Криптоактиви ринку щотижневий звіт та Гомоморфне шифрування технічний аналіз
Станом на 13 жовтня, обговорення та цінова динаміка кількох основних криптоактивів виглядає так:
Обговорення біткоїна минулого тижня становило 12,52K, що на 0,98% менше, ніж за попередній тиждень. Ціна в минулу неділю становила 63916 доларів, що на 1,62% більше, ніж в неділю попереднього тижня.
Кількість обговорень Ethereum минулого тижня склала 3.63K, що на 3.45% більше, ніж за попередній тиждень. Ціна в неділю минулого тижня становила 2530 доларів, що на 4% менше, ніж у неділю попереднього тижня.
Обговорення TON минулого тижня становило 782, що на 12,63% менше, ніж попереднього тижня. Ціна в минулу неділю становила 5,26 доларів, що на 0,25% нижче, ніж у попередню неділю.
Гомоморфне шифрування (FHE) є передовою технологією в галузі криптографії, яка дозволяє виконувати обчислення на зашифрованих даних без необхідності їх розшифровки. Ця особливість надає FHE величезний потенціал у захисті приватності та обробці даних, що дозволяє широко використовувати її в фінансовій, медичній, хмарній обробці, машинному навчанні та інших сферах. Однак, незважаючи на великі перспективи застосування, комерціалізація FHE все ще стикається з багатьма викликами.
Переваги та сфери застосування Гомоморфного шифрування
Головна перевага гомоморфного шифрування полягає в захисті конфіденційності. Наприклад, одна компанія може надіслати зашифровані дані іншій компанії для аналізу, при цьому друга компанія може виконати обчислення, не знаючи змісту оригінальних даних, і повернути зашифровані результати. Цей механізм особливо важливий для чутливих до даних галузей, таких як фінанси та медицина.
У сфері хмарних обчислень та штучного інтелекту Гомоморфне шифрування може забезпечити захист мультипартійних обчислень, дозволяючи сторонам співпрацювати без розкриття конфіденційної інформації. У технології блокчейн Гомоморфне шифрування підвищує прозорість і безпеку обробки даних за рахунок функцій захисту конфіденційності на ланцюзі та перевірки конфіденційних транзакцій.
Порівняння FHE з іншими способами шифрування
У сфері Web3 основними методами захисту конфіденційності є FHE, нульові докази (ZK), багатосторонні обчислення (MPC) та довірене виконання (TEE). FHE може виконувати різні операції з зашифрованими даними без попереднього розшифрування, що є його перевагою над ZK. MPC дозволяє сторонам виконувати обчислення за умов зашифрованих даних, не обмінюючись приватною інформацією. TEE забезпечує обчислення в безпечному середовищі, але має відносно обмежену гнучкість у обробці даних.
Незважаючи на те, що Гомоморфне шифрування демонструє відмінні результати у підтримці складних обчислювальних завдань, у практичному застосуванні воно все ще стикається з високими обчислювальними витратами та поганою масштабованістю, що обмежує його ефективність у реальному часі.
Обмеження та виклики Гомоморфного шифрування
Хоча теоретичні основи Гомоморфного шифрування (FHE) є потужними, у комерційних застосуваннях виникають практичні виклики:
Витрати на обчислення великого масштабу: FHE потребує значних обчислювальних ресурсів, порівняно з нешифрованими обчисленнями, його обчислювальні витрати значно зростають. Для обчислень високих степенів поліномів час обробки зростає поліноміально, що ускладнює задоволення вимог до реального часу.
Обмежені можливості обробки: FHE головним чином підтримує додавання та множення зашифрованих даних, а підтримка складних нелінійних операцій є обмеженою, що є перешкодою для застосувань штучного інтелекту, таких як глибокі нейронні мережі.
Складність підтримки багатьох користувачів: Гомоморфне шифрування добре працює в однокористувацьких сценаріях, але при залученні багатокористувацьких наборів даних складність системи різко зростає. Хоча було запропоновано кілька ключових рамок FHE, їх управління ключами та складність архітектури системи значно зростає.
Поєднання FHE та штучного інтелекту
У сучасну епоху, що керується даними, Гомоморфне шифрування (FHE) пропонує рішення для захисту конфіденційності в сфері штучного інтелекту. Завдяки FHE дані користувачів можуть оброблятися в зашифрованому стані, забезпечуючи конфіденційність даних. Ця перевага є особливо важливою в умовах вимог таких регуляцій, як GDPR, оскільки ці регуляції вимагають, щоб користувачі мали право знати, як обробляються їх дані, і щоб дані були захищені під час передачі.
Застосування гомоморфного шифрування в блокчейні та проєкти
FHE в блокчейні в основному застосовується для захисту конфіденційності даних, включаючи конфіденційність на ланцюзі, конфіденційність даних для навчання ШІ, конфіденційність голосування на ланцюзі та конфіденційність огляду транзакцій на ланцюзі тощо. Наразі кілька проектів використовують технологію FHE для сприяння реалізації захисту конфіденційності:
Рішення FHE, розроблене певною компанією, широко використовується в кількох проектах захисту приватності.
Деякі проекти зосереджені на булевих операціях та операціях з низькодовгими цілими числами, створюючи стек розробки FHE для застосувань блокчейну та ШІ.
Є проекти, які розробили нову мову смарт-контрактів та бібліотеку FHE, що підходять для блокчейн-мереж.
Деякі проекти використовують Гомоморфне шифрування для реалізації захисту конфіденційності у мережах обчислень AI, підтримуючи різні моделі AI.
Є також проекти, які поєднують Гомоморфне шифрування з штучним інтелектом, забезпечуючи децентралізоване та захищене від приватності AI середовище.
Деякі проекти як Layer 2 рішення для Ethereum підтримують FHE Rollups та FHE Coprocessors, сумісні з EVM і підтримують смарт-контракти, написані на Solidity.
Висновок
FHE як передова технологія, що дозволяє виконувати обчислення на зашифрованих даних, має значні переваги в захисті конфіденційності даних. Хоча в даний час комерційні застосування FHE все ще стикаються з проблемами великих обчислювальних витрат та поганої масштабованості, ці проблеми можуть поступово вирішуватися за допомогою апаратного прискорення та оптимізації алгоритмів. З розвитком технології блокчейн FHE відіграватиме все більш важливу роль у захисті конфіденційності та безпечних обчисленнях. У майбутньому FHE може стати основною технологією, що підтримує обчислення з захистом конфіденційності, приносячи нові революційні прориви в безпеці даних.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
12 лайків
Нагородити
12
4
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GamefiHarvester
· 4год тому
знову зростання, знову зростання, їсти, їсти, їсти
Переглянути оригіналвідповісти на0
MidsommarWallet
· 4год тому
Зелені невдахи знову на великому пампі.
Переглянути оригіналвідповісти на0
CafeMinor
· 4год тому
Ведмежий ринок іти в лонг, напевно, всі приречені.
Біткойн зростання 1.62% Гомоморфне шифрування FHE технології в Web3 сфері застосування та виклики
Криптоактиви ринку щотижневий звіт та Гомоморфне шифрування технічний аналіз
Станом на 13 жовтня, обговорення та цінова динаміка кількох основних криптоактивів виглядає так:
Обговорення біткоїна минулого тижня становило 12,52K, що на 0,98% менше, ніж за попередній тиждень. Ціна в минулу неділю становила 63916 доларів, що на 1,62% більше, ніж в неділю попереднього тижня.
Кількість обговорень Ethereum минулого тижня склала 3.63K, що на 3.45% більше, ніж за попередній тиждень. Ціна в неділю минулого тижня становила 2530 доларів, що на 4% менше, ніж у неділю попереднього тижня.
Обговорення TON минулого тижня становило 782, що на 12,63% менше, ніж попереднього тижня. Ціна в минулу неділю становила 5,26 доларів, що на 0,25% нижче, ніж у попередню неділю.
Гомоморфне шифрування (FHE) є передовою технологією в галузі криптографії, яка дозволяє виконувати обчислення на зашифрованих даних без необхідності їх розшифровки. Ця особливість надає FHE величезний потенціал у захисті приватності та обробці даних, що дозволяє широко використовувати її в фінансовій, медичній, хмарній обробці, машинному навчанні та інших сферах. Однак, незважаючи на великі перспективи застосування, комерціалізація FHE все ще стикається з багатьма викликами.
Переваги та сфери застосування Гомоморфного шифрування
Головна перевага гомоморфного шифрування полягає в захисті конфіденційності. Наприклад, одна компанія може надіслати зашифровані дані іншій компанії для аналізу, при цьому друга компанія може виконати обчислення, не знаючи змісту оригінальних даних, і повернути зашифровані результати. Цей механізм особливо важливий для чутливих до даних галузей, таких як фінанси та медицина.
У сфері хмарних обчислень та штучного інтелекту Гомоморфне шифрування може забезпечити захист мультипартійних обчислень, дозволяючи сторонам співпрацювати без розкриття конфіденційної інформації. У технології блокчейн Гомоморфне шифрування підвищує прозорість і безпеку обробки даних за рахунок функцій захисту конфіденційності на ланцюзі та перевірки конфіденційних транзакцій.
Порівняння FHE з іншими способами шифрування
У сфері Web3 основними методами захисту конфіденційності є FHE, нульові докази (ZK), багатосторонні обчислення (MPC) та довірене виконання (TEE). FHE може виконувати різні операції з зашифрованими даними без попереднього розшифрування, що є його перевагою над ZK. MPC дозволяє сторонам виконувати обчислення за умов зашифрованих даних, не обмінюючись приватною інформацією. TEE забезпечує обчислення в безпечному середовищі, але має відносно обмежену гнучкість у обробці даних.
Незважаючи на те, що Гомоморфне шифрування демонструє відмінні результати у підтримці складних обчислювальних завдань, у практичному застосуванні воно все ще стикається з високими обчислювальними витратами та поганою масштабованістю, що обмежує його ефективність у реальному часі.
Обмеження та виклики Гомоморфного шифрування
Хоча теоретичні основи Гомоморфного шифрування (FHE) є потужними, у комерційних застосуваннях виникають практичні виклики:
Витрати на обчислення великого масштабу: FHE потребує значних обчислювальних ресурсів, порівняно з нешифрованими обчисленнями, його обчислювальні витрати значно зростають. Для обчислень високих степенів поліномів час обробки зростає поліноміально, що ускладнює задоволення вимог до реального часу.
Обмежені можливості обробки: FHE головним чином підтримує додавання та множення зашифрованих даних, а підтримка складних нелінійних операцій є обмеженою, що є перешкодою для застосувань штучного інтелекту, таких як глибокі нейронні мережі.
Складність підтримки багатьох користувачів: Гомоморфне шифрування добре працює в однокористувацьких сценаріях, але при залученні багатокористувацьких наборів даних складність системи різко зростає. Хоча було запропоновано кілька ключових рамок FHE, їх управління ключами та складність архітектури системи значно зростає.
Поєднання FHE та штучного інтелекту
У сучасну епоху, що керується даними, Гомоморфне шифрування (FHE) пропонує рішення для захисту конфіденційності в сфері штучного інтелекту. Завдяки FHE дані користувачів можуть оброблятися в зашифрованому стані, забезпечуючи конфіденційність даних. Ця перевага є особливо важливою в умовах вимог таких регуляцій, як GDPR, оскільки ці регуляції вимагають, щоб користувачі мали право знати, як обробляються їх дані, і щоб дані були захищені під час передачі.
Застосування гомоморфного шифрування в блокчейні та проєкти
FHE в блокчейні в основному застосовується для захисту конфіденційності даних, включаючи конфіденційність на ланцюзі, конфіденційність даних для навчання ШІ, конфіденційність голосування на ланцюзі та конфіденційність огляду транзакцій на ланцюзі тощо. Наразі кілька проектів використовують технологію FHE для сприяння реалізації захисту конфіденційності:
Висновок
FHE як передова технологія, що дозволяє виконувати обчислення на зашифрованих даних, має значні переваги в захисті конфіденційності даних. Хоча в даний час комерційні застосування FHE все ще стикаються з проблемами великих обчислювальних витрат та поганої масштабованості, ці проблеми можуть поступово вирішуватися за допомогою апаратного прискорення та оптимізації алгоритмів. З розвитком технології блокчейн FHE відіграватиме все більш важливу роль у захисті конфіденційності та безпечних обчисленнях. У майбутньому FHE може стати основною технологією, що підтримує обчислення з захистом конфіденційності, приносячи нові революційні прориви в безпеці даних.