Tài sản tiền điện tử thảo luận độ nóng và phân tích biến động giá
Tính đến ngày 13 tháng 10, một nền tảng dữ liệu đã thực hiện phân tích thống kê về độ nóng thảo luận và biến động giá của các tài sản tiền điện tử chính.
Số lần thảo luận về Bitcoin trong tuần trước là 12.52K, giảm 0.98% so với tuần trước. Giá đóng cửa vào Chủ nhật là 63916 USD, tăng 1.62% so với cùng kỳ tuần trước.
Thảo luận về Ethereum tuần trước đạt 3.63K lần, tăng 3.45% so với tuần trước. Giá đóng cửa vào Chủ nhật là 2530 USD, giảm 4% so với cùng kỳ tuần trước.
Số lần thảo luận về TON coin trong tuần trước là 782 lần, giảm 12.63% so với tuần trước. Giá đóng cửa vào Chủ Nhật là 5.26 USD, giảm nhẹ 0.25% so với cùng kỳ tuần trước.
Tiềm năng và thách thức của công nghệ mã hóa đồng hình
Mã hóa đồng nhất ( FHE ) là một công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực mật mã, với lợi thế cốt lõi là có thể thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã được mã hóa mà không cần giải mã. Tính năng này cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho việc bảo vệ quyền riêng tư và xử lý dữ liệu. FHE có triển vọng ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực tài chính, y tế, điện toán đám mây, học máy, hệ thống bỏ phiếu, Internet of Things và bảo vệ quyền riêng tư blockchain. Tuy nhiên, mặc dù triển vọng tươi sáng, FHE vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức trong quá trình thương mại hóa.
Lợi thế và ứng dụng của FHE
Lợi thế lớn nhất của FHE là bảo vệ quyền riêng tư. Ví dụ, khi một công ty cần tận dụng khả năng tính toán của một công ty khác để phân tích dữ liệu, nhưng không muốn tiết lộ nội dung dữ liệu, FHE có thể phát huy tác dụng. Chủ sở hữu dữ liệu có thể truyền dữ liệu đã mã hóa cho bên tính toán để xử lý, kết quả tính toán vẫn giữ trạng thái mã hóa, chủ sở hữu dữ liệu có thể giải mã để nhận được kết quả phân tích. Cơ chế này bảo vệ hiệu quả quyền riêng tư của dữ liệu, đồng thời cũng cho phép bên tính toán hoàn thành công việc cần thiết.
Đối với các ngành nhạy cảm về dữ liệu như tài chính và y tế, cơ chế bảo vệ quyền riêng tư này đặc biệt quan trọng. Với sự phát triển của điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo, an toàn dữ liệu ngày càng trở thành tâm điểm chú ý. FHE có thể cung cấp bảo vệ tính toán đa bên trong các lĩnh vực này, cho phép các bên hoàn thành hợp tác mà không tiết lộ thông tin riêng tư. Trong công nghệ blockchain, FHE nâng cao tính minh bạch và an toàn của xử lý dữ liệu thông qua các chức năng bảo vệ quyền riêng tư trên chuỗi và kiểm tra giao dịch riêng tư.
So sánh FHE với các phương thức mã hóa khác
Trong lĩnh vực Web3, FHE, chứng minh không kiến thức (ZK), tính toán đa bên (MPC) và môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) là những phương pháp chính để bảo vệ quyền riêng tư. Khác với ZK, FHE có thể thực hiện nhiều phép toán trên dữ liệu mã hóa mà không cần phải giải mã dữ liệu trước. MPC cho phép các bên tính toán trong khi dữ liệu được mã hóa, mà không cần chia sẻ thông tin riêng tư với nhau. TEE cung cấp một môi trường an toàn cho việc tính toán, nhưng tính linh hoạt trong xử lý dữ liệu thì tương đối hạn chế.
Các công nghệ mã hóa này đều có ưu điểm riêng, nhưng trong việc hỗ trợ các nhiệm vụ tính toán phức tạp, FHE nổi bật hơn cả. Tuy nhiên, FHE vẫn đối mặt với vấn đề chi phí tính toán cao và khả năng mở rộng kém trong các ứng dụng thực tế, điều này hạn chế hiệu suất của nó trong các ứng dụng thời gian thực.
Hạn chế và thách thức của FHE
Mặc dù lý thuyết FHE có nền tảng mạnh mẽ, nhưng trong ứng dụng thương mại đã gặp phải những thách thức thực tiễn:
Chi phí tính toán quy mô lớn: FHE yêu cầu một lượng lớn tài nguyên tính toán, so với tính toán không mã hóa, chi phí tính toán của nó tăng đáng kể. Đối với các phép toán đa thức bậc cao, thời gian xử lý tăng theo cấp số nhân, do đó FHE khó có thể đáp ứng nhu cầu tính toán thời gian thực.
Khả năng hoạt động hạn chế: Mặc dù FHE có thể thực hiện phép cộng và phép nhân trên dữ liệu mã hóa, nhưng hỗ trợ cho các thao tác phi tuyến tính phức tạp là hạn chế, điều này tạo ra một trở ngại cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo liên quan đến mạng nơ-ron sâu.
Độ phức tạp của hỗ trợ nhiều người dùng: FHE hoạt động tốt trong các kịch bản người dùng đơn, nhưng độ phức tạp của hệ thống tăng nhanh khi liên quan đến các tập dữ liệu của nhiều người dùng. Mặc dù có các khung FHE đa khóa cho phép các tập dữ liệu được mã hóa bằng các khóa khác nhau hoạt động, nhưng độ phức tạp trong quản lý khóa và kiến trúc hệ thống tăng đáng kể.
Sự kết hợp của FHE và trí tuệ nhân tạo
Trong thời đại hiện nay, nơi dữ liệu được điều khiển, trí tuệ nhân tạo (AI) được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, nhưng mối lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu khiến người dùng thường không sẵn lòng chia sẻ thông tin nhạy cảm. FHE cung cấp giải pháp bảo vệ quyền riêng tư cho lĩnh vực AI. Trong bối cảnh điện toán đám mây, thông qua FHE, dữ liệu của người dùng có thể được xử lý trong trạng thái mã hóa, đảm bảo tính riêng tư của dữ liệu.
Lợi thế này đặc biệt quan trọng dưới yêu cầu của các quy định như GDPR, vì những quy định này yêu cầu người dùng có quyền được biết về cách thức xử lý dữ liệu và đảm bảo rằng dữ liệu được bảo vệ trong quá trình truyền tải. Mã hóa đầu cuối của FHE cung cấp sự bảo đảm về tính tuân thủ và an toàn dữ liệu.
Ứng dụng và dự án của FHE trong blockchain
FHE chủ yếu được ứng dụng trong blockchain để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, bao gồm quyền riêng tư trên chuỗi, quyền riêng tư dữ liệu đào tạo AI, quyền riêng tư bỏ phiếu trên chuỗi và kiểm tra giao dịch riêng tư trên chuỗi. Hiện tại, nhiều dự án đang sử dụng công nghệ FHE để thúc đẩy việc thực hiện bảo vệ quyền riêng tư:
Giải pháp FHE được xây dựng bởi một dự án đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều dự án bảo vệ quyền riêng tư.
Một dự án dựa trên công nghệ TFHE, tập trung vào các phép toán Boolean và phép toán số nguyên độ dài thấp, và xây dựng một ngăn xếp phát triển FHE cho các ứng dụng blockchain và AI.
Một dự án đã phát triển ngôn ngữ hợp đồng thông minh mới và thư viện HyperghraphFHE, phù hợp cho mạng blockchain.
Một dự án sử dụng FHE để实现 bảo vệ quyền riêng tư trong mạng tính toán AI, hỗ trợ nhiều mô hình AI.
Một dự án kết hợp FHE và trí tuệ nhân tạo, cung cấp môi trường AI phi tập trung và bảo vệ quyền riêng tư.
Một dự án như một giải pháp Layer 2 của Ethereum, hỗ trợ FHE Rollups và FHE Coprocessors, tương thích với EVM và hỗ trợ hợp đồng thông minh được viết bằng Solidity.
Kết luận
FHE như một công nghệ tiên tiến có khả năng thực hiện tính toán trên dữ liệu được mã hóa, có ưu điểm nổi bật trong việc bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu. Mặc dù hiện tại, việc ứng dụng thương mại FHE vẫn đang gặp phải những thách thức về chi phí tính toán lớn và khả năng mở rộng kém, nhưng thông qua việc tăng tốc phần cứng và tối ưu hóa thuật toán, các vấn đề này có khả năng được giải quyết dần dần. Hơn nữa, với sự phát triển của công nghệ blockchain, FHE sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc bảo vệ quyền riêng tư và tính toán an toàn. Trong tương lai, FHE có thể trở thành công nghệ cốt lõi hỗ trợ tính toán bảo vệ quyền riêng tư, mang lại những đột phá cách mạng mới cho an toàn dữ liệu.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
14 thích
Phần thưởng
14
2
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
Anon4461
· 10giờ trước
Chỉ với mức tăng này cũng xứng để gọi là thị trường tăng
Mã hóa đồng cấu FHE: Công cụ mới bảo vệ quyền riêng tư trên Blockchain và thách thức ứng dụng
Tài sản tiền điện tử thảo luận độ nóng và phân tích biến động giá
Tính đến ngày 13 tháng 10, một nền tảng dữ liệu đã thực hiện phân tích thống kê về độ nóng thảo luận và biến động giá của các tài sản tiền điện tử chính.
Số lần thảo luận về Bitcoin trong tuần trước là 12.52K, giảm 0.98% so với tuần trước. Giá đóng cửa vào Chủ nhật là 63916 USD, tăng 1.62% so với cùng kỳ tuần trước.
Thảo luận về Ethereum tuần trước đạt 3.63K lần, tăng 3.45% so với tuần trước. Giá đóng cửa vào Chủ nhật là 2530 USD, giảm 4% so với cùng kỳ tuần trước.
Số lần thảo luận về TON coin trong tuần trước là 782 lần, giảm 12.63% so với tuần trước. Giá đóng cửa vào Chủ Nhật là 5.26 USD, giảm nhẹ 0.25% so với cùng kỳ tuần trước.
Tiềm năng và thách thức của công nghệ mã hóa đồng hình
Mã hóa đồng nhất ( FHE ) là một công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực mật mã, với lợi thế cốt lõi là có thể thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã được mã hóa mà không cần giải mã. Tính năng này cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho việc bảo vệ quyền riêng tư và xử lý dữ liệu. FHE có triển vọng ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực tài chính, y tế, điện toán đám mây, học máy, hệ thống bỏ phiếu, Internet of Things và bảo vệ quyền riêng tư blockchain. Tuy nhiên, mặc dù triển vọng tươi sáng, FHE vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức trong quá trình thương mại hóa.
Lợi thế và ứng dụng của FHE
Lợi thế lớn nhất của FHE là bảo vệ quyền riêng tư. Ví dụ, khi một công ty cần tận dụng khả năng tính toán của một công ty khác để phân tích dữ liệu, nhưng không muốn tiết lộ nội dung dữ liệu, FHE có thể phát huy tác dụng. Chủ sở hữu dữ liệu có thể truyền dữ liệu đã mã hóa cho bên tính toán để xử lý, kết quả tính toán vẫn giữ trạng thái mã hóa, chủ sở hữu dữ liệu có thể giải mã để nhận được kết quả phân tích. Cơ chế này bảo vệ hiệu quả quyền riêng tư của dữ liệu, đồng thời cũng cho phép bên tính toán hoàn thành công việc cần thiết.
Đối với các ngành nhạy cảm về dữ liệu như tài chính và y tế, cơ chế bảo vệ quyền riêng tư này đặc biệt quan trọng. Với sự phát triển của điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo, an toàn dữ liệu ngày càng trở thành tâm điểm chú ý. FHE có thể cung cấp bảo vệ tính toán đa bên trong các lĩnh vực này, cho phép các bên hoàn thành hợp tác mà không tiết lộ thông tin riêng tư. Trong công nghệ blockchain, FHE nâng cao tính minh bạch và an toàn của xử lý dữ liệu thông qua các chức năng bảo vệ quyền riêng tư trên chuỗi và kiểm tra giao dịch riêng tư.
So sánh FHE với các phương thức mã hóa khác
Trong lĩnh vực Web3, FHE, chứng minh không kiến thức (ZK), tính toán đa bên (MPC) và môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) là những phương pháp chính để bảo vệ quyền riêng tư. Khác với ZK, FHE có thể thực hiện nhiều phép toán trên dữ liệu mã hóa mà không cần phải giải mã dữ liệu trước. MPC cho phép các bên tính toán trong khi dữ liệu được mã hóa, mà không cần chia sẻ thông tin riêng tư với nhau. TEE cung cấp một môi trường an toàn cho việc tính toán, nhưng tính linh hoạt trong xử lý dữ liệu thì tương đối hạn chế.
Các công nghệ mã hóa này đều có ưu điểm riêng, nhưng trong việc hỗ trợ các nhiệm vụ tính toán phức tạp, FHE nổi bật hơn cả. Tuy nhiên, FHE vẫn đối mặt với vấn đề chi phí tính toán cao và khả năng mở rộng kém trong các ứng dụng thực tế, điều này hạn chế hiệu suất của nó trong các ứng dụng thời gian thực.
Hạn chế và thách thức của FHE
Mặc dù lý thuyết FHE có nền tảng mạnh mẽ, nhưng trong ứng dụng thương mại đã gặp phải những thách thức thực tiễn:
Chi phí tính toán quy mô lớn: FHE yêu cầu một lượng lớn tài nguyên tính toán, so với tính toán không mã hóa, chi phí tính toán của nó tăng đáng kể. Đối với các phép toán đa thức bậc cao, thời gian xử lý tăng theo cấp số nhân, do đó FHE khó có thể đáp ứng nhu cầu tính toán thời gian thực.
Khả năng hoạt động hạn chế: Mặc dù FHE có thể thực hiện phép cộng và phép nhân trên dữ liệu mã hóa, nhưng hỗ trợ cho các thao tác phi tuyến tính phức tạp là hạn chế, điều này tạo ra một trở ngại cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo liên quan đến mạng nơ-ron sâu.
Độ phức tạp của hỗ trợ nhiều người dùng: FHE hoạt động tốt trong các kịch bản người dùng đơn, nhưng độ phức tạp của hệ thống tăng nhanh khi liên quan đến các tập dữ liệu của nhiều người dùng. Mặc dù có các khung FHE đa khóa cho phép các tập dữ liệu được mã hóa bằng các khóa khác nhau hoạt động, nhưng độ phức tạp trong quản lý khóa và kiến trúc hệ thống tăng đáng kể.
Sự kết hợp của FHE và trí tuệ nhân tạo
Trong thời đại hiện nay, nơi dữ liệu được điều khiển, trí tuệ nhân tạo (AI) được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, nhưng mối lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu khiến người dùng thường không sẵn lòng chia sẻ thông tin nhạy cảm. FHE cung cấp giải pháp bảo vệ quyền riêng tư cho lĩnh vực AI. Trong bối cảnh điện toán đám mây, thông qua FHE, dữ liệu của người dùng có thể được xử lý trong trạng thái mã hóa, đảm bảo tính riêng tư của dữ liệu.
Lợi thế này đặc biệt quan trọng dưới yêu cầu của các quy định như GDPR, vì những quy định này yêu cầu người dùng có quyền được biết về cách thức xử lý dữ liệu và đảm bảo rằng dữ liệu được bảo vệ trong quá trình truyền tải. Mã hóa đầu cuối của FHE cung cấp sự bảo đảm về tính tuân thủ và an toàn dữ liệu.
Ứng dụng và dự án của FHE trong blockchain
FHE chủ yếu được ứng dụng trong blockchain để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, bao gồm quyền riêng tư trên chuỗi, quyền riêng tư dữ liệu đào tạo AI, quyền riêng tư bỏ phiếu trên chuỗi và kiểm tra giao dịch riêng tư trên chuỗi. Hiện tại, nhiều dự án đang sử dụng công nghệ FHE để thúc đẩy việc thực hiện bảo vệ quyền riêng tư:
Kết luận
FHE như một công nghệ tiên tiến có khả năng thực hiện tính toán trên dữ liệu được mã hóa, có ưu điểm nổi bật trong việc bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu. Mặc dù hiện tại, việc ứng dụng thương mại FHE vẫn đang gặp phải những thách thức về chi phí tính toán lớn và khả năng mở rộng kém, nhưng thông qua việc tăng tốc phần cứng và tối ưu hóa thuật toán, các vấn đề này có khả năng được giải quyết dần dần. Hơn nữa, với sự phát triển của công nghệ blockchain, FHE sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc bảo vệ quyền riêng tư và tính toán an toàn. Trong tương lai, FHE có thể trở thành công nghệ cốt lõi hỗ trợ tính toán bảo vệ quyền riêng tư, mang lại những đột phá cách mạng mới cho an toàn dữ liệu.