Rapport hebdomadaire sur le marché des Cryptoactifs et Analyse technique du Chiffrement homomorphique
Au 13 octobre, la popularité des discussions et les performances des prix de plusieurs cryptoactifs principaux sont les suivantes :
Le nombre de discussions sur le Bitcoin la semaine dernière était de 12,52 K, en baisse de 0,98 % par rapport à la semaine précédente. Le prix dimanche dernier était de 63 916 dollars, en hausse de 1,62 % par rapport au dimanche précédent.
Le nombre de discussions sur Ethereum la semaine dernière était de 3,63 K, en hausse de 3,45 % par rapport à la semaine précédente. Le prix de dimanche dernier était de 2530 dollars, en baisse de 4 % par rapport à dimanche dernier.
Le nombre de discussions sur TON la semaine dernière était de 782, en baisse de 12,63 % par rapport à la semaine précédente. Le prix dimanche dernier était de 5,26 dollars, en légère baisse de 0,25 % par rapport au dimanche de la semaine précédente.
Le chiffrement homomorphique (FHE) est une technologie de pointe dans le domaine de la cryptographie, qui permet de réaliser des calculs directement sur des données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer. Cette caractéristique confère au FHE un potentiel énorme en matière de protection de la vie privée et de traitement des données, et il peut être largement appliqué dans plusieurs domaines tels que la finance, la santé, le cloud computing et l'apprentissage automatique. Cependant, malgré les perspectives d'application prometteuses, la commercialisation du FHE fait encore face à de nombreux défis.
Avantages et cas d'utilisation de FHE
Le principal avantage du FHE réside dans la protection de la vie privée. Par exemple, une entreprise peut envoyer des données chiffrées à une autre entreprise pour analyse, cette dernière pouvant effectuer des calculs sans connaître le contenu des données d'origine et renvoyer les résultats chiffrés. Ce mécanisme est particulièrement important pour les secteurs sensibles aux données, tels que la finance et la santé.
Dans le domaine de l'informatique en nuage et de l'intelligence artificielle, le FHE peut fournir une protection du calcul multipartite, permettant à chaque partie de collaborer sans exposer d'informations sensibles. Dans la technologie blockchain, le FHE améliore la transparence et la sécurité du traitement des données grâce à des fonctionnalités telles que la protection de la vie privée sur la chaîne et l'examen des transactions privées.
Comparaison de l'FHE avec d'autres méthodes de chiffrement
Dans le domaine du Web3, le chiffrement homomorphique (FHE), les preuves à divulgation nulle de connaissance (ZK), le calcul multipartite (MPC) et l'environnement d'exécution de confiance (TEE) sont les principales méthodes de protection de la vie privée. Le FHE permet d'effectuer diverses opérations sur des données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer les données au préalable, ce qui le rend supérieur au ZK. Le MPC permet aux parties de calculer dans un contexte de données chiffrées sans partager d'informations privées entre elles. Le TEE offre un environnement sécurisé pour le calcul, mais la flexibilité du traitement des données est relativement limitée.
Bien que le FHE se distingue par sa capacité à prendre en charge des tâches de calcul complexes, il fait face dans les applications pratiques à des problèmes de coûts de calcul élevés et de faible évolutivité, ce qui limite ses performances dans les applications en temps réel.
Limitations et défis de FHE
Bien que la base théorique de FHE soit solide, des défis pratiques ont été rencontrés dans son application commerciale :
Coûts de calcul à grande échelle : Le chiffrement homomorphique nécessite d'importantes ressources de calcul, et par rapport aux calculs non chiffrés, ses coûts de calcul augmentent de manière significative. Pour les opérations de polynômes de haut degré, le temps de traitement augmente de manière polynomiale, ce qui rend difficile de répondre aux exigences de calcul en temps réel.
Capacités opérationnelles limitées : FHE prend principalement en charge l'addition et la multiplication de données chiffrées, avec un support limité pour les opérations non linéaires complexes, ce qui constitue un goulot d'étranglement pour les applications d'intelligence artificielle impliquant des réseaux de neurones profonds.
Complexité du support multi-utilisateur : FHE fonctionne bien dans un scénario à utilisateur unique, mais la complexité du système augmente de manière exponentielle lorsque des ensembles de données multi-utilisateurs sont impliqués. Bien que des cadres FHE à clés multiples aient été proposés, la complexité de la gestion des clés et de l'architecture système augmente significativement.
La combinaison de FHE et de l'intelligence artificielle
Dans l'ère actuelle axée sur les données, le chiffrement homomorphique (FHE) offre des solutions de protection de la vie privée dans le domaine de l'IA. Grâce au FHE, les données des utilisateurs peuvent être traitées tout en restant chiffrées, garantissant ainsi la confidentialité des données. Cet avantage est particulièrement important dans le cadre de réglementations telles que le RGPD, qui exigent que les utilisateurs aient le droit d'être informés sur les méthodes de traitement des données et garantissent la protection des données lors de leur transmission.
Applications et projets de FHE dans la blockchain
Le FHE est principalement appliqué dans la blockchain pour protéger la vie privée des données, y compris la vie privée sur la chaîne, la vie privée des données d'entraînement de l'IA, la vie privée des votes sur la chaîne et l'examen des transactions privées sur la chaîne, entre autres. Actuellement, plusieurs projets utilisent la technologie FHE pour promouvoir la réalisation de la protection de la vie privée :
La solution FHE construite par une certaine entreprise est largement utilisée dans plusieurs projets de protection de la vie privée.
Certains projets se concentrent sur les opérations booléennes et les opérations sur des entiers de faible longueur, et ont construit une pile de développement FHE pour les applications blockchain et IA.
Des projets ont développé un nouveau langage de contrat intelligent et une bibliothèque FHE, adaptés aux réseaux blockchain.
Certains projets utilisent le chiffrement homomorphique pour réaliser la protection de la vie privée dans les réseaux de calcul AI, prenant en charge plusieurs modèles d'IA.
Il existe également des projets combinant FHE et intelligence artificielle, offrant un environnement AI décentralisé et respectueux de la vie privée.
Certains projets en tant que solutions Layer 2 d'Ethereum, supportent les Rollups FHE et les Coprocessors FHE, sont compatibles EVM et supportent les contrats intelligents écrits en Solidity.
Conclusion
FHE, en tant que technologie avancée permettant d'effectuer des calculs sur des données chiffrées, présente des avantages significatifs pour la protection de la vie privée des données. Bien que l'application commerciale actuelle de FHE soit toujours confrontée à des problèmes de coût de calcul élevé et de faible évolutivité, ces problèmes pourraient progressivement être résolus grâce à l'accélération matérielle et à l'optimisation des algorithmes. Avec le développement de la technologie blockchain, FHE jouera un rôle de plus en plus important dans la protection de la vie privée et le calcul sécurisé. À l'avenir, FHE pourrait devenir la technologie clé soutenant le calcul de protection de la vie privée, apportant une nouvelle percée révolutionnaire pour la sécurité des données.
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GamefiHarvester
· Il y a 6h
Encore une hausse, encore une hausse, mange, mange, mange
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MidsommarWallet
· Il y a 6h
Les pigeons sont de nouveau en big pump.
Voir l'originalRépondre0
CafeMinor
· Il y a 6h
Marché baissier Entrer en long des ont tous condamné.
Bitcoin hausse de 1,62 % Chiffrement homomorphique FHE technologie dans le domaine du Web3 : applications et défis
Rapport hebdomadaire sur le marché des Cryptoactifs et Analyse technique du Chiffrement homomorphique
Au 13 octobre, la popularité des discussions et les performances des prix de plusieurs cryptoactifs principaux sont les suivantes :
Le nombre de discussions sur le Bitcoin la semaine dernière était de 12,52 K, en baisse de 0,98 % par rapport à la semaine précédente. Le prix dimanche dernier était de 63 916 dollars, en hausse de 1,62 % par rapport au dimanche précédent.
Le nombre de discussions sur Ethereum la semaine dernière était de 3,63 K, en hausse de 3,45 % par rapport à la semaine précédente. Le prix de dimanche dernier était de 2530 dollars, en baisse de 4 % par rapport à dimanche dernier.
Le nombre de discussions sur TON la semaine dernière était de 782, en baisse de 12,63 % par rapport à la semaine précédente. Le prix dimanche dernier était de 5,26 dollars, en légère baisse de 0,25 % par rapport au dimanche de la semaine précédente.
Le chiffrement homomorphique (FHE) est une technologie de pointe dans le domaine de la cryptographie, qui permet de réaliser des calculs directement sur des données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer. Cette caractéristique confère au FHE un potentiel énorme en matière de protection de la vie privée et de traitement des données, et il peut être largement appliqué dans plusieurs domaines tels que la finance, la santé, le cloud computing et l'apprentissage automatique. Cependant, malgré les perspectives d'application prometteuses, la commercialisation du FHE fait encore face à de nombreux défis.
Avantages et cas d'utilisation de FHE
Le principal avantage du FHE réside dans la protection de la vie privée. Par exemple, une entreprise peut envoyer des données chiffrées à une autre entreprise pour analyse, cette dernière pouvant effectuer des calculs sans connaître le contenu des données d'origine et renvoyer les résultats chiffrés. Ce mécanisme est particulièrement important pour les secteurs sensibles aux données, tels que la finance et la santé.
Dans le domaine de l'informatique en nuage et de l'intelligence artificielle, le FHE peut fournir une protection du calcul multipartite, permettant à chaque partie de collaborer sans exposer d'informations sensibles. Dans la technologie blockchain, le FHE améliore la transparence et la sécurité du traitement des données grâce à des fonctionnalités telles que la protection de la vie privée sur la chaîne et l'examen des transactions privées.
Comparaison de l'FHE avec d'autres méthodes de chiffrement
Dans le domaine du Web3, le chiffrement homomorphique (FHE), les preuves à divulgation nulle de connaissance (ZK), le calcul multipartite (MPC) et l'environnement d'exécution de confiance (TEE) sont les principales méthodes de protection de la vie privée. Le FHE permet d'effectuer diverses opérations sur des données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer les données au préalable, ce qui le rend supérieur au ZK. Le MPC permet aux parties de calculer dans un contexte de données chiffrées sans partager d'informations privées entre elles. Le TEE offre un environnement sécurisé pour le calcul, mais la flexibilité du traitement des données est relativement limitée.
Bien que le FHE se distingue par sa capacité à prendre en charge des tâches de calcul complexes, il fait face dans les applications pratiques à des problèmes de coûts de calcul élevés et de faible évolutivité, ce qui limite ses performances dans les applications en temps réel.
Limitations et défis de FHE
Bien que la base théorique de FHE soit solide, des défis pratiques ont été rencontrés dans son application commerciale :
Coûts de calcul à grande échelle : Le chiffrement homomorphique nécessite d'importantes ressources de calcul, et par rapport aux calculs non chiffrés, ses coûts de calcul augmentent de manière significative. Pour les opérations de polynômes de haut degré, le temps de traitement augmente de manière polynomiale, ce qui rend difficile de répondre aux exigences de calcul en temps réel.
Capacités opérationnelles limitées : FHE prend principalement en charge l'addition et la multiplication de données chiffrées, avec un support limité pour les opérations non linéaires complexes, ce qui constitue un goulot d'étranglement pour les applications d'intelligence artificielle impliquant des réseaux de neurones profonds.
Complexité du support multi-utilisateur : FHE fonctionne bien dans un scénario à utilisateur unique, mais la complexité du système augmente de manière exponentielle lorsque des ensembles de données multi-utilisateurs sont impliqués. Bien que des cadres FHE à clés multiples aient été proposés, la complexité de la gestion des clés et de l'architecture système augmente significativement.
La combinaison de FHE et de l'intelligence artificielle
Dans l'ère actuelle axée sur les données, le chiffrement homomorphique (FHE) offre des solutions de protection de la vie privée dans le domaine de l'IA. Grâce au FHE, les données des utilisateurs peuvent être traitées tout en restant chiffrées, garantissant ainsi la confidentialité des données. Cet avantage est particulièrement important dans le cadre de réglementations telles que le RGPD, qui exigent que les utilisateurs aient le droit d'être informés sur les méthodes de traitement des données et garantissent la protection des données lors de leur transmission.
Applications et projets de FHE dans la blockchain
Le FHE est principalement appliqué dans la blockchain pour protéger la vie privée des données, y compris la vie privée sur la chaîne, la vie privée des données d'entraînement de l'IA, la vie privée des votes sur la chaîne et l'examen des transactions privées sur la chaîne, entre autres. Actuellement, plusieurs projets utilisent la technologie FHE pour promouvoir la réalisation de la protection de la vie privée :
Conclusion
FHE, en tant que technologie avancée permettant d'effectuer des calculs sur des données chiffrées, présente des avantages significatifs pour la protection de la vie privée des données. Bien que l'application commerciale actuelle de FHE soit toujours confrontée à des problèmes de coût de calcul élevé et de faible évolutivité, ces problèmes pourraient progressivement être résolus grâce à l'accélération matérielle et à l'optimisation des algorithmes. Avec le développement de la technologie blockchain, FHE jouera un rôle de plus en plus important dans la protection de la vie privée et le calcul sécurisé. À l'avenir, FHE pourrait devenir la technologie clé soutenant le calcul de protection de la vie privée, apportant une nouvelle percée révolutionnaire pour la sécurité des données.