Activos Cripto mercado semanal y Análisis técnico de Cifrado homomórfico
Hasta el 13 de octubre, las estadísticas de datos de las principales Activos Cripto son las siguientes:
El volumen de discusión de Bitcoin la semana pasada fue de 12.52K, lo que representa una disminución del 0.98% en comparación con la semana anterior. El precio del domingo pasado fue de 63916 dólares, lo que representa un aumento del 1.62% en comparación con el domingo de la semana anterior.
El volumen de discusión de Ethereum la semana pasada fue de 3.63K, un aumento del 3.45% en comparación con la semana anterior. El precio del domingo pasado fue de 2530 dólares, una caída del 4% en comparación con el domingo de la semana anterior.
La discusión sobre TON la semana pasada fue de 782 veces, lo que representa una disminución del 12.63% en comparación con la semana anterior. El precio del domingo pasado fue de 5.26 dólares, lo que representa una ligera caída del 0.25% en comparación con el domingo anterior.
Cifrado homomórfico(FHE) es una tecnología importante en el campo de la criptografía, que permite realizar cálculos directamente sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptarlos. Esta característica tiene un gran potencial en la protección de la privacidad y el procesamiento de datos, y puede aplicarse ampliamente en finanzas, salud, computación en la nube, aprendizaje automático, sistemas de votación, Internet de las cosas y blockchain, entre otros. A pesar de las amplias perspectivas de aplicación, la comercialización de FHE aún enfrenta muchos desafíos.
Ventajas y escenarios de aplicación de FHE
La ventaja principal de FHE radica en la protección de la privacidad. Por ejemplo, cuando una empresa necesita utilizar la capacidad de cálculo de otra empresa para analizar datos, FHE permite que los datos se procesen en un estado encriptado, protegiendo la privacidad de los datos mientras se completan las tareas de cálculo necesarias.
Este mecanismo de protección de la privacidad es especialmente importante en industrias sensibles a datos como las finanzas y la salud. Con el desarrollo de la computación en la nube y la inteligencia artificial, el Cifrado homomórfico (FHE) desempeña un papel clave en la protección del cómputo multipartito, permitiendo a las partes colaborar sin exponer información privada. En la tecnología blockchain, el FHE mejora la transparencia y seguridad del procesamiento de datos al ofrecer funciones como la protección de la privacidad en la cadena y la revisión de transacciones privadas.
Comparación de FHE con otros métodos de encriptación
En el ámbito de Web3, FHE, pruebas de cero conocimiento (ZK), computación multipartita (MPC) y entorno de ejecución confiable (TEE) son todos métodos principales de protección de la privacidad. FHE puede realizar múltiples operaciones sobre datos encriptados sin necesidad de descifrar los datos primero. MPC permite que las partes realicen cálculos sin compartir información privada mientras los datos están encriptados. TEE proporciona cálculos en un entorno seguro, pero la flexibilidad del procesamiento de datos es relativamente limitada.
Estas tecnologías de encriptación tienen sus propias ventajas, pero en el apoyo a tareas de cálculo complejas, el Cifrado homomórfico (FHE) se destaca especialmente. Sin embargo, el FHE todavía enfrenta problemas de altos costos computacionales y mala escalabilidad en aplicaciones prácticas, lo que limita su rendimiento en aplicaciones en tiempo real.
Limitaciones y desafíos del FHE
A pesar de que la base teórica de FHE es sólida, se han encontrado desafíos prácticos en su aplicación comercial:
Alto costo computacional: FHE requiere una gran cantidad de recursos de computación, y en comparación con los cálculos no encriptados, su costo computacional aumenta significativamente. Para operaciones de polinomios de alto grado, el tiempo de procesamiento crece de manera polinómica, lo que dificulta satisfacer las demandas de cálculo en tiempo real.
Capacidad de operación limitada: FHE puede realizar suma y multiplicación de datos encriptados, pero el soporte para operaciones no lineales complejas es limitado, lo que representa un cuello de botella para aplicaciones de inteligencia artificial como las redes neuronales profundas.
Complejidad del soporte para múltiples usuarios: FHE se desempeña bien en escenarios de un solo usuario, pero la complejidad del sistema aumenta drásticamente cuando se trata de conjuntos de datos de múltiples usuarios.
La combinación de FHE y la inteligencia artificial
En la era impulsada por datos, la IA se aplica ampliamente en varios campos, pero los problemas de privacidad de datos limitan el intercambio de datos sensibles. El Cifrado homomórfico (FHE) proporciona soluciones de protección de privacidad para la IA, permitiendo el procesamiento de datos mientras se mantiene su estado encriptado, asegurando la privacidad. Esta ventaja es especialmente importante bajo regulaciones como el GDPR, ya que estas regulaciones exigen que los usuarios tengan derecho a la información sobre la forma en que se procesan sus datos y garantizan que los datos estén protegidos durante la transmisión.
Aplicaciones de FHE en blockchain y proyectos
FHE se utiliza principalmente en blockchain 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 en cadena. Actualmente, varios proyectos están utilizando la tecnología FHE para impulsar la implementación de la protección de la privacidad:
La solución FHE construida por un cierto proyecto se utiliza ampliamente en varios proyectos de protección de la privacidad.
Hay proyectos basados en la tecnología TFHE, que se centran en operaciones booleanas y operaciones de enteros de baja longitud, y han construido una pila de desarrollo FHE para aplicaciones de blockchain y AI.
Algunos proyectos han desarrollado un nuevo lenguaje de contratos inteligentes y una biblioteca de FHE, adecuadas para redes de blockchain.
También hay proyectos que utilizan el Cifrado homomórfico para implementar la protección de la privacidad en redes de cálculo de IA, admitiendo varios modelos de IA.
Algunos proyectos combinan FHE con inteligencia artificial, ofreciendo un entorno de IA descentralizado y con protección de la privacidad.
Como solución de Layer 2 para Ethereum, hay proyectos que soportan Rollups FHE y Coprocesadores FHE, compatibles con EVM y que soportan contratos inteligentes escritos en Solidity.
Conclusión
FHE, como una tecnología avanzada capaz de realizar cálculos sobre datos encriptados, tiene ventajas significativas en la protección de la privacidad de los datos. A pesar de enfrentar actualmente desafíos como altos costos computacionales y baja escalabilidad, se espera que estos problemas se resuelvan gradualmente a través de la aceleración de hardware y la optimización de algoritmos. Con el desarrollo de la tecnología blockchain, FHE desempeñará un papel cada vez más importante en la protección de la privacidad y el cálculo seguro. En el futuro, se espera que FHE se convierta en la tecnología central que respalde el cálculo de protección de la privacidad, trayendo avances revolucionarios a la seguridad de los datos.
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JustHodlIt
· hace9h
Estén todos acostados, el Bitcoin ha subido y no es asunto suyo.
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SleepTrader
· hace9h
Bitcoin ha subido, ¿y qué? Aún así, sigo perdiendo.
Bitcoin, Ethereum presentan subidas y caídas esta semana; el futuro del cifrado homomórfico es amplio.
Activos Cripto mercado semanal y Análisis técnico de Cifrado homomórfico
Hasta el 13 de octubre, las estadísticas de datos de las principales Activos Cripto son las siguientes:
El volumen de discusión de Bitcoin la semana pasada fue de 12.52K, lo que representa una disminución del 0.98% en comparación con la semana anterior. El precio del domingo pasado fue de 63916 dólares, lo que representa un aumento del 1.62% en comparación con el domingo de la semana anterior.
El volumen de discusión de Ethereum la semana pasada fue de 3.63K, un aumento del 3.45% en comparación con la semana anterior. El precio del domingo pasado fue de 2530 dólares, una caída del 4% en comparación con el domingo de la semana anterior.
La discusión sobre TON la semana pasada fue de 782 veces, lo que representa una disminución del 12.63% en comparación con la semana anterior. El precio del domingo pasado fue de 5.26 dólares, lo que representa una ligera caída del 0.25% en comparación con el domingo anterior.
Cifrado homomórfico(FHE) es una tecnología importante en el campo de la criptografía, que permite realizar cálculos directamente sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptarlos. Esta característica tiene un gran potencial en la protección de la privacidad y el procesamiento de datos, y puede aplicarse ampliamente en finanzas, salud, computación en la nube, aprendizaje automático, sistemas de votación, Internet de las cosas y blockchain, entre otros. A pesar de las amplias perspectivas de aplicación, la comercialización de FHE aún enfrenta muchos desafíos.
Ventajas y escenarios de aplicación de FHE
La ventaja principal de FHE radica en la protección de la privacidad. Por ejemplo, cuando una empresa necesita utilizar la capacidad de cálculo de otra empresa para analizar datos, FHE permite que los datos se procesen en un estado encriptado, protegiendo la privacidad de los datos mientras se completan las tareas de cálculo necesarias.
Este mecanismo de protección de la privacidad es especialmente importante en industrias sensibles a datos como las finanzas y la salud. Con el desarrollo de la computación en la nube y la inteligencia artificial, el Cifrado homomórfico (FHE) desempeña un papel clave en la protección del cómputo multipartito, permitiendo a las partes colaborar sin exponer información privada. En la tecnología blockchain, el FHE mejora la transparencia y seguridad del procesamiento de datos al ofrecer funciones como la protección de la privacidad en la cadena y la revisión de transacciones privadas.
Comparación de FHE con otros métodos de encriptación
En el ámbito de Web3, FHE, pruebas de cero conocimiento (ZK), computación multipartita (MPC) y entorno de ejecución confiable (TEE) son todos métodos principales de protección de la privacidad. FHE puede realizar múltiples operaciones sobre datos encriptados sin necesidad de descifrar los datos primero. MPC permite que las partes realicen cálculos sin compartir información privada mientras los datos están encriptados. TEE proporciona cálculos en un entorno seguro, pero la flexibilidad del procesamiento de datos es relativamente limitada.
Estas tecnologías de encriptación tienen sus propias ventajas, pero en el apoyo a tareas de cálculo complejas, el Cifrado homomórfico (FHE) se destaca especialmente. Sin embargo, el FHE todavía enfrenta problemas de altos costos computacionales y mala escalabilidad en aplicaciones prácticas, lo que limita su rendimiento en aplicaciones en tiempo real.
Limitaciones y desafíos del FHE
A pesar de que la base teórica de FHE es sólida, se han encontrado desafíos prácticos en su aplicación comercial:
Alto costo computacional: FHE requiere una gran cantidad de recursos de computación, y en comparación con los cálculos no encriptados, su costo computacional aumenta significativamente. Para operaciones de polinomios de alto grado, el tiempo de procesamiento crece de manera polinómica, lo que dificulta satisfacer las demandas de cálculo en tiempo real.
Capacidad de operación limitada: FHE puede realizar suma y multiplicación de datos encriptados, pero el soporte para operaciones no lineales complejas es limitado, lo que representa un cuello de botella para aplicaciones de inteligencia artificial como las redes neuronales profundas.
Complejidad del soporte para múltiples usuarios: FHE se desempeña bien en escenarios de un solo usuario, pero la complejidad del sistema aumenta drásticamente cuando se trata de conjuntos de datos de múltiples usuarios.
La combinación de FHE y la inteligencia artificial
En la era impulsada por datos, la IA se aplica ampliamente en varios campos, pero los problemas de privacidad de datos limitan el intercambio de datos sensibles. El Cifrado homomórfico (FHE) proporciona soluciones de protección de privacidad para la IA, permitiendo el procesamiento de datos mientras se mantiene su estado encriptado, asegurando la privacidad. Esta ventaja es especialmente importante bajo regulaciones como el GDPR, ya que estas regulaciones exigen que los usuarios tengan derecho a la información sobre la forma en que se procesan sus datos y garantizan que los datos estén protegidos durante la transmisión.
Aplicaciones de FHE en blockchain y proyectos
FHE se utiliza principalmente en blockchain 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 en cadena. Actualmente, varios proyectos están utilizando la tecnología FHE para impulsar la implementación de la protección de la privacidad:
Conclusión
FHE, como una tecnología avanzada capaz de realizar cálculos sobre datos encriptados, tiene ventajas significativas en la protección de la privacidad de los datos. A pesar de enfrentar actualmente desafíos como altos costos computacionales y baja escalabilidad, se espera que estos problemas se resuelvan gradualmente a través de la aceleración de hardware y la optimización de algoritmos. Con el desarrollo de la tecnología blockchain, FHE desempeñará un papel cada vez más importante en la protección de la privacidad y el cálculo seguro. En el futuro, se espera que FHE se convierta en la tecnología central que respalde el cálculo de protección de la privacidad, trayendo avances revolucionarios a la seguridad de los datos.