La disminución del interés en la discusión sobre token convencional, la tecnología de cifrado homomórfico ayuda a la protección de la privacidad en Web3.
Análisis de datos del mercado de Activos Cripto y discusión sobre la tecnología de Cifrado homomórfico
Hasta el 13 de octubre, una plataforma de datos realizó un análisis estadístico sobre la intensidad de discusión y los cambios de precios de los principales Activos Cripto.
El número de discusiones sobre Bitcoin la semana pasada fue de 12.52K, lo que representa una disminución del 0.98% en comparación con la semana anterior. Su precio alcanzó los 63916 dólares el domingo pasado, un aumento del 1.62% en comparación con hace dos semanas.
La discusión sobre Ethereum ha aumentado, con un total de 3.63K discusiones la semana pasada, lo que representa un crecimiento del 3.45% en comparación con la semana anterior. Sin embargo, su precio ha caído, cerrando el domingo pasado a 2530 dólares, un descenso del 4% en comparación con hace dos semanas.
El rendimiento de TON moneda ha sido relativamente débil, y la intensidad de la discusión ha disminuido notablemente, con solo 782 discusiones la semana pasada, lo que representa una caída del 12.63% en comparación con la semana anterior. En cuanto al precio, también ha disminuido ligeramente, con un precio diario de 5.26 dólares la semana pasada, lo que representa una caída del 0.25% en comparación con hace dos semanas.
En el campo de la encriptación, el cifrado homomórfico (FHE) se está convirtiendo gradualmente en una tecnología de gran atención. Permite realizar cálculos directamente sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptar, lo que tiene un gran potencial para proteger la privacidad y manejar datos sensibles. FHE se puede aplicar en múltiples áreas como finanzas, salud, computación en la nube, aprendizaje automático, sistemas de votación, Internet de las cosas y protección de la privacidad en blockchain. Sin embargo, la comercialización de FHE todavía enfrenta numerosos desafíos.
La principal ventaja del Cifrado homomórfico (FHE) radica en la protección de la privacidad. Por ejemplo, una empresa puede entregar datos encriptados a otra empresa para su análisis, y esta última puede realizar cálculos sin conocer el contenido de los datos originales, devolviendo finalmente el resultado encriptado. Este mecanismo es especialmente importante en industrias sensibles a los datos, como las finanzas y la salud, y también puede satisfacer la creciente demanda de seguridad de datos en el ámbito de la computación en la nube y la inteligencia artificial.
En el ecosistema Web3, el Cifrado homomórfico (FHE) se encuentra junto con las pruebas de cero conocimiento, el cálculo multipartito y el entorno de ejecución confiable como uno de los principales métodos de protección de la privacidad. En comparación, el FHE se destaca más en el soporte de tareas de cálculo complejas. Sin embargo, el FHE también enfrenta problemas prácticos como un alto costo computacional y una mala escalabilidad, lo que limita su rendimiento en aplicaciones en tiempo real.
Los principales desafíos que enfrenta FHE en el proceso de comercialización incluyen:
Gran costo computacional: FHE requiere una gran cantidad de recursos computacionales, especialmente al procesar operaciones polinómicas de alto grado, el tiempo de cálculo crece de manera polinómica.
Capacidad de operación limitada: A pesar de que FHE soporta la adición y multiplicación de datos encriptados, el soporte para operaciones no lineales complejas es limitado, lo que representa un obstáculo para las aplicaciones de inteligencia artificial.
Complejidad del soporte multiusuario: Cuando se trata de conjuntos de datos multiusuario, la complejidad del sistema aumenta drásticamente, lo que incrementa la dificultad de la gestión de claves y la arquitectura del sistema.
A pesar de estos desafíos, la combinación de Cifrado homomórfico (FHE) con la inteligencia artificial sigue teniendo un gran potencial. En la actual era impulsada por datos, el FHE proporciona soluciones de protección de la privacidad para la IA, permitiendo que los datos sensibles se procesen en estado encriptado, al mismo tiempo que cumple con los requisitos de regulación como el GDPR.
En el ámbito de la blockchain, la FHE se aplica principalmente para proteger la privacidad de los datos, incluyendo la privacidad en cadena, la privacidad de los datos de entrenamiento de IA, la privacidad de las votaciones en cadena y la revisión de transacciones privadas, entre otros aspectos. Actualmente, varios proyectos están utilizando la tecnología FHE para avanzar en la implementación de la protección de la privacidad, como Zama, Octra, Privasea, MindNetwork y Fhenix.
En general, la FHE como una tecnología avanzada que puede realizar cálculos sobre datos encriptados, presenta ventajas significativas en la protección de la privacidad de los datos. Aunque actualmente enfrenta algunos desafíos técnicos, con el desarrollo de la aceleración de hardware y la optimización de algoritmos, se espera que estos problemas se resuelvan gradualmente. En el futuro, la FHE tiene el potencial de convertirse en la tecnología central que respalde la computación de protección de la privacidad, trayendo avances revolucionarios para la seguridad de los datos.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
10 me gusta
Recompensa
10
5
Republicar
Compartir
Comentar
0/400
TokenTaxonomist
· hace11h
hm, estadísticamente hablando, las métricas de discusión exhiben una correlación negativa con la acción del precio... espécimen fascinante, de hecho
Ver originalesResponder0
SelfRugger
· hace11h
¿El BTC vuelve a subir otra vez? Por favor, mantén la estabilidad 😭
Ver originalesResponder0
TestnetNomad
· hace11h
¡Qué gran subida y caída! Después de la caída, definitivamente volverá a subir.
Ver originalesResponder0
SchrodingerProfit
· hace11h
Otra vez ha subido, ¿cuándo será el punto de equilibrio?
Ver originalesResponder0
CryptoPhoenix
· hace11h
Otra zona de construcción de posiciones de tesoros, solo los que soportan la soledad merecen perseguir la riqueza, hermanos, aguanten.
La disminución del interés en la discusión sobre token convencional, la tecnología de cifrado homomórfico ayuda a la protección de la privacidad en Web3.
Análisis de datos del mercado de Activos Cripto y discusión sobre la tecnología de Cifrado homomórfico
Hasta el 13 de octubre, una plataforma de datos realizó un análisis estadístico sobre la intensidad de discusión y los cambios de precios de los principales Activos Cripto.
El número de discusiones sobre Bitcoin la semana pasada fue de 12.52K, lo que representa una disminución del 0.98% en comparación con la semana anterior. Su precio alcanzó los 63916 dólares el domingo pasado, un aumento del 1.62% en comparación con hace dos semanas.
La discusión sobre Ethereum ha aumentado, con un total de 3.63K discusiones la semana pasada, lo que representa un crecimiento del 3.45% en comparación con la semana anterior. Sin embargo, su precio ha caído, cerrando el domingo pasado a 2530 dólares, un descenso del 4% en comparación con hace dos semanas.
El rendimiento de TON moneda ha sido relativamente débil, y la intensidad de la discusión ha disminuido notablemente, con solo 782 discusiones la semana pasada, lo que representa una caída del 12.63% en comparación con la semana anterior. En cuanto al precio, también ha disminuido ligeramente, con un precio diario de 5.26 dólares la semana pasada, lo que representa una caída del 0.25% en comparación con hace dos semanas.
En el campo de la encriptación, el cifrado homomórfico (FHE) se está convirtiendo gradualmente en una tecnología de gran atención. Permite realizar cálculos directamente sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptar, lo que tiene un gran potencial para proteger la privacidad y manejar datos sensibles. FHE se puede aplicar en múltiples áreas como finanzas, salud, computación en la nube, aprendizaje automático, sistemas de votación, Internet de las cosas y protección de la privacidad en blockchain. Sin embargo, la comercialización de FHE todavía enfrenta numerosos desafíos.
La principal ventaja del Cifrado homomórfico (FHE) radica en la protección de la privacidad. Por ejemplo, una empresa puede entregar datos encriptados a otra empresa para su análisis, y esta última puede realizar cálculos sin conocer el contenido de los datos originales, devolviendo finalmente el resultado encriptado. Este mecanismo es especialmente importante en industrias sensibles a los datos, como las finanzas y la salud, y también puede satisfacer la creciente demanda de seguridad de datos en el ámbito de la computación en la nube y la inteligencia artificial.
En el ecosistema Web3, el Cifrado homomórfico (FHE) se encuentra junto con las pruebas de cero conocimiento, el cálculo multipartito y el entorno de ejecución confiable como uno de los principales métodos de protección de la privacidad. En comparación, el FHE se destaca más en el soporte de tareas de cálculo complejas. Sin embargo, el FHE también enfrenta problemas prácticos como un alto costo computacional y una mala escalabilidad, lo que limita su rendimiento en aplicaciones en tiempo real.
Los principales desafíos que enfrenta FHE en el proceso de comercialización incluyen:
Gran costo computacional: FHE requiere una gran cantidad de recursos computacionales, especialmente al procesar operaciones polinómicas de alto grado, el tiempo de cálculo crece de manera polinómica.
Capacidad de operación limitada: A pesar de que FHE soporta la adición y multiplicación de datos encriptados, el soporte para operaciones no lineales complejas es limitado, lo que representa un obstáculo para las aplicaciones de inteligencia artificial.
Complejidad del soporte multiusuario: Cuando se trata de conjuntos de datos multiusuario, la complejidad del sistema aumenta drásticamente, lo que incrementa la dificultad de la gestión de claves y la arquitectura del sistema.
A pesar de estos desafíos, la combinación de Cifrado homomórfico (FHE) con la inteligencia artificial sigue teniendo un gran potencial. En la actual era impulsada por datos, el FHE proporciona soluciones de protección de la privacidad para la IA, permitiendo que los datos sensibles se procesen en estado encriptado, al mismo tiempo que cumple con los requisitos de regulación como el GDPR.
En el ámbito de la blockchain, la FHE se aplica principalmente para proteger la privacidad de los datos, incluyendo la privacidad en cadena, la privacidad de los datos de entrenamiento de IA, la privacidad de las votaciones en cadena y la revisión de transacciones privadas, entre otros aspectos. Actualmente, varios proyectos están utilizando la tecnología FHE para avanzar en la implementación de la protección de la privacidad, como Zama, Octra, Privasea, MindNetwork y Fhenix.
En general, la FHE como una tecnología avanzada que puede realizar cálculos sobre datos encriptados, presenta ventajas significativas en la protección de la privacidad de los datos. Aunque actualmente enfrenta algunos desafíos técnicos, con el desarrollo de la aceleración de hardware y la optimización de algoritmos, se espera que estos problemas se resuelvan gradualmente. En el futuro, la FHE tiene el potencial de convertirse en la tecnología central que respalde la computación de protección de la privacidad, trayendo avances revolucionarios para la seguridad de los datos.