Ativos de criptografia discussão calor e análise de flutuação de preços
Até 13 de outubro, uma plataforma de dados realizou uma análise estatística sobre a intensidade de discussão e a flutuação dos principais ativos de criptografia.
O número de discussões sobre Bitcoin na semana passada foi de 12,52K, uma queda de 0,98% em relação à semana anterior. O preço de fechamento no domingo foi de 63916 dólares, um aumento de 1,62% em relação ao mesmo período da semana passada.
A discussão sobre Ethereum na semana passada teve um volume de 3,63K, um aumento de 3,45% em relação à semana anterior. O preço de fechamento no domingo foi de 2530 dólares, uma queda de 4% em relação ao mesmo período da semana passada.
O número de discussões sobre a moeda TON na semana passada foi de 782, uma diminuição de 12,63% em relação à semana anterior. O preço de fechamento no domingo foi de 5,26 dólares, uma leve queda de 0,25% em relação ao mesmo período da semana passada.
O potencial e os desafios da tecnologia de encriptação homomórfica
A encriptação homomórfica (FHE) é uma tecnologia de ponta no campo da criptografia, cuja principal vantagem reside na capacidade de realizar cálculos diretamente sobre dados encriptados, sem a necessidade de os descriptografar. Esta característica oferece um forte suporte à proteção da privacidade e ao processamento de dados. O FHE tem amplas perspectivas de aplicação em áreas como finanças, saúde, computação em nuvem, aprendizado de máquina, sistemas de votação, Internet das Coisas e proteção da privacidade em blockchain. No entanto, apesar das promessas, o FHE ainda enfrenta muitos desafios no processo de comercialização.
Vantagens e cenários de aplicação do FHE
A maior vantagem do FHE está na proteção da privacidade. Por exemplo, quando uma empresa precisa utilizar a capacidade de computação de outra empresa para analisar dados, mas não deseja expor o conteúdo dos dados, o FHE pode desempenhar um papel importante. O proprietário dos dados pode transmitir os dados encriptados para a parte de computação para processamento, e os resultados da computação permanecem em estado encriptado; o proprietário dos dados pode descriptografá-los para obter os resultados da análise. Esse mecanismo protege efetivamente a privacidade dos dados, ao mesmo tempo que permite que a parte de computação complete o trabalho necessário.
Para indústrias sensíveis a dados, como finanças e saúde, esse mecanismo de proteção de privacidade é especialmente importante. Com o desenvolvimento da computação em nuvem e da inteligência artificial, a segurança dos dados se tornou cada vez mais um foco de atenção. FHE pode oferecer proteção de computação multipartidária nesses campos, permitindo que todas as partes colaborem sem expor informações privadas. Na tecnologia blockchain, o FHE aumenta a transparência e a segurança no processamento de dados através de funções como proteção de privacidade em cadeia e revisão de transações privadas.
Comparação entre FHE e outros métodos de encriptação
No domínio do Web3, FHE, prova de conhecimento zero (ZK), computação multipartidária (MPC) e ambiente de execução confiável (TEE) são os principais métodos de proteção da privacidade. Ao contrário do ZK, o FHE pode realizar várias operações em dados encriptados, sem a necessidade de primeiro descriptografar os dados. O MPC permite que as partes realizem cálculos na condição de os dados estarem encriptados, sem a necessidade de compartilhar informações privadas entre si. O TEE oferece computação em um ambiente seguro, mas a flexibilidade no processamento de dados é relativamente limitada.
Estas tecnologias de encriptação têm as suas vantagens, mas no que diz respeito ao suporte a tarefas de cálculo complexas, o FHE destaca-se particularmente. No entanto, o FHE ainda enfrenta problemas de altos custos computacionais e baixa escalabilidade na aplicação prática, o que limita o seu desempenho em aplicações em tempo real.
Limitações e Desafios do FHE
Embora a base teórica da FHE seja forte, encontrou desafios práticos na aplicação comercial:
Alto custo computacional: FHE requer uma grande quantidade de recursos computacionais, e em comparação com cálculos não encriptados, seu custo computacional aumenta significativamente. Para operações polinomiais de alto grau, o tempo de processamento cresce de forma polinomial, tornando difícil para o FHE atender às demandas de cálculo em tempo real.
Capacidade de operação limitada: Embora o FHE possa realizar adição e multiplicação de dados encriptados, o suporte a operações não lineares complexas é limitado, o que representa um gargalo em aplicações de inteligência artificial que envolvem redes neurais profundas.
Complexidade do suporte a múltiplos utilizadores: A FHE apresenta um bom desempenho em cenários de utilizador único, mas a complexidade do sistema aumenta drasticamente quando se trata de conjuntos de dados de múltiplos utilizadores. Embora existam estruturas FHE de múltiplas chaves que permitem que conjuntos de dados encriptados com diferentes chaves sejam manipulados, a gestão de chaves e a complexidade da arquitetura do sistema aumentam significativamente.
A combinação de FHE e inteligência artificial
Na era atual impulsionada por dados, a encriptação de inteligência artificial (AI) é amplamente aplicada em vários campos, mas as preocupações com a privacidade dos dados fazem com que os usuários muitas vezes relutem em compartilhar informações sensíveis. FHE oferece soluções de proteção de privacidade para o campo da inteligência artificial. No cenário de computação em nuvem, através do FHE, os dados dos usuários podem ser processados enquanto permanecem em estado encriptado, garantindo a privacidade dos dados.
Esta vantagem é especialmente importante sob regulamentações como o GDPR, que exigem que os usuários tenham o direito de estar informados sobre a forma como os dados são processados e garantem que os dados estejam protegidos durante a sua transferência. A encriptação de ponta a ponta do FHE proporciona garantias de conformidade e segurança dos dados.
Aplicações e Projetos de FHE na Blockchain
A FHE é principalmente aplicada na blockchain para proteger a privacidade dos dados, incluindo privacidade na cadeia, privacidade dos dados de treinamento de IA, privacidade de votação na cadeia e revisão de transações privadas na cadeia. Atualmente, vários projetos estão utilizando a tecnologia FHE para promover a realização da proteção da privacidade:
A solução FHE construída por um determinado projeto está amplamente aplicada em vários projetos de proteção da privacidade.
Um projeto baseado na tecnologia TFHE, focado em operações booleanas e operações com inteiros de baixa largura, e construiu uma pilha de desenvolvimento FHE para aplicações em blockchain e IA.
Um projeto desenvolveu uma nova linguagem de contratos inteligentes e a biblioteca HyperghraphFHE, adequada para redes de blockchain.
Um determinado projeto utiliza FHE para implementar a proteção da privacidade em redes de cálculo de IA, suportando vários modelos de IA.
Um determinado projeto combina FHE com inteligência artificial, fornecendo um ambiente de IA descentralizado e com proteção de privacidade.
Um projeto como solução Layer 2 para Ethereum, suporta FHE Rollups e FHE Coprocessors, compatível com EVM e suporta contratos inteligentes escritos em Solidity.
Conclusão
FHE, como uma tecnologia avançada que permite executar cálculos em dados encriptados, apresenta vantagens significativas na proteção da privacidade dos dados. Embora a aplicação comercial atual do FHE ainda enfrente desafios relacionados aos altos custos computacionais e à baixa escalabilidade, a aceleração de hardware e a otimização de algoritmos podem gradualmente resolver esses problemas. Além disso, com o desenvolvimento da tecnologia blockchain, o FHE desempenhará um papel cada vez mais importante na proteção da privacidade e no cálculo seguro. No futuro, o FHE poderá se tornar a tecnologia central que sustenta a computação de proteção da privacidade, trazendo novas e revolucionárias conquistas para a segurança dos dados.
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Anon4461
· 6h atrás
Com essa subida, também se pode chamar de bull run.
Criptografia homomórfica FHE: uma nova ferramenta de proteção de privacidade no Blockchain e desafios de aplicação
Ativos de criptografia discussão calor e análise de flutuação de preços
Até 13 de outubro, uma plataforma de dados realizou uma análise estatística sobre a intensidade de discussão e a flutuação dos principais ativos de criptografia.
O número de discussões sobre Bitcoin na semana passada foi de 12,52K, uma queda de 0,98% em relação à semana anterior. O preço de fechamento no domingo foi de 63916 dólares, um aumento de 1,62% em relação ao mesmo período da semana passada.
A discussão sobre Ethereum na semana passada teve um volume de 3,63K, um aumento de 3,45% em relação à semana anterior. O preço de fechamento no domingo foi de 2530 dólares, uma queda de 4% em relação ao mesmo período da semana passada.
O número de discussões sobre a moeda TON na semana passada foi de 782, uma diminuição de 12,63% em relação à semana anterior. O preço de fechamento no domingo foi de 5,26 dólares, uma leve queda de 0,25% em relação ao mesmo período da semana passada.
O potencial e os desafios da tecnologia de encriptação homomórfica
A encriptação homomórfica (FHE) é uma tecnologia de ponta no campo da criptografia, cuja principal vantagem reside na capacidade de realizar cálculos diretamente sobre dados encriptados, sem a necessidade de os descriptografar. Esta característica oferece um forte suporte à proteção da privacidade e ao processamento de dados. O FHE tem amplas perspectivas de aplicação em áreas como finanças, saúde, computação em nuvem, aprendizado de máquina, sistemas de votação, Internet das Coisas e proteção da privacidade em blockchain. No entanto, apesar das promessas, o FHE ainda enfrenta muitos desafios no processo de comercialização.
Vantagens e cenários de aplicação do FHE
A maior vantagem do FHE está na proteção da privacidade. Por exemplo, quando uma empresa precisa utilizar a capacidade de computação de outra empresa para analisar dados, mas não deseja expor o conteúdo dos dados, o FHE pode desempenhar um papel importante. O proprietário dos dados pode transmitir os dados encriptados para a parte de computação para processamento, e os resultados da computação permanecem em estado encriptado; o proprietário dos dados pode descriptografá-los para obter os resultados da análise. Esse mecanismo protege efetivamente a privacidade dos dados, ao mesmo tempo que permite que a parte de computação complete o trabalho necessário.
Para indústrias sensíveis a dados, como finanças e saúde, esse mecanismo de proteção de privacidade é especialmente importante. Com o desenvolvimento da computação em nuvem e da inteligência artificial, a segurança dos dados se tornou cada vez mais um foco de atenção. FHE pode oferecer proteção de computação multipartidária nesses campos, permitindo que todas as partes colaborem sem expor informações privadas. Na tecnologia blockchain, o FHE aumenta a transparência e a segurança no processamento de dados através de funções como proteção de privacidade em cadeia e revisão de transações privadas.
Comparação entre FHE e outros métodos de encriptação
No domínio do Web3, FHE, prova de conhecimento zero (ZK), computação multipartidária (MPC) e ambiente de execução confiável (TEE) são os principais métodos de proteção da privacidade. Ao contrário do ZK, o FHE pode realizar várias operações em dados encriptados, sem a necessidade de primeiro descriptografar os dados. O MPC permite que as partes realizem cálculos na condição de os dados estarem encriptados, sem a necessidade de compartilhar informações privadas entre si. O TEE oferece computação em um ambiente seguro, mas a flexibilidade no processamento de dados é relativamente limitada.
Estas tecnologias de encriptação têm as suas vantagens, mas no que diz respeito ao suporte a tarefas de cálculo complexas, o FHE destaca-se particularmente. No entanto, o FHE ainda enfrenta problemas de altos custos computacionais e baixa escalabilidade na aplicação prática, o que limita o seu desempenho em aplicações em tempo real.
Limitações e Desafios do FHE
Embora a base teórica da FHE seja forte, encontrou desafios práticos na aplicação comercial:
Alto custo computacional: FHE requer uma grande quantidade de recursos computacionais, e em comparação com cálculos não encriptados, seu custo computacional aumenta significativamente. Para operações polinomiais de alto grau, o tempo de processamento cresce de forma polinomial, tornando difícil para o FHE atender às demandas de cálculo em tempo real.
Capacidade de operação limitada: Embora o FHE possa realizar adição e multiplicação de dados encriptados, o suporte a operações não lineares complexas é limitado, o que representa um gargalo em aplicações de inteligência artificial que envolvem redes neurais profundas.
Complexidade do suporte a múltiplos utilizadores: A FHE apresenta um bom desempenho em cenários de utilizador único, mas a complexidade do sistema aumenta drasticamente quando se trata de conjuntos de dados de múltiplos utilizadores. Embora existam estruturas FHE de múltiplas chaves que permitem que conjuntos de dados encriptados com diferentes chaves sejam manipulados, a gestão de chaves e a complexidade da arquitetura do sistema aumentam significativamente.
A combinação de FHE e inteligência artificial
Na era atual impulsionada por dados, a encriptação de inteligência artificial (AI) é amplamente aplicada em vários campos, mas as preocupações com a privacidade dos dados fazem com que os usuários muitas vezes relutem em compartilhar informações sensíveis. FHE oferece soluções de proteção de privacidade para o campo da inteligência artificial. No cenário de computação em nuvem, através do FHE, os dados dos usuários podem ser processados enquanto permanecem em estado encriptado, garantindo a privacidade dos dados.
Esta vantagem é especialmente importante sob regulamentações como o GDPR, que exigem que os usuários tenham o direito de estar informados sobre a forma como os dados são processados e garantem que os dados estejam protegidos durante a sua transferência. A encriptação de ponta a ponta do FHE proporciona garantias de conformidade e segurança dos dados.
Aplicações e Projetos de FHE na Blockchain
A FHE é principalmente aplicada na blockchain para proteger a privacidade dos dados, incluindo privacidade na cadeia, privacidade dos dados de treinamento de IA, privacidade de votação na cadeia e revisão de transações privadas na cadeia. Atualmente, vários projetos estão utilizando a tecnologia FHE para promover a realização da proteção da privacidade:
Conclusão
FHE, como uma tecnologia avançada que permite executar cálculos em dados encriptados, apresenta vantagens significativas na proteção da privacidade dos dados. Embora a aplicação comercial atual do FHE ainda enfrente desafios relacionados aos altos custos computacionais e à baixa escalabilidade, a aceleração de hardware e a otimização de algoritmos podem gradualmente resolver esses problemas. Além disso, com o desenvolvimento da tecnologia blockchain, o FHE desempenhará um papel cada vez mais importante na proteção da privacidade e no cálculo seguro. No futuro, o FHE poderá se tornar a tecnologia central que sustenta a computação de proteção da privacidade, trazendo novas e revolucionárias conquistas para a segurança dos dados.