Tài sản tiền điện tử thị trường tuần báo và Mã hóa đồng cấu Phân tích kỹ thuật
Tính đến ngày 13 tháng 10, thống kê dữ liệu của các tài sản tiền điện tử chính như sau:
Khối lượng thảo luận về Bitcoin tuần trước là 12.52K lần, giảm 0.98% so với tuần trước. Giá vào Chủ nhật tuần trước là 63916 đô la, tăng 1.62% so với Chủ nhật tuần trước.
Khối lượng thảo luận về Ethereum trong tuần trước là 3.63K lần, tăng 3.45% so với tuần trước. Giá vào Chủ nhật tuần trước là 2530 đô la, giảm 4% so với Chủ nhật tuần trước.
Lượng thảo luận về TON tuần trước là 782 lần, giảm 12.63% so với tuần trước. Giá vào Chủ nhật tuần trước là 5.26 đô la, giảm nhẹ 0.25% so với Chủ nhật tuần trước.
Mã hóa đồng cấu(FHE) là một công nghệ quan trọng trong lĩnh vực mật mã, cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu mã hóa mà không cần giải mã. Đặc điểm này có tiềm năng to lớn trong việc bảo vệ quyền riêng tư và xử lý dữ liệu, có thể được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như tài chính, y tế, điện toán đám mây, học máy, hệ thống bỏ phiếu, Internet vạn vật và blockchain. Mặc dù có triển vọng ứng dụng rộng rãi, việc thương mại hóa FHE vẫn đối mặt với nhiều thách thức.
Lợi ích và ứng dụng của FHE
Ưu điểm cốt lõi của FHE nằm ở việc bảo vệ quyền riêng tư. Ví dụ, khi một công ty cần sử dụng khả năng tính toán của một công ty khác để phân tích dữ liệu, FHE cho phép dữ liệu được xử lý trong trạng thái mã hóa, bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu trong khi vẫn hoàn thành các nhiệm vụ tính toán cần thiết.
Cơ chế bảo vệ quyền riêng tư này đặc biệt quan trọng đối với các ngành nhạy cảm về dữ liệu như tài chính và y tế. Với sự phát triển của điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo, FHE đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ tính toán đa bên, cho phép các bên hợp tác mà không tiết lộ thông tin riêng tư. Trong công nghệ blockchain, FHE nâng cao tính minh bạch và an toàn trong xử lý dữ liệu bằng cách cung cấp các chức năng bảo vệ quyền riêng tư trên chuỗi và kiểm tra giao dịch riêng tư.
So sánh FHE với các phương pháp mã hóa khác
Trong lĩnh vực Web3, FHE, chứng minh không kiến thức (ZK), tính toán nhiều bên (MPC) và môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) đều là những phương pháp chính để bảo vệ quyền riêng tư. 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 thực hiện tính toán trong khi dữ liệu được mã hóa mà không cần chia sẻ thông tin riêng tư. TEE cung cấp một môi trường an toàn cho việc tính toán, nhưng tính linh hoạt trong việc xử lý dữ liệu thì tương đối hạn chế.
Các công nghệ mã hóa này có những lợi thế riêng, nhưng trong việc hỗ trợ các nhiệm vụ tính toán phức tạp, Mã hóa đồng cấu tỏ ra đặc biệt xuất sắc. Tuy nhiên, Mã hóa đồng cấu vẫn phải 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 cần nhiều 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 hàm đa thức, khó đáp ứng nhu cầu tính toán thời gian thực.
Khả năng hoạt động hạn chế: FHE có thể thực hiện phép cộng và phép nhân trên dữ liệu đã mã hóa, nhưng hỗ trợ cho các phép toán phi tuyến phức tạp là hạn chế, điều này là một nút thắt cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo như mạng nơ-ron sâu.
Độ phức tạp của việc hỗ trợ nhiều người dùng: FHE hoạt động tốt trong các tình huống một người dùng, nhưng khi liên quan đến tập dữ liệu nhiều người dùng, độ phức tạp của hệ thống tăng lên đáng kể.
Sự kết hợp giữa FHE và trí tuệ nhân tạo
Trong thời đại dữ liệu, AI được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, nhưng vấn đề bảo mật dữ liệu đã hạn chế việc chia sẻ dữ liệu nhạy cảm. FHE cung cấp giải pháp bảo vệ quyền riêng tư cho AI, cho phép xử lý trong khi giữ nguyên trạng thái mã hóa của dữ liệu, đảm bảo tính riêng tư. 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 biết về cách thức xử lý dữ liệu và đảm bảo rằng dữ liệu được bảo vệ trong quá trình truyền tải.
Ứng dụng và dự án của FHE trong blockchain
FHE chủ yếu được sử dụng trong blockchain để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, bao gồm quyền riêng tư trên chuỗi, quyền riêng tư dữ liệu huấn luyện AI, quyền riêng tư bỏ phiếu trên chuỗi và kiểm tra giao dịch riêng tư trên chuỗi. Hiện nay, 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.
Có dự án dựa trên công nghệ TFHE, tập trung vào phép toán Boolean và phép toán số nguyên ngắn, và đã xây dựng một ngăn xếp phát triển FHE cho ứng dụng blockchain và AI.
Một số dự án đã phát triển ngôn ngữ hợp đồng thông minh mới và thư viện FHE, phù hợp với mạng blockchain.
Còn có dự án sử dụng Mã hóa đồng cấu để thực hiện bảo vệ quyền riêng tư trong mạng tính toán AI, hỗ trợ nhiều mô hình AI.
Một số dự án kết hợp FHE với trí tuệ nhân tạo, cung cấp môi trường AI phi tập trung và bảo vệ quyền riêng tư.
Là giải pháp Layer 2 cho Ethereum, có các dự án hỗ trợ FHE Rollups và FHE Coprocessors, tương thích 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 mã hóa, có những lợi thế đáng kể trong việc bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu. Mặc dù hiện tại đang đối mặt với thách thức về chi phí tính toán lớn và khả năng mở rộng kém, nhưng thông qua tăng tốc phần cứng và tối ưu hóa thuật toán, những vấn đề này có khả năng được giải quyết dần dần. 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 khả năng trở thành công nghệ cốt lõi hỗ trợ tính toán bảo vệ quyền riêng tư, mang lại những đột phá cách mạng 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.
13 thích
Phần thưởng
13
5
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
JustHodlIt
· 6giờ trước
Cứ nằm đó đi, Bitcoin đã tăng lên cũng không liên quan gì đến bạn.
Bitcoin, Ethereum có sự tăng giảm lẫn nhau trong tuần qua, công nghệ Mã hóa đồng cấu có triển vọng rộng mở.
Tài sản tiền điện tử thị trường tuần báo và Mã hóa đồng cấu Phân tích kỹ thuật
Tính đến ngày 13 tháng 10, thống kê dữ liệu của các tài sản tiền điện tử chính như sau:
Khối lượng thảo luận về Bitcoin tuần trước là 12.52K lần, giảm 0.98% so với tuần trước. Giá vào Chủ nhật tuần trước là 63916 đô la, tăng 1.62% so với Chủ nhật tuần trước.
Khối lượng thảo luận về Ethereum trong tuần trước là 3.63K lần, tăng 3.45% so với tuần trước. Giá vào Chủ nhật tuần trước là 2530 đô la, giảm 4% so với Chủ nhật tuần trước.
Lượng thảo luận về TON tuần trước là 782 lần, giảm 12.63% so với tuần trước. Giá vào Chủ nhật tuần trước là 5.26 đô la, giảm nhẹ 0.25% so với Chủ nhật tuần trước.
Mã hóa đồng cấu(FHE) là một công nghệ quan trọng trong lĩnh vực mật mã, cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu mã hóa mà không cần giải mã. Đặc điểm này có tiềm năng to lớn trong việc bảo vệ quyền riêng tư và xử lý dữ liệu, có thể được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như tài chính, y tế, điện toán đám mây, học máy, hệ thống bỏ phiếu, Internet vạn vật và blockchain. Mặc dù có triển vọng ứng dụng rộng rãi, việc thương mại hóa FHE vẫn đối mặt với nhiều thách thức.
Lợi ích và ứng dụng của FHE
Ưu điểm cốt lõi của FHE nằm ở việc bảo vệ quyền riêng tư. Ví dụ, khi một công ty cần sử dụng khả năng tính toán của một công ty khác để phân tích dữ liệu, FHE cho phép dữ liệu được xử lý trong trạng thái mã hóa, bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu trong khi vẫn hoàn thành các nhiệm vụ tính toán cần thiết.
Cơ chế bảo vệ quyền riêng tư này đặc biệt quan trọng đối với các ngành nhạy cảm về dữ liệu như tài chính và y tế. Với sự phát triển của điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo, FHE đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ tính toán đa bên, cho phép các bên hợp tác mà không tiết lộ thông tin riêng tư. Trong công nghệ blockchain, FHE nâng cao tính minh bạch và an toàn trong xử lý dữ liệu bằng cách cung cấp các chức năng bảo vệ quyền riêng tư trên chuỗi và kiểm tra giao dịch riêng tư.
So sánh FHE với các phương pháp mã hóa khác
Trong lĩnh vực Web3, FHE, chứng minh không kiến thức (ZK), tính toán nhiều bên (MPC) và môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) đều là những phương pháp chính để bảo vệ quyền riêng tư. 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 thực hiện tính toán trong khi dữ liệu được mã hóa mà không cần chia sẻ thông tin riêng tư. TEE cung cấp một môi trường an toàn cho việc tính toán, nhưng tính linh hoạt trong việc xử lý dữ liệu thì tương đối hạn chế.
Các công nghệ mã hóa này có những lợi thế riêng, nhưng trong việc hỗ trợ các nhiệm vụ tính toán phức tạp, Mã hóa đồng cấu tỏ ra đặc biệt xuất sắc. Tuy nhiên, Mã hóa đồng cấu vẫn phải 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 cần nhiều 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 hàm đa thức, khó đáp ứng nhu cầu tính toán thời gian thực.
Khả năng hoạt động hạn chế: FHE có thể thực hiện phép cộng và phép nhân trên dữ liệu đã mã hóa, nhưng hỗ trợ cho các phép toán phi tuyến phức tạp là hạn chế, điều này là một nút thắt cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo như mạng nơ-ron sâu.
Độ phức tạp của việc hỗ trợ nhiều người dùng: FHE hoạt động tốt trong các tình huống một người dùng, nhưng khi liên quan đến tập dữ liệu nhiều người dùng, độ phức tạp của hệ thống tăng lên đáng kể.
Sự kết hợp giữa FHE và trí tuệ nhân tạo
Trong thời đại dữ liệu, AI được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, nhưng vấn đề bảo mật dữ liệu đã hạn chế việc chia sẻ dữ liệu nhạy cảm. FHE cung cấp giải pháp bảo vệ quyền riêng tư cho AI, cho phép xử lý trong khi giữ nguyên trạng thái mã hóa của dữ liệu, đảm bảo tính riêng tư. 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 biết về cách thức xử lý dữ liệu và đảm bảo rằng dữ liệu được bảo vệ trong quá trình truyền tải.
Ứng dụng và dự án của FHE trong blockchain
FHE chủ yếu được sử dụng trong blockchain để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, bao gồm quyền riêng tư trên chuỗi, quyền riêng tư dữ liệu huấn luyện AI, quyền riêng tư bỏ phiếu trên chuỗi và kiểm tra giao dịch riêng tư trên chuỗi. Hiện nay, 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 mã hóa, có những lợi thế đáng kể trong việc bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu. Mặc dù hiện tại đang đối mặt với thách thức về chi phí tính toán lớn và khả năng mở rộng kém, nhưng thông qua tăng tốc phần cứng và tối ưu hóa thuật toán, những vấn đề này có khả năng được giải quyết dần dần. 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 khả năng trở thành công nghệ cốt lõi hỗ trợ tính toán bảo vệ quyền riêng tư, mang lại những đột phá cách mạng cho an toàn dữ liệu.