Криптоактивы: еженедельный обзор рынка и Технический анализ Гомоморфного шифрования
По состоянию на 13 октября, обсуждение и ценовые показатели нескольких основных криптоактивов выглядят следующим образом:
Число обсуждений биткойна на прошлой неделе составило 12,52K, что на 0,98% меньше, чем на предыдущей неделе. В прошлое воскресенье цена составила 63916 долларов, что на 1,62% выше, чем в воскресенье на предыдущей неделе.
Обсуждений по Эфиру на прошлой неделе было 3,63K, что на 3,45% больше, чем на предыдущей неделе. В прошлое воскресенье цена составила 2530 долларов, что на 4% ниже, чем в воскресенье на предыдущей неделе.
Количество обсуждений TON на прошлой неделе составило 782, что на 12,63% меньше по сравнению с предыдущей неделей. В воскресенье цена составила 5,26 долларов, что на 0,25% ниже по сравнению с предыдущим воскресеньем.
Гомоморфное шифрование (FHE) — это передовая технология в области криптографии, которая позволяет выполнять вычисления непосредственно на зашифрованных данных без необходимости их расшифровки. Эта особенность придаёт FHE огромный потенциал в области защиты конфиденциальности и обработки данных, и её можно широко применять в таких областях, как финансы, медицина, облачные вычисления, машинное обучение и других. Однако, несмотря на широкие перспективы применения, коммерциализация FHE по-прежнему сталкивается с множеством проблем.
Преимущества и области применения Гомоморфного шифрования
Основное преимущество FHE заключается в защите конфиденциальности. Например, одна компания может отправить зашифрованные данные другой компании для анализа, которая может выполнить вычисления, не зная содержания оригинальных данных, и вернуть зашифрованный результат. Этот механизм особенно важен для чувствительных к данным отраслей, таких как финансы и здравоохранение.
В области облачных вычислений и искусственного интеллекта Гомоморфное шифрование (FHE) может обеспечить защиту многопартитных вычислений, позволяя сторонам сотрудничать без раскрытия конфиденциальной информации. В технологии блокчейн FHE повышает прозрачность и безопасность обработки данных благодаря функциям защиты конфиденциальности на блокчейне и аудиту приватных транзакций.
Сравнение FHE с другими способами шифрования
В области Web3 основными методами защиты конфиденциальности являются Гомоморфное шифрование (FHE), доказательства с нулевым разглашением (ZK), многопартитные вычисления (MPC) и доверенные вычислительные среды (TEE). FHE позволяет выполнять различные операции с зашифрованными данными без предварительного их расшифрования, что делает его более предпочтительным по сравнению с ZK. MPC позволяет сторонам выполнять вычисления при зашифрованных данных без необходимости делиться конфиденциальной информацией. TEE предоставляет вычисления в безопасной среде, но гибкость обработки данных относительно ограничена.
Несмотря на то, что Гомоморфное шифрование демонстрирует отличные результаты в поддержке сложных вычислительных задач, в практическом применении оно по-прежнему сталкивается с высокими вычислительными затратами и плохой масштабируемостью, что ограничивает его эффективность в реальных приложениях.
Ограничения и вызовы FHE
Несмотря на мощную теоретическую основу Gомоморфного шифрования, в коммерческих приложениях возникают реальные проблемы:
Большие вычислительные затраты: Гомоморфное шифрование требует значительных вычислительных ресурсов, и его вычислительные затраты значительно выше по сравнению с нешифрованными вычислениями. Для многочленов высокой степени время обработки растет полиномиально, что затрудняет удовлетворение требований к вычислениям в реальном времени.
Ограниченные операционные возможности: Гомоморфное шифрование в основном поддерживает сложение и умножение зашифрованных данных, с ограниченной поддержкой сложных нелинейных операций, что является узким местом для приложений искусственного интеллекта, таких как глубокие нейронные сети.
Сложность поддержки нескольких пользователей: Гомоморфное шифрование хорошо работает в сценариях с одним пользователем, но при наличии многопользовательских наборов данных сложность системы резко возрастает. Хотя были предложены многоключевые рамки гомоморфного шифрования, сложность управления ключами и архитектуры системы значительно увеличивается.
Сочетание FHE и искусственного интеллекта
В эпоху данных, FHE предоставляет решения для защиты конфиденциальности в области ИИ. С помощью FHE данные пользователей могут обрабатываться в зашифрованном состоянии, что обеспечивает их конфиденциальность. Это преимущество особенно важно в условиях требований таких нормативных актов, как GDPR, поскольку эти законы требуют от пользователей права на информацию о способах обработки данных и обеспечения защиты данных во время передачи.
Применение Гомоморфного шифрования в блокчейне и проекты
FHE в блокчейне в основном применяется для защиты конфиденциальности данных, включая конфиденциальность на цепочке, конфиденциальность данных для обучения ИИ, конфиденциальность голосования на цепочке и конфиденциальность проверки транзакций на цепочке и т.д. В настоящее время несколько проектов используют технологию FHE для продвижения реализации защиты конфиденциальности:
Решение FHE, разработанное определенной компанией, широко используется в нескольких проектах по защите конфиденциальности.
Некоторые проекты сосредоточены на булевых операциях и операциях с короткими целыми числами, и создали стек разработки FHE для приложений блокчейна и ИИ.
Есть проекты, разработавшие новый язык смарт-контрактов и библиотеку FHE, подходящие для блокчейн-сетей.
Некоторые проекты используют гомоморфное шифрование для реализации защиты конфиденциальности в вычислительных сетях ИИ, поддерживая различные модели ИИ.
Также проекты объединяют Гомоморфное шифрование и искусственный интеллект, предоставляя децентрализованную и защищённую от посторонних глаз среду для ИИ.
Некоторые проекты являются решениями второго уровня для Ethereum, поддерживают FHE Rollups и FHE Coprocessors, совместимы с EVM и поддерживают смарт-контракты, написанные на Solidity.
Вывод
FHE как передовая технология, способная выполнять вычисления на зашифрованных данных, имеет значительные преимущества в защите конфиденциальности данных. Хотя текущие коммерческие применения FHE по-прежнему сталкиваются с проблемами высокой вычислительной нагрузки и плохой масштабируемости, эти проблемы могут быть постепенно решены с помощью аппаратного ускорения и оптимизации алгоритмов. С развитием технологий блокчейн FHE будет играть все более важную роль в защите конфиденциальности и безопасных вычислениях. В будущем FHE может стать основной технологией, поддерживающей вычисления с защитой конфиденциальности, что приведет к новым революционным прорывам в области безопасности данных.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Биткойн рост 1.62% Гомоморфное шифрование FHE технологии в Web3 области применения и вызовы
Криптоактивы: еженедельный обзор рынка и Технический анализ Гомоморфного шифрования
По состоянию на 13 октября, обсуждение и ценовые показатели нескольких основных криптоактивов выглядят следующим образом:
Число обсуждений биткойна на прошлой неделе составило 12,52K, что на 0,98% меньше, чем на предыдущей неделе. В прошлое воскресенье цена составила 63916 долларов, что на 1,62% выше, чем в воскресенье на предыдущей неделе.
Обсуждений по Эфиру на прошлой неделе было 3,63K, что на 3,45% больше, чем на предыдущей неделе. В прошлое воскресенье цена составила 2530 долларов, что на 4% ниже, чем в воскресенье на предыдущей неделе.
Количество обсуждений TON на прошлой неделе составило 782, что на 12,63% меньше по сравнению с предыдущей неделей. В воскресенье цена составила 5,26 долларов, что на 0,25% ниже по сравнению с предыдущим воскресеньем.
Гомоморфное шифрование (FHE) — это передовая технология в области криптографии, которая позволяет выполнять вычисления непосредственно на зашифрованных данных без необходимости их расшифровки. Эта особенность придаёт FHE огромный потенциал в области защиты конфиденциальности и обработки данных, и её можно широко применять в таких областях, как финансы, медицина, облачные вычисления, машинное обучение и других. Однако, несмотря на широкие перспективы применения, коммерциализация FHE по-прежнему сталкивается с множеством проблем.
Преимущества и области применения Гомоморфного шифрования
Основное преимущество FHE заключается в защите конфиденциальности. Например, одна компания может отправить зашифрованные данные другой компании для анализа, которая может выполнить вычисления, не зная содержания оригинальных данных, и вернуть зашифрованный результат. Этот механизм особенно важен для чувствительных к данным отраслей, таких как финансы и здравоохранение.
В области облачных вычислений и искусственного интеллекта Гомоморфное шифрование (FHE) может обеспечить защиту многопартитных вычислений, позволяя сторонам сотрудничать без раскрытия конфиденциальной информации. В технологии блокчейн FHE повышает прозрачность и безопасность обработки данных благодаря функциям защиты конфиденциальности на блокчейне и аудиту приватных транзакций.
Сравнение FHE с другими способами шифрования
В области Web3 основными методами защиты конфиденциальности являются Гомоморфное шифрование (FHE), доказательства с нулевым разглашением (ZK), многопартитные вычисления (MPC) и доверенные вычислительные среды (TEE). FHE позволяет выполнять различные операции с зашифрованными данными без предварительного их расшифрования, что делает его более предпочтительным по сравнению с ZK. MPC позволяет сторонам выполнять вычисления при зашифрованных данных без необходимости делиться конфиденциальной информацией. TEE предоставляет вычисления в безопасной среде, но гибкость обработки данных относительно ограничена.
Несмотря на то, что Гомоморфное шифрование демонстрирует отличные результаты в поддержке сложных вычислительных задач, в практическом применении оно по-прежнему сталкивается с высокими вычислительными затратами и плохой масштабируемостью, что ограничивает его эффективность в реальных приложениях.
Ограничения и вызовы FHE
Несмотря на мощную теоретическую основу Gомоморфного шифрования, в коммерческих приложениях возникают реальные проблемы:
Большие вычислительные затраты: Гомоморфное шифрование требует значительных вычислительных ресурсов, и его вычислительные затраты значительно выше по сравнению с нешифрованными вычислениями. Для многочленов высокой степени время обработки растет полиномиально, что затрудняет удовлетворение требований к вычислениям в реальном времени.
Ограниченные операционные возможности: Гомоморфное шифрование в основном поддерживает сложение и умножение зашифрованных данных, с ограниченной поддержкой сложных нелинейных операций, что является узким местом для приложений искусственного интеллекта, таких как глубокие нейронные сети.
Сложность поддержки нескольких пользователей: Гомоморфное шифрование хорошо работает в сценариях с одним пользователем, но при наличии многопользовательских наборов данных сложность системы резко возрастает. Хотя были предложены многоключевые рамки гомоморфного шифрования, сложность управления ключами и архитектуры системы значительно увеличивается.
Сочетание FHE и искусственного интеллекта
В эпоху данных, FHE предоставляет решения для защиты конфиденциальности в области ИИ. С помощью FHE данные пользователей могут обрабатываться в зашифрованном состоянии, что обеспечивает их конфиденциальность. Это преимущество особенно важно в условиях требований таких нормативных актов, как GDPR, поскольку эти законы требуют от пользователей права на информацию о способах обработки данных и обеспечения защиты данных во время передачи.
Применение Гомоморфного шифрования в блокчейне и проекты
FHE в блокчейне в основном применяется для защиты конфиденциальности данных, включая конфиденциальность на цепочке, конфиденциальность данных для обучения ИИ, конфиденциальность голосования на цепочке и конфиденциальность проверки транзакций на цепочке и т.д. В настоящее время несколько проектов используют технологию FHE для продвижения реализации защиты конфиденциальности:
Вывод
FHE как передовая технология, способная выполнять вычисления на зашифрованных данных, имеет значительные преимущества в защите конфиденциальности данных. Хотя текущие коммерческие применения FHE по-прежнему сталкиваются с проблемами высокой вычислительной нагрузки и плохой масштабируемости, эти проблемы могут быть постепенно решены с помощью аппаратного ускорения и оптимизации алгоритмов. С развитием технологий блокчейн FHE будет играть все более важную роль в защите конфиденциальности и безопасных вычислениях. В будущем FHE может стать основной технологией, поддерживающей вычисления с защитой конфиденциальности, что приведет к новым революционным прорывам в области безопасности данных.