ніж за попередній тиждень. Ціна закриття в неділю становила 5,26 доларів, що на 0,25% менше, ніж за аналогічний період минулого тижня.
Гомоморфне шифрування(FHE) як нова зірка в галузі криптографії, його унікальність полягає в можливості виконувати обчислення над зашифрованими даними без необхідності їх розшифровки. Ця властивість відкриває нові горизонти для захисту конфіденційності та обробки даних, має широкі перспективи застосування в багатьох сферах, таких як фінанси, охорона здоров'я, хмарні обчислення, машинне навчання та ін. Однак, незважаючи на світле майбутнє, комерціалізація FHE все ще стикається з багатьма викликами.
Потенціал та сценарії застосування Гомоморфного шифрування
Основна перевага FHE полягає в захисті конфіденційності. Наприклад, коли компанії потрібно використовувати зовнішні обчислювальні потужності для аналізу даних, FHE може забезпечити, щоб дані залишалися в зашифрованому стані протягом усього процесу, що захищає конфіденційність даних і не впливає на хід обчислень.
Цей механізм захисту приватності є особливо важливим для чутливих галузей, таких як фінанси та охорона здоров'я. З поширенням хмарних обчислень і штучного інтелекту безпека даних стає все більш актуальною. Гомоморфне шифрування (FHE) в цих сферах може забезпечити безпечні обчислення між кількома сторонами, які можуть співпрацювати без розкриття конфіденційної інформації. У технології блокчейн FHE підвищує прозорість і безпеку обробки даних, надаючи функції захисту приватності на ланцюгу та перевірки приватних транзакцій.
Порівняння FHE з іншими способами шифрування
У екосистемі Web3 FHE, нульові докази (ZK), багатосторонні обчислення (MPC) та надійні середовища виконання (TEE) є основними рішеннями для захисту конфіденційності. Унікальність FHE полягає в можливості виконувати різні операції над зашифрованими даними без їх розшифрування. MPC дозволяє декільком сторонам виконувати обчислення в зашифрованому стані, не ділячись оригінальною інформацією. TEE забезпечує безпечне середовище для обчислень, але має деякі обмеження в гнучкості обробки даних.
Хоча кожен має свої переваги, проте у підтримці складних обчислювальних задач FHE показує особливі результати. Однак FHE все ще стикається з проблемами великих обчислювальних витрат і поганої масштабованості в реальних застосуваннях, що обмежує його ефективність у сценаріях реального часу.
Обмеження та виклики FHE
Хоча теоретичні основи FHE є міцними, під час комерціалізації виникли практичні труднощі:
Споживання обчислювальних ресурсів є величезним: Гомоморфне шифрування потребує великої кількості обчислювальних ресурсів, витрати значно зростають у порівнянні з звичайними обчисленнями. Для складних поліноміальних обчислень час обробки зростає експоненційно, що ускладнює задоволення потреби в реальному часі.
Обмежена оперативна здатність: хоча FHE підтримує додавання та множення зашифрованих даних, підтримка складних нелінійних операцій все ще обмежена, що створює вузьке місце для AI-додатків, пов'язаних з глибокими нейронними мережами.
Підтримка кількох користувачів складна: FHE показує хороші результати в однокористувацькому сценарії, але при залученні багатокористувацьких наборів даних складність системи різко зростає. Хоча були проведені дослідження, які запропонували багатоключеву FHE-структуру, складність управління ключами та архітектури системи все ще залишається дуже високою.
Злиття FHE та штучного інтелекту
У епоху, керовану даними, технології ШІ широко застосовуються в різних сферах, але проблеми конфіденційності даних часто заважають користувачам ділитися чутливою інформацією. Гомоморфне шифрування (FHE) надає рішення для захисту конфіденційності в сфері ШІ. У середовищі хмарних обчислень FHE дозволяє обробляти дані користувачів у зашифрованому стані, що ефективно забезпечує конфіденційність даних.
Ця перевага є особливо важливою в умовах вимог законодавства, такого як GDPR, оскільки ці норми вимагають, щоб користувачі мали право знати про способи обробки даних та забезпечували захист даних під час їх передачі. Енд-ту-енд шифрування FHE забезпечує потужні гарантії відповідності та безпеки даних.
Застосування гомоморфного шифрування в блокчейні
FHE в області блокчейну головним чином використовується для захисту конфіденційності даних, включаючи конфіденційність на ланцюгу, конфіденційність даних для навчання штучного інтелекту, конфіденційність голосування на ланцюгу та перевірку конфіденційних транзакцій тощо. Наразі кілька проектів використовують технологію FHE для реалізації захисту конфіденційності:
Рішення FHE, розроблене певною компанією, широко використовується в кількох проектах захисту конфіденційності.
Є проекти, які базуються на технології TFHE, зосереджені на булевих операціях та операціях з низькодовгими цілими числами, і побудували стек розробки FHE для блокчейну та AI додатків.
Інші проекти розробили нову мову смарт-контрактів та бібліотеку FHE, що підходять для мережі блокчейнів.
Деякі проекти використовують Гомоморфне шифрування для реалізації захисту конфіденційності в обчислювальних мережах штучного інтелекту, підтримуючи різні моделі ШІ.
Є також проекти, які поєднують Гомоморфне шифрування з штучним інтелектом, надаючи децентралізоване та захищене від сторонніх очей середовище для ШІ.
Як рішення Layer 2 для Ethereum, певний проект підтримує FHE Rollups та FHE Coprocessors, сумісний з EVM та підтримує смарт-контракти, написані на Solidity.
Висновок
FHE як передова технологія, що дозволяє виконувати обчислення над зашифрованими даними, має суттєві переваги в захисті конфіденційності даних. Незважаючи на те, що в даний час комерційне застосування FHE все ще стикається з такими викликами, як великі обчислювальні витрати та погана масштабованість, ці проблеми, ймовірно, будуть поступово вирішені за допомогою апаратного прискорення та оптимізації алгоритмів. З розвитком технології блокчейн важливість FHE в галузі захисту конфіденційності та безпечних обчислень буде зростати. У майбутньому FHE має всі шанси стати основною технологією, що підтримує обчислення з захистом конфіденційності, забезпечуючи революційний прорив у 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.
Інновації технології FHE у крипторинку: аналіз даних BTC, ETH, TON та перспективи обчислень з конфіденційністю
Криптоактиви ринку даних та перспективи застосування гомоморфного шифрування
Станом на 13 жовтня, одна з платформ даних провела статистичний аналіз обговорення основних криптоактивів та змін цін:
Кількість обговорень біткоїну минулого тижня становила 12.52K, що на 0.98% менше, ніж попереднього тижня. Закриття в неділю склало 63916 доларів, що на 1.62% більше, ніж за аналогічний період минулого тижня.
Обговорення Ethereum минулого тижня досягло 3.63K разів, що на 3.45% більше, ніж попереднього тижня. Закриття в неділю склало 2530 доларів, що на 4% менше, ніж за аналогічний період минулого тижня.
Обговорення TON минулого тижня становило 782 рази, що на 12,63% менше, ніж за попередній тиждень. Ціна закриття в неділю становила 5,26 доларів, що на 0,25% менше, ніж за аналогічний період минулого тижня.
Гомоморфне шифрування(FHE) як нова зірка в галузі криптографії, його унікальність полягає в можливості виконувати обчислення над зашифрованими даними без необхідності їх розшифровки. Ця властивість відкриває нові горизонти для захисту конфіденційності та обробки даних, має широкі перспективи застосування в багатьох сферах, таких як фінанси, охорона здоров'я, хмарні обчислення, машинне навчання та ін. Однак, незважаючи на світле майбутнє, комерціалізація FHE все ще стикається з багатьма викликами.
Потенціал та сценарії застосування Гомоморфного шифрування
Основна перевага FHE полягає в захисті конфіденційності. Наприклад, коли компанії потрібно використовувати зовнішні обчислювальні потужності для аналізу даних, FHE може забезпечити, щоб дані залишалися в зашифрованому стані протягом усього процесу, що захищає конфіденційність даних і не впливає на хід обчислень.
Цей механізм захисту приватності є особливо важливим для чутливих галузей, таких як фінанси та охорона здоров'я. З поширенням хмарних обчислень і штучного інтелекту безпека даних стає все більш актуальною. Гомоморфне шифрування (FHE) в цих сферах може забезпечити безпечні обчислення між кількома сторонами, які можуть співпрацювати без розкриття конфіденційної інформації. У технології блокчейн FHE підвищує прозорість і безпеку обробки даних, надаючи функції захисту приватності на ланцюгу та перевірки приватних транзакцій.
Порівняння FHE з іншими способами шифрування
У екосистемі Web3 FHE, нульові докази (ZK), багатосторонні обчислення (MPC) та надійні середовища виконання (TEE) є основними рішеннями для захисту конфіденційності. Унікальність FHE полягає в можливості виконувати різні операції над зашифрованими даними без їх розшифрування. MPC дозволяє декільком сторонам виконувати обчислення в зашифрованому стані, не ділячись оригінальною інформацією. TEE забезпечує безпечне середовище для обчислень, але має деякі обмеження в гнучкості обробки даних.
Хоча кожен має свої переваги, проте у підтримці складних обчислювальних задач FHE показує особливі результати. Однак FHE все ще стикається з проблемами великих обчислювальних витрат і поганої масштабованості в реальних застосуваннях, що обмежує його ефективність у сценаріях реального часу.
Обмеження та виклики FHE
Хоча теоретичні основи FHE є міцними, під час комерціалізації виникли практичні труднощі:
Споживання обчислювальних ресурсів є величезним: Гомоморфне шифрування потребує великої кількості обчислювальних ресурсів, витрати значно зростають у порівнянні з звичайними обчисленнями. Для складних поліноміальних обчислень час обробки зростає експоненційно, що ускладнює задоволення потреби в реальному часі.
Обмежена оперативна здатність: хоча FHE підтримує додавання та множення зашифрованих даних, підтримка складних нелінійних операцій все ще обмежена, що створює вузьке місце для AI-додатків, пов'язаних з глибокими нейронними мережами.
Підтримка кількох користувачів складна: FHE показує хороші результати в однокористувацькому сценарії, але при залученні багатокористувацьких наборів даних складність системи різко зростає. Хоча були проведені дослідження, які запропонували багатоключеву FHE-структуру, складність управління ключами та архітектури системи все ще залишається дуже високою.
Злиття FHE та штучного інтелекту
У епоху, керовану даними, технології ШІ широко застосовуються в різних сферах, але проблеми конфіденційності даних часто заважають користувачам ділитися чутливою інформацією. Гомоморфне шифрування (FHE) надає рішення для захисту конфіденційності в сфері ШІ. У середовищі хмарних обчислень FHE дозволяє обробляти дані користувачів у зашифрованому стані, що ефективно забезпечує конфіденційність даних.
Ця перевага є особливо важливою в умовах вимог законодавства, такого як GDPR, оскільки ці норми вимагають, щоб користувачі мали право знати про способи обробки даних та забезпечували захист даних під час їх передачі. Енд-ту-енд шифрування FHE забезпечує потужні гарантії відповідності та безпеки даних.
Застосування гомоморфного шифрування в блокчейні
FHE в області блокчейну головним чином використовується для захисту конфіденційності даних, включаючи конфіденційність на ланцюгу, конфіденційність даних для навчання штучного інтелекту, конфіденційність голосування на ланцюгу та перевірку конфіденційних транзакцій тощо. Наразі кілька проектів використовують технологію FHE для реалізації захисту конфіденційності:
Висновок
FHE як передова технологія, що дозволяє виконувати обчислення над зашифрованими даними, має суттєві переваги в захисті конфіденційності даних. Незважаючи на те, що в даний час комерційне застосування FHE все ще стикається з такими викликами, як великі обчислювальні витрати та погана масштабованість, ці проблеми, ймовірно, будуть поступово вирішені за допомогою апаратного прискорення та оптимізації алгоритмів. З розвитком технології блокчейн важливість FHE в галузі захисту конфіденційності та безпечних обчислень буде зростати. У майбутньому FHE має всі шанси стати основною технологією, що підтримує обчислення з захистом конфіденційності, забезпечуючи революційний прорив у безпеці даних.