La encriptación completamente homomórfica ( FHE ) es una tecnología de encriptación avanzada que permite realizar cálculos directamente sobre datos encriptados, logrando el procesamiento de datos bajo la protección de la privacidad. FHE tiene amplias perspectivas de aplicación en múltiples campos como finanzas, salud y computación en la nube, pero actualmente enfrenta problemas como altos costos computacionales y mala escalabilidad, y aún se necesita tiempo para su uso comercial a gran escala.
Principios básicos de FHE
El núcleo de FHE es cifrar la información original mediante polinomios y realizar cálculos en estado cifrado. Los pasos específicos incluyen:
Seleccionar el polinomio de clave
Generar un polinomio aleatorio
Agregar un pequeño polinomio "error" como ruido
Utilizar el polinomio anterior para cifrar el texto original
Se necesita un polinomio de clave para la descifrado, lo que garantiza la seguridad. Sin embargo, los cálculos múltiples pueden llevar a la acumulación de ruido, afectando el descifrado. Para resolver este problema, FHE utiliza las siguientes tecnologías clave:
Cambio de clave: reducción del tamaño del texto cifrado
Cambio de módulo: control del aumento de ruido
Autoinicio: restablecer el ruido al nivel inicial
Estas tecnologías permiten que FHE soporte cálculos de funciones arbitrarias de profundidad infinita, logrando una verdadera criptografía homomórfica completa.
Desafíos que enfrenta FHE
El mayor desafío de FHE es el enorme costo computacional, que es millones de veces más lento que la computación normal. Para resolver este problema, la DARPA de EE. UU. lanzó el programa Dprive, cuyo objetivo es aumentar la velocidad de cálculo de FHE a 1/10 de la computación normal. Las principales direcciones de investigación incluyen:
Aumentar la longitud de palabra del procesador
Desarrollar procesadores ASIC especializados
Construir una arquitectura paralela MIMD
Aunque el progreso es lento, FHE aún tiene un gran potencial en el campo de la computación de protección de la privacidad, especialmente en el manejo de datos sensibles como los militares y médicos.
Aplicaciones de FHE en blockchain
FHE se utiliza principalmente en el ámbito de la blockchain para proteger la privacidad de los datos, incluidos:
Transacciones privadas en la cadena
Protección de la privacidad de los datos de entrenamiento de IA
Votación privada en cadena
Protección MEV
Pero FHE también traerá algunos problemas, como reducir el rendimiento de la red y aumentar los costos de operación de los nodos.
Principales proyectos de FHE
Zama: Basado en el esquema TFHE, proporciona una pila de desarrollo completa
Octra: utiliza la tecnología de hipergrafos para implementar bootstrap
Fhenix: Construyendo una red Layer 2 priorizando la privacidad
Privasea: enfocado en la computación de datos LLM
Mind Network: combinando el modo Restaking
Perspectivas
La tecnología FHE todavía se encuentra en una etapa temprana y enfrenta muchos desafíos. Sin embargo, con el desarrollo de chips especializados y la entrada de más capital, se espera que FHE traiga cambios profundos en campos como la defensa, las finanzas y la salud. La implementación de chips FHE será un paso clave hacia la comercialización, lo que merece una atención continua.
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SybilSlayer
· hace4h
¿Qué es esto? También hay que estudiar la Llave secreta del polinomio.
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TideReceder
· hace4h
Los técnicos me están aburriendo...
Ver originalesResponder0
PanicSeller69
· hace4h
Otra vez vendiendo sueños. Bueno, seguiré comprando.
FHE tecnología: el futuro y los desafíos de la computación privada
FHE: El futuro de la computación privada
La encriptación completamente homomórfica ( FHE ) es una tecnología de encriptación avanzada que permite realizar cálculos directamente sobre datos encriptados, logrando el procesamiento de datos bajo la protección de la privacidad. FHE tiene amplias perspectivas de aplicación en múltiples campos como finanzas, salud y computación en la nube, pero actualmente enfrenta problemas como altos costos computacionales y mala escalabilidad, y aún se necesita tiempo para su uso comercial a gran escala.
Principios básicos de FHE
El núcleo de FHE es cifrar la información original mediante polinomios y realizar cálculos en estado cifrado. Los pasos específicos incluyen:
Se necesita un polinomio de clave para la descifrado, lo que garantiza la seguridad. Sin embargo, los cálculos múltiples pueden llevar a la acumulación de ruido, afectando el descifrado. Para resolver este problema, FHE utiliza las siguientes tecnologías clave:
Estas tecnologías permiten que FHE soporte cálculos de funciones arbitrarias de profundidad infinita, logrando una verdadera criptografía homomórfica completa.
Desafíos que enfrenta FHE
El mayor desafío de FHE es el enorme costo computacional, que es millones de veces más lento que la computación normal. Para resolver este problema, la DARPA de EE. UU. lanzó el programa Dprive, cuyo objetivo es aumentar la velocidad de cálculo de FHE a 1/10 de la computación normal. Las principales direcciones de investigación incluyen:
Aunque el progreso es lento, FHE aún tiene un gran potencial en el campo de la computación de protección de la privacidad, especialmente en el manejo de datos sensibles como los militares y médicos.
Aplicaciones de FHE en blockchain
FHE se utiliza principalmente en el ámbito de la blockchain para proteger la privacidad de los datos, incluidos:
Pero FHE también traerá algunos problemas, como reducir el rendimiento de la red y aumentar los costos de operación de los nodos.
Principales proyectos de FHE
Perspectivas
La tecnología FHE todavía se encuentra en una etapa temprana y enfrenta muchos desafíos. Sin embargo, con el desarrollo de chips especializados y la entrada de más capital, se espera que FHE traiga cambios profundos en campos como la defensa, las finanzas y la salud. La implementación de chips FHE será un paso clave hacia la comercialización, lo que merece una atención continua.