Potencial e Desafios da Criptografia Homomórfica FHE
Até 13 de outubro, uma plataforma de dados contabilizou as principais criptomoedas:
O volume de discussão do Bitcoin na semana passada foi de 12,52K, uma diminuição de 0,98% em relação à semana anterior. O preço de fechamento no domingo foi de 63916 dólares, um aumento de 1,62% em relação à semana anterior.
O volume de discussão sobre Ethereum na semana passada foi de 3,63K, com um aumento de 3,45% em relação à semana anterior. O preço de fechamento no domingo foi de 2530 dólares, com uma queda de 4% em relação à semana anterior.
A discussão sobre TON na semana passada foi de 782 vezes, uma queda de 12,63% em relação à semana anterior. O preço de fechamento no domingo foi de 5,26 dólares, uma queda de 0,25% em relação à semana anterior.
Criptografia homomórfica(FHE) como uma estrela em ascensão no campo da encriptação, sua principal vantagem reside na capacidade de realizar operações diretamente sobre dados encriptados sem a necessidade de descriptografá-los. Essa característica confere-lhe amplas perspectivas de aplicação em proteção de privacidade e processamento de dados, abrangendo diversos setores como finanças, saúde, computação em nuvem, aprendizado de máquina, sistemas de votação, Internet das Coisas e blockchain. No entanto, apesar do enorme potencial do FHE, seu caminho para a comercialização ainda enfrenta diversos desafios.
Cenários de aplicação e vantagens da FHE
A principal característica do FHE é a sua poderosa capacidade de proteção da privacidade. Por exemplo, quando uma empresa precisa utilizar os recursos computacionais de outra empresa para analisar dados, mas não deseja expor o conteúdo dos dados, o FHE pode ser utilizado. O proprietário dos dados pode transmitir dados encriptados para a parte que irá calcular, e o resultado do cálculo permanece em estado encriptado, permitindo que o proprietário dos dados o decifre para obter os resultados da análise. Este mecanismo protege a privacidade dos dados e realiza a tarefa de cálculo necessária.
Para indústrias sensíveis a dados, como finanças e saúde, o mecanismo de proteção de privacidade do FHE é especialmente importante. Com o desenvolvimento da computação em nuvem e da inteligência artificial, a segurança dos dados tornou-se um foco crescente de atenção. O FHE pode realizar cálculos seguros entre várias partes nesses cenários, permitindo que as partes colaborem sem revelar informações privadas. Na tecnologia blockchain, o FHE melhora a transparência e a segurança do processamento de dados, oferecendo proteção de privacidade em cadeia e revisão de transações privadas.
Comparação entre FHE e outras tecnologias de proteção de privacidade
No campo do Web3, FHE é classificado juntamente com provas de conhecimento zero (ZK), computação multipartidária (MPC) e ambientes de execução confiáveis (TEE) como principais métodos de proteção da privacidade. Diferentemente do ZK, o FHE pode realizar várias operações em dados encriptados sem a necessidade de decifrar os dados primeiro. O MPC permite que as partes realizem cálculos enquanto os dados estão encriptados, sem precisar compartilhar informações privadas. O TEE, por sua vez, oferece computação em um ambiente seguro, mas a flexibilidade no processamento de dados é relativamente limitada.
Apesar de estas tecnologias terem as suas vantagens, a FHE destaca-se especialmente no apoio a tarefas de computação complexas. No entanto, a FHE ainda enfrenta problemas de altos custos computacionais e baixa escalabilidade em aplicações práticas, o que limita o seu desempenho em aplicações em tempo real.
Desafios enfrentados pelo FHE
Apesar da forte base teórica da Criptografia homomórfica, surgiram dificuldades práticas durante o processo de comercialização:
Custo computacional em grande escala: A Criptografia homomórfica exige uma quantidade significativa de recursos computacionais, aumentando significativamente os custos em comparação com cálculos não encriptados. Para operações de polinômios de alto grau, o tempo de processamento cresce de forma polinomial, tornando difícil atender à demanda de cálculos em tempo real. A redução de custos depende de aceleração por hardware dedicado, mas isso aumenta a complexidade de implementação.
Capacidade de operação limitada: Embora a Criptografia homomórfica (FHE) possa executar adição e multiplicação de dados encriptados, o suporte para operações não lineares complexas é limitado, o que representa um gargalo para aplicações de IA que envolvem redes neurais profundas. Atualmente, os esquemas FHE são principalmente adequados para cálculos lineares e polinomiais simples, enquanto a aplicação de modelos não lineares é significativamente restringida.
Suporte a múltiplos usuários complexo: A FHE apresenta um bom desempenho em cenários de usuário único, mas a complexidade do sistema aumenta drasticamente quando se trata de conjuntos de dados de múltiplos usuários. Embora a estrutura FHE de múltiplas chaves permita a operação de conjuntos de dados criptografados com diferentes chaves, a gestão de chaves e a complexidade da arquitetura do sistema aumentam significativamente.
A combinação de FHE e inteligência artificial
Na era dos dados, a IA é amplamente aplicada em vários campos, mas as preocupações com a privacidade dos dados fazem com que os usuários muitas vezes relutem em partilhar informações sensíveis. A Criptografia homomórfica oferece uma solução de proteção de privacidade para a IA. No cenário da computação em nuvem, a Criptografia homomórfica permite que os dados dos usuários sejam processados em estado de encriptação, garantindo a privacidade.
Esta vantagem é especialmente importante sob regulamentações como o GDPR, uma vez que essas regulamentações exigem que os usuários tenham o direito de ser informados sobre as formas de processamento de dados e garantem a proteção durante a transmissão de dados. A encriptação de ponta a ponta com FHE oferece garantias de conformidade e segurança de dados.
Criptografia homomórfica na blockchain
A Criptografia homomórfica (FHE) é principalmente utilizada na blockchain para proteger a privacidade dos dados, incluindo privacidade em cadeia, privacidade dos dados de treinamento de IA, privacidade de votação em cadeia e revisão de transações privadas em cadeia. Atualmente, vários projetos estão utilizando a tecnologia FHE para promover a realização da proteção da privacidade:
A tecnologia construída por um fornecedor de soluções FHE foi amplamente aplicada em vários projetos de proteção da privacidade.
Há projetos baseados na tecnologia TFHE, focados em operações booleanas e operações com inteiros de baixa largura, e construindo uma pilha de desenvolvimento FHE para aplicações de blockchain e IA.
Alguns projetos desenvolveram novas linguagens de contratos inteligentes e bibliotecas FHE, adequadas para redes de blockchain.
Existem projetos que utilizam FHE para implementar a proteção de privacidade em redes de computação AI, suportando vários modelos de AI.
Alguns projetos combinam FHE com inteligência artificial, oferecendo um ambiente de IA descentralizado e com proteção de privacidade.
Como um projeto de solução Layer 2 do Ethereum, suporta FHE Rollups e FHE Coprocessors, é compatível com EVM e suporta contratos inteligentes escritos em Solidity.
Conclusão
A FHE, como uma tecnologia avançada que permite realizar cálculos sobre dados encriptados, apresenta vantagens significativas na proteção da privacidade dos dados. Embora a aplicação comercial atual da FHE enfrente desafios de alto custo computacional e baixa escalabilidade, através da aceleração de hardware e otimização de algoritmos, esses problemas podem ser gradualmente resolvidos. Com o desenvolvimento da tecnologia blockchain, a FHE desempenhará um papel cada vez mais importante na proteção da privacidade e no cálculo seguro. No futuro, a FHE pode se tornar a tecnologia central que sustenta o cálculo de proteção da privacidade, trazendo um avanço revolucionário para a segurança dos dados.
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ChainComedian
· 9h atrás
O seu círculo começou a encriptar.
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MidnightSeller
· 08-14 02:03
btc subiu, por que ainda estou a perder dinheiro?
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GateUser-3824aa38
· 08-14 02:02
Ninguém consegue proteger-se da natureza humana, haha
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SignatureCollector
· 08-14 01:58
Outra nova novidade do algoritmo
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RunWhenCut
· 08-14 01:49
FHE? Para que serve para os investidores de retalho? É melhor olhar para o preço da moeda.
Tecnologia FHE: a estrela do futuro e os desafios da proteção de privacidade em Blockchain
Potencial e Desafios da Criptografia Homomórfica FHE
Até 13 de outubro, uma plataforma de dados contabilizou as principais criptomoedas:
O volume de discussão do Bitcoin na semana passada foi de 12,52K, uma diminuição de 0,98% em relação à semana anterior. O preço de fechamento no domingo foi de 63916 dólares, um aumento de 1,62% em relação à semana anterior.
O volume de discussão sobre Ethereum na semana passada foi de 3,63K, com um aumento de 3,45% em relação à semana anterior. O preço de fechamento no domingo foi de 2530 dólares, com uma queda de 4% em relação à semana anterior.
A discussão sobre TON na semana passada foi de 782 vezes, uma queda de 12,63% em relação à semana anterior. O preço de fechamento no domingo foi de 5,26 dólares, uma queda de 0,25% em relação à semana anterior.
Criptografia homomórfica(FHE) como uma estrela em ascensão no campo da encriptação, sua principal vantagem reside na capacidade de realizar operações diretamente sobre dados encriptados sem a necessidade de descriptografá-los. Essa característica confere-lhe amplas perspectivas de aplicação em proteção de privacidade e processamento de dados, abrangendo diversos setores como finanças, saúde, computação em nuvem, aprendizado de máquina, sistemas de votação, Internet das Coisas e blockchain. No entanto, apesar do enorme potencial do FHE, seu caminho para a comercialização ainda enfrenta diversos desafios.
Cenários de aplicação e vantagens da FHE
A principal característica do FHE é a sua poderosa capacidade de proteção da privacidade. Por exemplo, quando uma empresa precisa utilizar os recursos computacionais de outra empresa para analisar dados, mas não deseja expor o conteúdo dos dados, o FHE pode ser utilizado. O proprietário dos dados pode transmitir dados encriptados para a parte que irá calcular, e o resultado do cálculo permanece em estado encriptado, permitindo que o proprietário dos dados o decifre para obter os resultados da análise. Este mecanismo protege a privacidade dos dados e realiza a tarefa de cálculo necessária.
Para indústrias sensíveis a dados, como finanças e saúde, o mecanismo de proteção de privacidade do FHE é especialmente importante. Com o desenvolvimento da computação em nuvem e da inteligência artificial, a segurança dos dados tornou-se um foco crescente de atenção. O FHE pode realizar cálculos seguros entre várias partes nesses cenários, permitindo que as partes colaborem sem revelar informações privadas. Na tecnologia blockchain, o FHE melhora a transparência e a segurança do processamento de dados, oferecendo proteção de privacidade em cadeia e revisão de transações privadas.
Comparação entre FHE e outras tecnologias de proteção de privacidade
No campo do Web3, FHE é classificado juntamente com provas de conhecimento zero (ZK), computação multipartidária (MPC) e ambientes de execução confiáveis (TEE) como principais métodos de proteção da privacidade. Diferentemente do ZK, o FHE pode realizar várias operações em dados encriptados sem a necessidade de decifrar os dados primeiro. O MPC permite que as partes realizem cálculos enquanto os dados estão encriptados, sem precisar compartilhar informações privadas. O TEE, por sua vez, oferece computação em um ambiente seguro, mas a flexibilidade no processamento de dados é relativamente limitada.
Apesar de estas tecnologias terem as suas vantagens, a FHE destaca-se especialmente no apoio a tarefas de computação complexas. No entanto, a FHE ainda enfrenta problemas de altos custos computacionais e baixa escalabilidade em aplicações práticas, o que limita o seu desempenho em aplicações em tempo real.
Desafios enfrentados pelo FHE
Apesar da forte base teórica da Criptografia homomórfica, surgiram dificuldades práticas durante o processo de comercialização:
Custo computacional em grande escala: A Criptografia homomórfica exige uma quantidade significativa de recursos computacionais, aumentando significativamente os custos em comparação com cálculos não encriptados. Para operações de polinômios de alto grau, o tempo de processamento cresce de forma polinomial, tornando difícil atender à demanda de cálculos em tempo real. A redução de custos depende de aceleração por hardware dedicado, mas isso aumenta a complexidade de implementação.
Capacidade de operação limitada: Embora a Criptografia homomórfica (FHE) possa executar adição e multiplicação de dados encriptados, o suporte para operações não lineares complexas é limitado, o que representa um gargalo para aplicações de IA que envolvem redes neurais profundas. Atualmente, os esquemas FHE são principalmente adequados para cálculos lineares e polinomiais simples, enquanto a aplicação de modelos não lineares é significativamente restringida.
Suporte a múltiplos usuários complexo: A FHE apresenta um bom desempenho em cenários de usuário único, mas a complexidade do sistema aumenta drasticamente quando se trata de conjuntos de dados de múltiplos usuários. Embora a estrutura FHE de múltiplas chaves permita a operação de conjuntos de dados criptografados com diferentes chaves, a gestão de chaves e a complexidade da arquitetura do sistema aumentam significativamente.
A combinação de FHE e inteligência artificial
Na era dos dados, a IA é amplamente aplicada em vários campos, mas as preocupações com a privacidade dos dados fazem com que os usuários muitas vezes relutem em partilhar informações sensíveis. A Criptografia homomórfica oferece uma solução de proteção de privacidade para a IA. No cenário da computação em nuvem, a Criptografia homomórfica permite que os dados dos usuários sejam processados em estado de encriptação, garantindo a privacidade.
Esta vantagem é especialmente importante sob regulamentações como o GDPR, uma vez que essas regulamentações exigem que os usuários tenham o direito de ser informados sobre as formas de processamento de dados e garantem a proteção durante a transmissão de dados. A encriptação de ponta a ponta com FHE oferece garantias de conformidade e segurança de dados.
Criptografia homomórfica na blockchain
A Criptografia homomórfica (FHE) é principalmente utilizada na blockchain para proteger a privacidade dos dados, incluindo privacidade em cadeia, privacidade dos dados de treinamento de IA, privacidade de votação em cadeia e revisão de transações privadas em cadeia. Atualmente, vários projetos estão utilizando a tecnologia FHE para promover a realização da proteção da privacidade:
Conclusão
A FHE, como uma tecnologia avançada que permite realizar cálculos sobre dados encriptados, apresenta vantagens significativas na proteção da privacidade dos dados. Embora a aplicação comercial atual da FHE enfrente desafios de alto custo computacional e baixa escalabilidade, através da aceleração de hardware e otimização de algoritmos, esses problemas podem ser gradualmente resolvidos. Com o desenvolvimento da tecnologia blockchain, a FHE desempenhará um papel cada vez mais importante na proteção da privacidade e no cálculo seguro. No futuro, a FHE pode se tornar a tecnologia central que sustenta o cálculo de proteção da privacidade, trazendo um avanço revolucionário para a segurança dos dados.