Análisis del desarrollo del mercado de Activos Cripto y la tecnología de Cifrado homomórfico
Hasta el 13 de octubre, una plataforma de datos ha estadísticamente analizado la discusión y las variaciones de precios de las principales Activos Cripto.
El número de discusiones sobre Bitcoin la semana pasada fue de 12.52K, lo que representa una disminución del 0.98% en comparación con la semana anterior. Su precio de cierre del domingo fue de 63916 dólares, lo que representa un aumento del 1.62% en comparación con la misma semana del mes anterior.
La discusión sobre Ethereum alcanzó 3.63K veces la semana pasada, un aumento del 3.45% en comparación con la semana anterior. Sin embargo, su precio de cierre del domingo fue de 2530 dólares, una caída del 4% en comparación con el mismo período de la semana pasada.
El número de discusiones sobre TON la semana pasada fue de 782, lo que representa una disminución del 12.63% en comparación con la semana anterior. Su precio de cierre del domingo fue de 5.26 dólares, con una ligera caída del 0.25% en comparación con el mismo período de la semana pasada.
El cifrado homomórfico (Fully Homomorphic Encryption, FHE) como tecnología de vanguardia en el campo de la criptografía, su ventaja principal radica en la capacidad de realizar cálculos directamente sobre datos encriptados, sin necesidad de un proceso de desencriptación. Esta característica proporciona un fuerte apoyo para la protección de la privacidad y el procesamiento de datos. El alcance de aplicación de FHE es amplio, abarcando múltiples campos como las finanzas, la salud, la computación en la nube, el aprendizaje automático, la votación electrónica, el Internet de las cosas y la protección de la privacidad en blockchain. A pesar del enorme potencial de FHE, todavía enfrenta numerosos desafíos en su proceso de comercialización.
Perspectivas de aplicación del Cifrado homomórfico
La mayor ventaja de FHE radica en su excepcional capacidad de protección de la privacidad. Imaginemos un escenario en el que la empresa A necesita utilizar los recursos de computación de la empresa B para analizar datos, pero no desea que la empresa B acceda al contenido de los datos originales. En este caso, FHE puede desempeñar un papel clave: la empresa A puede cifrar los datos y enviarlos a la empresa B para su procesamiento, manteniendo los resultados de los cálculos en estado cifrado. Una vez que la empresa A recibe los resultados, los descifra y obtiene la información analítica que necesita. Este mecanismo protege la privacidad de los datos y satisface las necesidades de cálculo.
Para industrias como la financiera y la médica, donde la sensibilidad de los datos es extremadamente alta, el valor del Cifrado homomórfico (FHE) es especialmente destacado. Con el rápido desarrollo de la computación en la nube y las tecnologías de inteligencia artificial, la seguridad de los datos se ha convertido en el foco de atención para todas las partes. El FHE puede proporcionar protección de computación multipartita en estos campos, permitiendo que las partes involucradas colaboren sin exponer información sensible. Especialmente en la tecnología de blockchain, el FHE mejora significativamente la transparencia y seguridad del procesamiento de datos a través de la implementación de funciones como la protección de la privacidad en cadena y la revisión de transacciones privadas.
Comparación de FHE con otras técnicas de encriptación
En el ecosistema Web3, FHE, pruebas de cero conocimiento (ZK), cálculo seguro multiparte (MPC) y entornos de ejecución confiables (TEE) son los principales esquemas de protección de la privacidad. Lo singular de FHE es que puede realizar múltiples operaciones sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptar los datos primero. MPC permite que múltiples partes realicen cálculos manteniendo el estado de encriptación de los datos, sin necesidad de compartir información privada entre sí. TEE proporciona un entorno de cálculo seguro, pero es relativamente limitado en términos de flexibilidad en el procesamiento de datos.
Estas tecnologías de encriptación tienen sus propias ventajas, pero en el apoyo a tareas de computación complejas, el Cifrado homomórfico (FHE) se destaca especialmente. Sin embargo, en aplicaciones prácticas, el FHE todavía enfrenta problemas de alto costo computacional y mala escalabilidad, lo que limita su rendimiento en escenarios de aplicaciones en tiempo real.
Limitaciones y desafíos del cifrado homomórfico
A pesar de que la base teórica del Cifrado homomórfico es sólida, se han encontrado algunas dificultades prácticas en el proceso de comercialización:
El consumo de recursos de cálculo es enorme: FHE requiere una gran cantidad de recursos de cálculo, y en comparación con los cálculos no encriptados, su costo computacional aumenta significativamente. Especialmente para operaciones polinómicas de alto grado, el tiempo de procesamiento crece de forma polinómica, lo que dificulta satisfacer las demandas de cálculo en tiempo real. Para reducir costos, FHE a menudo necesita depender de la aceleración de hardware especializado, lo que a su vez aumenta la complejidad de la implementación.
Capacidad de operación limitada: Aunque FHE puede realizar sumas y multiplicaciones de datos encriptados, el soporte para operaciones no lineales complejas es limitado. Esto representa un cuello de botella para aplicaciones de inteligencia artificial que involucran redes neuronales profundas. Los esquemas FHE actuales son principalmente adecuados para cálculos lineales y polinómicos simples, y la aplicación de modelos no lineales está muy restringida.
Soporte multiusuario complejo: FHE se desempeña bien en escenarios de un solo usuario, pero la complejidad del sistema aumenta drásticamente cuando se involucran conjuntos de datos de múltiples usuarios. Aunque el marco de FHE de múltiples claves propuesto en 2013 permite operar sobre conjuntos de datos encriptados con diferentes claves, la complejidad de la gestión de claves y la arquitectura del sistema aumenta significativamente.
La fusión de FHE con la inteligencia artificial
En la actual era impulsada por datos, la inteligencia artificial (IA) se aplica ampliamente en múltiples campos, pero debido a las preocupaciones sobre la privacidad de los datos, los usuarios a menudo no están dispuestos a compartir información sensible, como datos médicos y financieros. El Cifrado homomórfico (FHE) proporciona una solución de protección de la privacidad en el campo de la IA. En el escenario de la computación en la nube, los datos suelen estar encriptados durante el proceso de transmisión y almacenamiento, pero a menudo están en estado de texto claro durante el procesamiento. A través del FHE, los datos del usuario pueden ser procesados mientras se mantiene el estado encriptado, asegurando la privacidad de los datos.
Esta ventaja es especialmente importante bajo regulaciones como el GDPR, que exigen que los usuarios tengan derecho a ser informados sobre cómo se procesa su información y garantizan que los datos estén protegidos durante la transferencia. La encriptación de extremo a extremo de FHE proporciona garantías de cumplimiento y seguridad de datos.
Estado actual de la aplicación de Cifrado homomórfico en la blockchain
La aplicación de FHE en el campo de la blockchain se centra principalmente en la protección de la privacidad de datos, incluyendo la privacidad en cadena, la privacidad de datos para entrenamiento de IA, la privacidad en votaciones en cadena y la revisión de transacciones privadas en cadena. Actualmente, varios proyectos están utilizando la tecnología FHE para promover la realización de la protección de la privacidad.
La solución FHE desarrollada por una empresa se aplica ampliamente en múltiples proyectos de blockchain. La empresa se basa en la tecnología TFHE, enfocándose en operaciones booleanas y operaciones de enteros de baja longitud, y ha construido una pila de desarrollo FHE para aplicaciones de blockchain y AI.
Otros proyectos también están explorando activamente la aplicación de Cifrado homomórfico:
Una empresa ha desarrollado un nuevo lenguaje de contratos inteligentes y una biblioteca FHE especial, adecuada para redes de blockchain.
Otra empresa utiliza Cifrado homomórfico para lograr la protección de la privacidad en redes de cálculo de IA, apoyando múltiples modelos de IA.
Hay empresas que combinan FHE con inteligencia artificial, proporcionando un entorno de IA descentralizado y que protege la privacidad.
Un proyecto como solución de Layer 2 para Ethereum, que admite FHE Rollups y FHE Coprocessors, es compatible con EVM y soporta contratos inteligentes escritos en Solidity.
Conclusión
FHE, como una tecnología avanzada que permite realizar cálculos sobre datos encriptados, tiene ventajas significativas en la protección de la privacidad de los datos. Aunque actualmente la aplicación comercial de FHE aún enfrenta problemas de alto costo computacional 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 de 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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Activos Cripto行情Fluctuación Cifrado homomórficoFHE助力Web3隐私保护
Análisis del desarrollo del mercado de Activos Cripto y la tecnología de Cifrado homomórfico
Hasta el 13 de octubre, una plataforma de datos ha estadísticamente analizado la discusión y las variaciones de precios de las principales Activos Cripto.
El número de discusiones sobre Bitcoin la semana pasada fue de 12.52K, lo que representa una disminución del 0.98% en comparación con la semana anterior. Su precio de cierre del domingo fue de 63916 dólares, lo que representa un aumento del 1.62% en comparación con la misma semana del mes anterior.
La discusión sobre Ethereum alcanzó 3.63K veces la semana pasada, un aumento del 3.45% en comparación con la semana anterior. Sin embargo, su precio de cierre del domingo fue de 2530 dólares, una caída del 4% en comparación con el mismo período de la semana pasada.
El número de discusiones sobre TON la semana pasada fue de 782, lo que representa una disminución del 12.63% en comparación con la semana anterior. Su precio de cierre del domingo fue de 5.26 dólares, con una ligera caída del 0.25% en comparación con el mismo período de la semana pasada.
El cifrado homomórfico (Fully Homomorphic Encryption, FHE) como tecnología de vanguardia en el campo de la criptografía, su ventaja principal radica en la capacidad de realizar cálculos directamente sobre datos encriptados, sin necesidad de un proceso de desencriptación. Esta característica proporciona un fuerte apoyo para la protección de la privacidad y el procesamiento de datos. El alcance de aplicación de FHE es amplio, abarcando múltiples campos como las finanzas, la salud, la computación en la nube, el aprendizaje automático, la votación electrónica, el Internet de las cosas y la protección de la privacidad en blockchain. A pesar del enorme potencial de FHE, todavía enfrenta numerosos desafíos en su proceso de comercialización.
Perspectivas de aplicación del Cifrado homomórfico
La mayor ventaja de FHE radica en su excepcional capacidad de protección de la privacidad. Imaginemos un escenario en el que la empresa A necesita utilizar los recursos de computación de la empresa B para analizar datos, pero no desea que la empresa B acceda al contenido de los datos originales. En este caso, FHE puede desempeñar un papel clave: la empresa A puede cifrar los datos y enviarlos a la empresa B para su procesamiento, manteniendo los resultados de los cálculos en estado cifrado. Una vez que la empresa A recibe los resultados, los descifra y obtiene la información analítica que necesita. Este mecanismo protege la privacidad de los datos y satisface las necesidades de cálculo.
Para industrias como la financiera y la médica, donde la sensibilidad de los datos es extremadamente alta, el valor del Cifrado homomórfico (FHE) es especialmente destacado. Con el rápido desarrollo de la computación en la nube y las tecnologías de inteligencia artificial, la seguridad de los datos se ha convertido en el foco de atención para todas las partes. El FHE puede proporcionar protección de computación multipartita en estos campos, permitiendo que las partes involucradas colaboren sin exponer información sensible. Especialmente en la tecnología de blockchain, el FHE mejora significativamente la transparencia y seguridad del procesamiento de datos a través de la implementación de funciones como la protección de la privacidad en cadena y la revisión de transacciones privadas.
Comparación de FHE con otras técnicas de encriptación
En el ecosistema Web3, FHE, pruebas de cero conocimiento (ZK), cálculo seguro multiparte (MPC) y entornos de ejecución confiables (TEE) son los principales esquemas de protección de la privacidad. Lo singular de FHE es que puede realizar múltiples operaciones sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptar los datos primero. MPC permite que múltiples partes realicen cálculos manteniendo el estado de encriptación de los datos, sin necesidad de compartir información privada entre sí. TEE proporciona un entorno de cálculo seguro, pero es relativamente limitado en términos de flexibilidad en el procesamiento de datos.
Estas tecnologías de encriptación tienen sus propias ventajas, pero en el apoyo a tareas de computación complejas, el Cifrado homomórfico (FHE) se destaca especialmente. Sin embargo, en aplicaciones prácticas, el FHE todavía enfrenta problemas de alto costo computacional y mala escalabilidad, lo que limita su rendimiento en escenarios de aplicaciones en tiempo real.
Limitaciones y desafíos del cifrado homomórfico
A pesar de que la base teórica del Cifrado homomórfico es sólida, se han encontrado algunas dificultades prácticas en el proceso de comercialización:
El consumo de recursos de cálculo es enorme: FHE requiere una gran cantidad de recursos de cálculo, y en comparación con los cálculos no encriptados, su costo computacional aumenta significativamente. Especialmente para operaciones polinómicas de alto grado, el tiempo de procesamiento crece de forma polinómica, lo que dificulta satisfacer las demandas de cálculo en tiempo real. Para reducir costos, FHE a menudo necesita depender de la aceleración de hardware especializado, lo que a su vez aumenta la complejidad de la implementación.
Capacidad de operación limitada: Aunque FHE puede realizar sumas y multiplicaciones de datos encriptados, el soporte para operaciones no lineales complejas es limitado. Esto representa un cuello de botella para aplicaciones de inteligencia artificial que involucran redes neuronales profundas. Los esquemas FHE actuales son principalmente adecuados para cálculos lineales y polinómicos simples, y la aplicación de modelos no lineales está muy restringida.
Soporte multiusuario complejo: FHE se desempeña bien en escenarios de un solo usuario, pero la complejidad del sistema aumenta drásticamente cuando se involucran conjuntos de datos de múltiples usuarios. Aunque el marco de FHE de múltiples claves propuesto en 2013 permite operar sobre conjuntos de datos encriptados con diferentes claves, la complejidad de la gestión de claves y la arquitectura del sistema aumenta significativamente.
La fusión de FHE con la inteligencia artificial
En la actual era impulsada por datos, la inteligencia artificial (IA) se aplica ampliamente en múltiples campos, pero debido a las preocupaciones sobre la privacidad de los datos, los usuarios a menudo no están dispuestos a compartir información sensible, como datos médicos y financieros. El Cifrado homomórfico (FHE) proporciona una solución de protección de la privacidad en el campo de la IA. En el escenario de la computación en la nube, los datos suelen estar encriptados durante el proceso de transmisión y almacenamiento, pero a menudo están en estado de texto claro durante el procesamiento. A través del FHE, los datos del usuario pueden ser procesados mientras se mantiene el estado encriptado, asegurando la privacidad de los datos.
Esta ventaja es especialmente importante bajo regulaciones como el GDPR, que exigen que los usuarios tengan derecho a ser informados sobre cómo se procesa su información y garantizan que los datos estén protegidos durante la transferencia. La encriptación de extremo a extremo de FHE proporciona garantías de cumplimiento y seguridad de datos.
Estado actual de la aplicación de Cifrado homomórfico en la blockchain
La aplicación de FHE en el campo de la blockchain se centra principalmente en la protección de la privacidad de datos, incluyendo la privacidad en cadena, la privacidad de datos para entrenamiento de IA, la privacidad en votaciones en cadena y la revisión de transacciones privadas en cadena. Actualmente, varios proyectos están utilizando la tecnología FHE para promover la realización de la protección de la privacidad.
La solución FHE desarrollada por una empresa se aplica ampliamente en múltiples proyectos de blockchain. La empresa se basa en la tecnología TFHE, enfocándose en operaciones booleanas y operaciones de enteros de baja longitud, y ha construido una pila de desarrollo FHE para aplicaciones de blockchain y AI.
Otros proyectos también están explorando activamente la aplicación de Cifrado homomórfico:
Conclusión
FHE, como una tecnología avanzada que permite realizar cálculos sobre datos encriptados, tiene ventajas significativas en la protección de la privacidad de los datos. Aunque actualmente la aplicación comercial de FHE aún enfrenta problemas de alto costo computacional 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 de 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.