Криптоактивы рынок еженедельный отчет и Гомоморфное шифрование Технический анализ
По состоянию на 13 октября, основные данные о Криптоактивы следующие:
Обсуждения по биткойну за прошлую неделю составили 12,52K, что на 0,98% меньше, чем на предыдущей неделе. В прошлое воскресенье цена составила 63916 долларов, что на 1,62% больше, чем в предыдущее воскресенье.
Обсуждения по Ethereum за прошлую неделю составили 3.63K, что на 3.45% больше, чем на предыдущей неделе. В прошлое воскресенье цена составила 2530 долларов, что на 4% ниже, чем в воскресенье предыдущей недели.
Обсуждения TON на прошлой неделе составили 782 раза, что на 12,63% меньше, чем на предыдущей неделе. В прошлое воскресенье цена составила 5,26 долларов, что на 0,25% ниже, чем в прошлое воскресенье.
Гомоморфное шифрование(FHE) является важной технологией в области шифрования, которая позволяет проводить вычисления непосредственно над зашифрованными данными без необходимости их расшифровки. Эта особенность имеет огромный потенциал в защите конфиденциальности и обработке данных и может быть широко применена в таких областях, как финансы, здравоохранение, облачные вычисления, машинное обучение, системы голосования, интернет вещей и блокчейн. Несмотря на широкие перспективы применения, коммерциализация FHE все еще сталкивается с множеством вызовов.
Преимущества и области применения Gомоморфного шифрования
Основное преимущество FHE заключается в защите конфиденциальности. Например, когда одной компании необходимо использовать вычислительные мощности другой компании для анализа данных, FHE позволяет обрабатывать данные в зашифрованном виде, что защищает конфиденциальность данных и одновременно выполняет необходимые вычислительные задачи.
Этот механизм защиты конфиденциальности особенно важен для таких чувствительных к данным отраслей, как финансы и здравоохранение. С развитием облачных вычислений и искусственного интеллекта Гомоморфное шифрование играет ключевую роль в защите многопартии вычислений, позволяя сторонам сотрудничать без раскрытия конфиденциальной информации. В технологии блокчейн Гомоморфное шифрование повышает прозрачность и безопасность обработки данных, предоставляя функции защиты конфиденциальности на цепочке и проверки конфиденциальных транзакций.
Сравнение FHE с другими способами шифрования
В области Web3 FHE, нулевые доказательства (ZK), многопартитные вычисления (MPC) и доверенные среды выполнения (TEE) являются основными методами защиты конфиденциальности. FHE позволяет выполнять различные операции с зашифрованными данными без необходимости предварительной расшифровки. MPC позволяет сторонам выполнять вычисления на зашифрованных данных без обмена конфиденциальной информацией. TEE предоставляет вычисления в безопасной среде, но гибкость обработки данных относительно ограничена.
Эти криптографические технологии имеют свои преимущества, но в поддержке сложных вычислительных задач Гомоморфное шифрование особенно выделяется. Однако Гомоморфное шифрование все еще сталкивается с проблемами высокой вычислительной нагрузки и плохой масштабируемости в реальных приложениях, что ограничивает его производительность в реальном времени.
Ограничения и вызовы FHE
Несмотря на то, что теоретическая основа FHE мощна, в коммерческом применении возникают реальные проблемы:
Значительные вычислительные затраты: FHE требует большого количества вычислительных ресурсов, по сравнению с нешифрованными вычислениями, его вычислительные затраты значительно увеличиваются. Для высоких полиномиальных вычислений время обработки растет полиномиально, что затрудняет удовлетворение требований к вычислениям в реальном времени.
Ограниченные операционные возможности: FHE может выполнять сложение и умножение зашифрованных данных, но поддержка сложных нелинейных операций ограничена, что является узким местом для приложений искусственного интеллекта, таких как глубокие нейронные сети.
Сложность поддержки нескольких пользователей: Гомоморфное шифрование хорошо работает в сценариях с одним пользователем, но при работе с многопользовательскими наборами данных системная сложность резко возрастает.
Слияние FHE и искусственного интеллекта
В эпоху данных AI широко применяется в различных областях, но проблемы конфиденциальности данных ограничивают обмен чувствительной информацией. Гомоморфное шифрование предоставляет AI решение для защиты конфиденциальности, позволяя обрабатывать данные в зашифрованном состоянии, обеспечивая их конфиденциальность. Это преимущество особенно важно в условиях требований таких нормативных актов, как GDPR, поскольку они требуют от пользователей права на информированное согласие в отношении способов обработки данных и обеспечения защиты данных в процессе передачи.
Применение FHE в блокчейне и проекты
Гомоморфное шифрование (FHE) в блокчейне в основном используется для защиты конфиденциальности данных, включая конфиденциальность на цепи, конфиденциальность данных для обучения ИИ, конфиденциальность голосования на цепи и конфиденциальность проверки транзакций на цепи и т.д. В настоящее время несколько проектов используют технологию Гомоморфного шифрования для продвижения реализации защиты конфиденциальности:
Решение FHE, разработанное проектом, широко используется в нескольких проектах по защите конфиденциальности.
Есть проекты, основанные на технологии TFHE, которые сосредоточены на булевых операциях и операциях с целыми числами короткой длины, и создали стек разработки FHE для приложений на базе блокчейна и ИИ.
Некоторые проекты разработали новый язык смарт-контрактов и библиотеку FHE, подходящие для блокчейн-сетей.
Также проекты используют Гомоморфное шифрование для обеспечения конфиденциальности в вычислительных сетях ИИ, поддерживая различные модели ИИ.
Некоторые проекты объединяют FHE и искусственный интеллект, предоставляя децентрализованную и защищенную конфиденциальность среду AI.
В качестве решения второго уровня для Ethereum, существуют проекты, поддерживающие FHE Rollups и FHE Coprocessors, совместимые с EVM и поддерживающие смарт-контракты, написанные на Solidity.
Вывод
FHE как продвинутая технология, позволяющая выполнять вычисления на зашифрованных данных, имеет значительные преимущества в защите конфиденциальности данных. Несмотря на текущие проблемы с высокой вычислительной нагрузкой и низкой масштабируемостью, благодаря аппаратному ускорению и оптимизации алгоритмов эти проблемы могут быть постепенно решены. С развитием технологии блокчейн FHE будет играть все более важную роль в защите конфиденциальности и безопасных вычислениях. В будущем FHE может стать ключевой технологией, поддерживающей вычисления с защитой конфиденциальности, что приведет к революционному прорыву в области безопасности данных.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Биткойн, Ethereum за неделю показали разнонаправленное движение, перспективы Гомоморфного шифрования广阔
Криптоактивы рынок еженедельный отчет и Гомоморфное шифрование Технический анализ
По состоянию на 13 октября, основные данные о Криптоактивы следующие:
Обсуждения по биткойну за прошлую неделю составили 12,52K, что на 0,98% меньше, чем на предыдущей неделе. В прошлое воскресенье цена составила 63916 долларов, что на 1,62% больше, чем в предыдущее воскресенье.
Обсуждения по Ethereum за прошлую неделю составили 3.63K, что на 3.45% больше, чем на предыдущей неделе. В прошлое воскресенье цена составила 2530 долларов, что на 4% ниже, чем в воскресенье предыдущей недели.
Обсуждения TON на прошлой неделе составили 782 раза, что на 12,63% меньше, чем на предыдущей неделе. В прошлое воскресенье цена составила 5,26 долларов, что на 0,25% ниже, чем в прошлое воскресенье.
Гомоморфное шифрование(FHE) является важной технологией в области шифрования, которая позволяет проводить вычисления непосредственно над зашифрованными данными без необходимости их расшифровки. Эта особенность имеет огромный потенциал в защите конфиденциальности и обработке данных и может быть широко применена в таких областях, как финансы, здравоохранение, облачные вычисления, машинное обучение, системы голосования, интернет вещей и блокчейн. Несмотря на широкие перспективы применения, коммерциализация FHE все еще сталкивается с множеством вызовов.
Преимущества и области применения Gомоморфного шифрования
Основное преимущество FHE заключается в защите конфиденциальности. Например, когда одной компании необходимо использовать вычислительные мощности другой компании для анализа данных, FHE позволяет обрабатывать данные в зашифрованном виде, что защищает конфиденциальность данных и одновременно выполняет необходимые вычислительные задачи.
Этот механизм защиты конфиденциальности особенно важен для таких чувствительных к данным отраслей, как финансы и здравоохранение. С развитием облачных вычислений и искусственного интеллекта Гомоморфное шифрование играет ключевую роль в защите многопартии вычислений, позволяя сторонам сотрудничать без раскрытия конфиденциальной информации. В технологии блокчейн Гомоморфное шифрование повышает прозрачность и безопасность обработки данных, предоставляя функции защиты конфиденциальности на цепочке и проверки конфиденциальных транзакций.
Сравнение FHE с другими способами шифрования
В области Web3 FHE, нулевые доказательства (ZK), многопартитные вычисления (MPC) и доверенные среды выполнения (TEE) являются основными методами защиты конфиденциальности. FHE позволяет выполнять различные операции с зашифрованными данными без необходимости предварительной расшифровки. MPC позволяет сторонам выполнять вычисления на зашифрованных данных без обмена конфиденциальной информацией. TEE предоставляет вычисления в безопасной среде, но гибкость обработки данных относительно ограничена.
Эти криптографические технологии имеют свои преимущества, но в поддержке сложных вычислительных задач Гомоморфное шифрование особенно выделяется. Однако Гомоморфное шифрование все еще сталкивается с проблемами высокой вычислительной нагрузки и плохой масштабируемости в реальных приложениях, что ограничивает его производительность в реальном времени.
Ограничения и вызовы FHE
Несмотря на то, что теоретическая основа FHE мощна, в коммерческом применении возникают реальные проблемы:
Значительные вычислительные затраты: FHE требует большого количества вычислительных ресурсов, по сравнению с нешифрованными вычислениями, его вычислительные затраты значительно увеличиваются. Для высоких полиномиальных вычислений время обработки растет полиномиально, что затрудняет удовлетворение требований к вычислениям в реальном времени.
Ограниченные операционные возможности: FHE может выполнять сложение и умножение зашифрованных данных, но поддержка сложных нелинейных операций ограничена, что является узким местом для приложений искусственного интеллекта, таких как глубокие нейронные сети.
Сложность поддержки нескольких пользователей: Гомоморфное шифрование хорошо работает в сценариях с одним пользователем, но при работе с многопользовательскими наборами данных системная сложность резко возрастает.
Слияние FHE и искусственного интеллекта
В эпоху данных AI широко применяется в различных областях, но проблемы конфиденциальности данных ограничивают обмен чувствительной информацией. Гомоморфное шифрование предоставляет AI решение для защиты конфиденциальности, позволяя обрабатывать данные в зашифрованном состоянии, обеспечивая их конфиденциальность. Это преимущество особенно важно в условиях требований таких нормативных актов, как GDPR, поскольку они требуют от пользователей права на информированное согласие в отношении способов обработки данных и обеспечения защиты данных в процессе передачи.
Применение FHE в блокчейне и проекты
Гомоморфное шифрование (FHE) в блокчейне в основном используется для защиты конфиденциальности данных, включая конфиденциальность на цепи, конфиденциальность данных для обучения ИИ, конфиденциальность голосования на цепи и конфиденциальность проверки транзакций на цепи и т.д. В настоящее время несколько проектов используют технологию Гомоморфного шифрования для продвижения реализации защиты конфиденциальности:
Вывод
FHE как продвинутая технология, позволяющая выполнять вычисления на зашифрованных данных, имеет значительные преимущества в защите конфиденциальности данных. Несмотря на текущие проблемы с высокой вычислительной нагрузкой и низкой масштабируемостью, благодаря аппаратному ускорению и оптимизации алгоритмов эти проблемы могут быть постепенно решены. С развитием технологии блокчейн FHE будет играть все более важную роль в защите конфиденциальности и безопасных вычислениях. В будущем FHE может стать ключевой технологией, поддерживающей вычисления с защитой конфиденциальности, что приведет к революционному прорыву в области безопасности данных.