تحليل بيانات سوق الأصول الرقمية ومناقشة تقنية التشفير المتماثل

اعتبارًا من 13 أكتوبر، قامت إحدى منصات البيانات بإجراء تحليل إحصائي لدرجة النقاش والتغيرات في الأسعار للأصول الرقمية الرئيسية.

عدد مناقشات البيتكوين الأسبوع الماضي كان 12.52K، بانخفاض قدره 0.98% مقارنة بالأسبوع السابق. بينما وصل سعره يوم الأحد الماضي إلى 63916 دولار، بزيادة قدرها 1.62% مقارنةً قبل أسبوعين.

شهدت مناقشات الإيثيريوم ارتفاعًا في الحماس، حيث بلغ عدد المناقشات الأسبوع الماضي 3.63K، بزيادة قدرها 3.45% عن الأسبوع السابق. ومع ذلك، شهد سعره انخفاضًا، حيث أغلق يوم الأحد الماضي عند 2530 دولار، بانخفاض قدره 4% عن قبل أسبوعين.

كان أداء عملة TON ضعيفًا نسبيًا، وانخفضت حرارة النقاش بشكل ملحوظ، حيث كان عدد المناقشات الأسبوع الماضي 782 مرة، بانخفاض قدره 12.63% عن الأسبوع السابق. وفيما يتعلق بالأسعار، فقد انخفضت قليلاً، حيث سجلت أسعار اليومية الأسبوع الماضي 5.26 دولار، بانخفاض قدره 0.25% عن قبل أسبوعين.

في مجال تقنيات التشفير، أصبح التشفير المتماثل (FHE) تقنية تحظى باهتمام متزايد. يسمح بإجراء عمليات حسابية مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفيرها، مما يحمل إمكانيات هائلة في حماية الخصوصية ومعالجة البيانات الحساسة. يمكن تطبيق FHE في العديد من المجالات مثل المالية، والرعاية الصحية، والحوسبة السحابية، وتعلم الآلة، وأنظمة التصويت، وإنترنت الأشياء، وحماية خصوصية blockchain. على الرغم من ذلك، لا تزال عملية تسويق FHE تواجه العديد من التحديات.

تتمثل المزايا الرئيسية للتشفير المتماثل في حماية الخصوصية. على سبيل المثال، يمكن لشركة ما تسليم بيانات مشفرة لشركة أخرى لتحليلها، حيث يمكن للشركة الثانية إكمال الحساب دون معرفة محتوى البيانات الأصلية، ثم تعيد في النهاية النتائج المشفرة. تعتبر هذه الآلية مهمة بشكل خاص للصناعات الحساسة للبيانات مثل المالية والرعاية الصحية، كما أنها تلبي الطلب المتزايد على أمان البيانات في مجالات الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي.

في بيئة Web3، يتم تصنيف FHE مع إثباتات المعرفة الصفرية، والحساب متعدد الأطراف، وبيئات التنفيذ الموثوقة كطرق رئيسية لحماية الخصوصية. بالمقارنة، يظهر FHE أداءً أفضل في دعم المهام الحسابية المعقدة. ومع ذلك، فإن FHE يواجه أيضًا مشاكل عملية مثل التكاليف الحسابية العالية وسوء القابلية للتوسع، مما يحد من أدائه في التطبيقات الحية.

التحديات الرئيسية التي تواجه FHE في عملية التسويق تشمل:

1. تكلفة حسابات كبيرة: يحتاج التشفير المتماثل إلى موارد حسابية كبيرة، خاصة عند معالجة العمليات متعددة الحدود عالية الدرجة، حيث يزيد وقت الحساب بشكل متعدد الحدود.

2. القدرة التشغيلية المحدودة: على الرغم من أن التشفير المتماثل يدعم جمع وضرب البيانات المشفرة، إلا أن الدعم للعمليات غير الخطية المعقدة محدود، مما يشكل عائقًا أمام تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

3. تعقيد دعم المستخدمين المتعددين: عندما يتعلق الأمر بمجموعة بيانات تحتوي على مستخدمين متعددين، تزداد تعقيد النظام بشكل حاد، مما يزيد من صعوبة إدارة المفاتيح وهندسة النظام.

على الرغم من هذه التحديات، لا يزال الجمع بين التشفير المتماثل والذكاء الاصطناعي يحمل آفاقاً واسعة. في عصر البيانات المدفوعة الحالي، يوفر التشفير المتماثل حلاً لحماية الخصوصية للذكاء الاصطناعي، مما يسمح بمعالجة البيانات الحساسة في حالة مشفرة، مع الامتثال لمتطلبات اللوائح مثل GDPR.

في مجال البلوكشين، يتم استخدام التشفير المتماثل بشكل رئيسي لحماية خصوصية البيانات، بما في ذلك خصوصية البيانات على السلسلة، وخصوصية بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، وخصوصية التصويت على السلسلة، ومراجعة المعاملات الخاصة. حاليًا، تعمل العديد من المشاريع على استخدام تقنية التشفير المتماثل لتعزيز حماية الخصوصية، مثل Zama وOctra وPrivasea وMindNetwork وFhenix.

بشكل عام، تُعتبر FHE كتقنية متقدمة قادرة على تنفيذ الحسابات على البيانات المشفرة، ولديها مزايا ملحوظة في حماية خصوصية البيانات. على الرغم من أنها تواجه حاليًا بعض التحديات التقنية، إلا أنه مع تطور تسريع الأجهزة وتحسين الخوارزميات، من المتوقع أن تُحل هذه المشاكل تدريجيًا. في المستقبل، تمتلك FHE القدرة على أن تصبح التقنية الأساسية لدعم حسابات حماية الخصوصية، مما يُحدث ثورة في أمان البيانات.