Обзор рынка криптоактивов и обсуждение гомоморфного шифрования

По состоянию на 13 октября, обсуждение и ценовые показатели трех основных криптоактивов выглядят следующим образом:

Количество обсуждений о биткойне на прошлой неделе составило 12,52K, что на 0,98% меньше по сравнению с предыдущей неделей. Цена закрытия в воскресенье составила 63916 долларов, что на 1,62% больше по сравнению с предыдущей неделей.

Обсуждений по Ethereum на прошлой неделе было 3,63K, что на 3,45% больше по сравнению с предыдущей неделей. Закрывающая цена в воскресенье составила 2530 долларов, что на 4% ниже.

Обсуждение некоторых криптоактивов на прошлой неделе составило 782 раза, что на 12,63% меньше по сравнению с предыдущей неделей. Закрывающая цена в воскресенье составила 5,26 долларов, что на 0,25% ниже по сравнению с предыдущей неделей.

Гомоморфное шифрование(FHE) является важной технологией в области криптографии, которая позволяет выполнять вычисления непосредственно на зашифрованных данных без необходимости их расшифровки. Эта особенность придает FHE огромный потенциал в области защиты конфиденциальности и обработки данных, что позволяет широко применять его в таких сферах, как финансы, здравоохранение, облачные вычисления, машинное обучение и многих других. Однако коммерциализация FHE все еще сталкивается с множеством проблем.

Ценность применения Гомоморфного шифрования

Основное преимущество Гомоморфного шифрования заключается в защите конфиденциальности. Например, одна компания может передать зашифрованные данные другой компании для анализа, не опасаясь утечки данных. Этот механизм особенно важен для таких чувствительных к данным отраслей, как финансы и здравоохранение. С развитием облачных вычислений и искусственного интеллекта, Гомоморфное шифрование имеет широкие перспективы применения в многопартнерских безопасных расчетах. В области Криптоактивов Гомоморфное шифрование может быть использовано для повышения конфиденциальности и безопасности транзакций.

Сравнение FHE с другими технологиями шифрования

В области Web3 FHE, нулевые доказательства (ZK), многопартийные вычисления (MPC) и доверенные исполняемые среды (TEE) являются основными методами защиты конфиденциальности. В сравнении, FHE может выполнять различные операции с зашифрованными данными без необходимости их расшифровки. MPC позволяет нескольким сторонам совместно вычислять, защищая конфиденциальность. TEE предоставляет безопасную вычислительную среду, но с низкой гибкостью.

Несмотря на то, что FHE отлично справляется с поддержкой сложных вычислительных задач, его высокая вычислительная нагрузка и проблемы с масштабируемостью по-прежнему ограничивают его широкое использование в реальных приложениях.

Проблемы, с которыми сталкивается FHE

1. Высокие вычислительные затраты: Гомоморфное шифрование требует значительных вычислительных ресурсов, особенно для операций с многочленами высокой степени, время обработки растет полиномиально.

2. Ограниченные операционные возможности: FHE в основном поддерживает операции сложения и умножения, поддержка сложных нелинейных операций ограничена, что ограничивает его использование в приложениях ИИ, таких как глубокие нейронные сети.

3. Поддержка нескольких пользователей сложна: при работе с наборами данных для нескольких пользователей сложность системы FHE значительно возрастает, управление ключами и проектирование архитектуры становятся более трудными.

Слияние Гомоморфного шифрования и ИИ

В современную эпоху, управляемую данными, технологии ИИ широко применяются в различных областях. Однако проблемы конфиденциальности данных часто препятствуют пользователям делиться чувствительной информацией. Гомоморфное шифрование предоставляет ИИ решение для защиты конфиденциальности, позволяя обрабатывать данные в зашифрованном состоянии, обеспечивая безопасность конфиденциальности. Эта особенность особенно важна в условиях строгих норм защиты данных, таких как GDPR.

Применение Гомоморфного шифрования в блокчейне

Гомоморфное шифрование в области блокчейн в основном используется для защиты конфиденциальности данных, включая конфиденциальность в цепочке, конфиденциальность данных для обучения ИИ, конфиденциальность голосования и проверку транзакций. В настоящее время уже существует несколько проектов, исследующих практическое применение технологии Гомоморфного шифрования:

• Некоторый проект: основанный на технологии TFHE, сосредоточенный на булевых операциях и операциях с целыми числами низкой длины, для построения стека разработки FHE для блокчейна и AI-приложений.

• Некоторый проект: разработан новый язык смарт-контрактов и библиотека FHE, подходящие для блокчейн-сетей.

• Некоторый проект: использование Гомоморфного шифрования для обеспечения конфиденциальности в вычислительных сетях ИИ, поддерживающее различные модели ИИ.

• Некоторый проект: сочетание Gомоморфного шифрования и ИИ, предоставляющее децентрализованную и защищённую конфиденциальность среду ИИ.

• Некоторый проект: как решение второго уровня для Ethereum, поддерживает Gомоморфное шифрование Rollups и Gомоморфное шифрование Копрцессоры, совместим с EVM и поддерживает смарт-контракты на Solidity.

Заключение

FHE как передовая технология, позволяющая выполнять вычисления над зашифрованными данными, имеет значительные преимущества в защите конфиденциальности данных. Несмотря на то, что в настоящее время все еще существуют такие проблемы, как вычислительные затраты и масштабируемость, эти проблемы могут быть решены благодаря аппаратному ускорению и оптимизации алгоритмов. С развитием технологий блокчейн важность FHE в области защиты конфиденциальности и безопасных вычислений будет все более очевидной, и она может стать ключевой технологией, поддерживающей вычисления с защитой конфиденциальности, что приведет к революционному прорыву в безопасности данных.