Аналіз розвитку ринку криптоактивів та гомоморфного шифрування
Станом на 13 жовтня, певна платформа даних провела статистику обговорення основних криптоактивів та змін цін.
Обговорення Біткоїна минулого тижня склало 12.52K, що на 0.98% менше, ніж попереднього тижня. Його цінове закриття в неділю склало 63916 доларів, що на 1.62% більше, ніж на тому ж тижні минулого року.
Обговорення Ethereum минулого тижня досягло 3.63K разів, що на 3.45% більше, ніж попереднього тижня. Однак його закриття в неділю склало 2530 доларів, що на 4% менше, ніж на цей же період минулого тижня.
Кількість обговорень TON минулого тижня становила 782, що на 12,63% менше, ніж на попередньому тижні. Його закриття в неділю склало 5,26 доларів, що на 0,25% менше порівняно з аналогічним тижнем минулого року.
Гомоморфне шифрування (Fully Homomorphic Encryption, FHE) як передова технологія в області криптографії має свою основну перевагу в можливості безпосереднього виконання обчислень над зашифрованими даними без потреби в процесі розшифрування. Ця характеристика надає потужну підтримку для захисту конфіденційності та обробки даних. Застосування FHE є широким, охоплюючи фінанси, охорону здоров'я, хмарні обчислення, машинне навчання, електронне голосування, Інтернет речей, а також захист конфіденційності в блокчейні. Незважаючи на величезний потенціал FHE, під час комерціалізації все ще існує безліч викликів.
Перспективи застосування Гомоморфного шифрування
Найбільша перевага FHE полягає в його видатних можливостях захисту конфіденційності. Уявіть собі таку ситуацію: компанія A потребує використання обчислювальних ресурсів компанії B для аналізу даних, але не хоче, щоб компанія B отримувала доступ до вмісту оригінальних даних. У такому випадку FHE може зіграти ключову роль: компанія A може зашифрувати дані та передати їх компанії B для обробки, при цьому результати обчислень залишаються зашифрованими. Після отримання результатів компанія A розшифровує їх і отримує необхідну інформацію для аналізу. Такий механізм захищає конфіденційність даних і задовольняє обчислювальні потреби.
Для фінансової та медичної сфер, де вимоги до чутливості даних надзвичайно високі, цінність Гомоморфного шифрування (FHE) є особливо значною. З розвитком хмарних обчислень та технологій штучного інтелекту безпека даних стає все більш важливим питанням для всіх сторін. FHE в цих сферах може забезпечити захист багатосторонніх обчислень, дозволяючи всім учасникам співпрацювати без розкриття чутливої інформації. Особливо в технології блокчейн FHE значно підвищує прозорість і безпеку обробки даних за рахунок реалізації функцій захисту конфіденційності в ланцюгу та перевірки конфіденційних транзакцій.
Порівняння FHE та інших технологій шифрування
У екосистемі Web3 основними рішеннями для захисту конфіденційності є FHE, нульові знання (ZK), багаторазове безпечне обчислення (MPC) та довірене середовище виконання (TEE). Унікальність FHE полягає в тому, що він може виконувати різні операції над зашифрованими даними без необхідності попереднього розшифрування даних. MPC дозволяє кільком сторонам виконувати обчислення, зберігаючи дані в зашифрованому стані, без необхідності обміну конфіденційною інформацією. TEE, в свою чергу, забезпечує безпечне обчислювальне середовище, але відносно обмежене в гнучкості обробки даних.
Ці технології шифрування мають свої переваги, але у підтримці складних обчислювальних завдань FHE проявляє себе особливо добре. Проте FHE у реальних застосуваннях все ще стикається з проблемами високих обчислювальних витрат і низької масштабованості, що обмежує його можливості у сценаріях реального часу.
Обмеження та виклики FHE
Хоча теоретичні основи FHE є міцними, проте в процесі комерціалізації виникли деякі практичні труднощі:
Споживання обчислювальних ресурсів є значним: FHE потребує великої кількості обчислювальних ресурсів, і його обчислювальні витрати значно зростають у порівнянні з необробленими обчисленнями. Особливо для обчислень високих степенів поліномів час обробки зростає поліноміально, що ускладнює задоволення вимог до реального часу. Щоб знизити витрати, FHE часто потребує використання спеціалізованих апаратних прискорювачів, що ще більше ускладнює його впровадження.
Обмеженість операційних можливостей: хоча Гомоморфне шифрування може виконувати додавання та множення зашифрованих даних, підтримка складних нелінійних операцій є обмеженою. Це є вузьким місцем для штучного інтелекту, що включає глибокі нейронні мережі. Поточні рішення Гомоморфного шифрування в основному підходять для лінійних і простих поліноміальних обчислень, а застосування нелінійних моделей зазнає значних обмежень.
Підтримка кількох користувачів складна: Гомоморфне шифрування показує хороші результати в сценаріях з одним користувачем, але коли йдеться про набори даних з кількома користувачами, складність системи різко зростає. Хоча в 2013 році була запропонована багатоключова FHE-структура, яка дозволяє працювати з зашифрованими наборами даних з різними ключами, управління ключами та архітектура системи значно ускладнюються.
Злиття Гомоморфного шифрування та штучного інтелекту
У сучасну епоху, що керується даними, штучний інтелект (ШІ) широко застосовується в багатьох сферах, але через побоювання щодо конфіденційності даних користувачі часто не хочуть ділитися чутливою інформацією, такою як медичні та фінансові дані. Гомоморфне шифрування (FHE) пропонує рішення для захисту конфіденційності в сфері ШІ. У сценаріях хмарних обчислень дані зазвичай шифруються під час передачі та зберігання, але під час обробки часто перебувають у відкритому вигляді. З FHE дані користувачів можуть оброблятися в зашифрованому стані, забезпечуючи конфіденційність даних.
Ця перевага є особливо важливою у зв'язку з вимогами регуляторів, такими як GDPR, оскільки ці регулювання вимагають, щоб користувачі мали право знати, як обробляються їхні дані, і щоб дані були захищені під час передачі. Енд-ту-енд шифрування FHE забезпечує відповідність і безпеку даних.
Стан застосування Гомоморфного шифрування в блокчейні
Застосування Гомоморфного шифрування в сфері блокчейну в основному зосереджене на захисті конфіденційності даних, включаючи конфіденційність на ланцюгу, конфіденційність даних для навчання ШІ, конфіденційність голосування на ланцюгу та перевірку конфіденційності транзакцій на ланцюгу. Наразі кілька проектів використовують технологію Гомоморфного шифрування для сприяння реалізації захисту конфіденційності.
Рішення FHE, розроблене певною компанією, широко використовується в кількох проектах блокчейн. Ця компанія на основі технології TFHE зосередилася на булевих обчисленнях та обчисленнях з низькими довжинами цілих чисел і створила стек розробки FHE для блокчейн- та AI-додатків.
Інші проекти також активно досліджують застосування FHE:
Компанія розробила нову мову смарт-контрактів та спеціальну бібліотеку FHE, що підходять для мережі блокчейн.
Інша компанія використовує Гомоморфне шифрування для реалізації захисту конфіденційності в мережах обчислень AI, підтримуючи різні AI моделі.
Є компанії, які поєднують FHE з штучним інтелектом, пропонуючи децентралізоване та захищене від втручання середовище для ШІ.
Деякий проект як рішення Layer 2 для Ethereum підтримує FHE Rollups та FHE Coprocessors, сумісний з EVM та підтримує смарт-контракти, написані мовою Solidity.
Висновок
FHE як передова технологія, що дозволяє виконувати обчислення над зашифрованими даними, має суттєві переваги в захисті конфіденційності даних. Хоча нинішня комерційна реалізація FHE все ще стикається з проблемами високих обчислювальних витрат і поганої масштабованості, завдяки апаратному прискоренню та оптимізації алгоритмів ці проблеми можуть бути поступово вирішені. З розвитком технологій блокчейн FHE буде відігравати все більш важливу роль у захисті конфіденційності та безпечних обчисленнях. У майбутньому FHE має шанс стати основною технологією, що підтримує обчислення з захистом конфіденційності, забезпечуючи революційний прорив у безпеці даних.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Криптоактиви Коливання Гомоморфне шифрування FHE助力Web3隐私保护
Аналіз розвитку ринку криптоактивів та гомоморфного шифрування
Станом на 13 жовтня, певна платформа даних провела статистику обговорення основних криптоактивів та змін цін.
Обговорення Біткоїна минулого тижня склало 12.52K, що на 0.98% менше, ніж попереднього тижня. Його цінове закриття в неділю склало 63916 доларів, що на 1.62% більше, ніж на тому ж тижні минулого року.
Обговорення Ethereum минулого тижня досягло 3.63K разів, що на 3.45% більше, ніж попереднього тижня. Однак його закриття в неділю склало 2530 доларів, що на 4% менше, ніж на цей же період минулого тижня.
Кількість обговорень TON минулого тижня становила 782, що на 12,63% менше, ніж на попередньому тижні. Його закриття в неділю склало 5,26 доларів, що на 0,25% менше порівняно з аналогічним тижнем минулого року.
Гомоморфне шифрування (Fully Homomorphic Encryption, FHE) як передова технологія в області криптографії має свою основну перевагу в можливості безпосереднього виконання обчислень над зашифрованими даними без потреби в процесі розшифрування. Ця характеристика надає потужну підтримку для захисту конфіденційності та обробки даних. Застосування FHE є широким, охоплюючи фінанси, охорону здоров'я, хмарні обчислення, машинне навчання, електронне голосування, Інтернет речей, а також захист конфіденційності в блокчейні. Незважаючи на величезний потенціал FHE, під час комерціалізації все ще існує безліч викликів.
Перспективи застосування Гомоморфного шифрування
Найбільша перевага FHE полягає в його видатних можливостях захисту конфіденційності. Уявіть собі таку ситуацію: компанія A потребує використання обчислювальних ресурсів компанії B для аналізу даних, але не хоче, щоб компанія B отримувала доступ до вмісту оригінальних даних. У такому випадку FHE може зіграти ключову роль: компанія A може зашифрувати дані та передати їх компанії B для обробки, при цьому результати обчислень залишаються зашифрованими. Після отримання результатів компанія A розшифровує їх і отримує необхідну інформацію для аналізу. Такий механізм захищає конфіденційність даних і задовольняє обчислювальні потреби.
Для фінансової та медичної сфер, де вимоги до чутливості даних надзвичайно високі, цінність Гомоморфного шифрування (FHE) є особливо значною. З розвитком хмарних обчислень та технологій штучного інтелекту безпека даних стає все більш важливим питанням для всіх сторін. FHE в цих сферах може забезпечити захист багатосторонніх обчислень, дозволяючи всім учасникам співпрацювати без розкриття чутливої інформації. Особливо в технології блокчейн FHE значно підвищує прозорість і безпеку обробки даних за рахунок реалізації функцій захисту конфіденційності в ланцюгу та перевірки конфіденційних транзакцій.
Порівняння FHE та інших технологій шифрування
У екосистемі Web3 основними рішеннями для захисту конфіденційності є FHE, нульові знання (ZK), багаторазове безпечне обчислення (MPC) та довірене середовище виконання (TEE). Унікальність FHE полягає в тому, що він може виконувати різні операції над зашифрованими даними без необхідності попереднього розшифрування даних. MPC дозволяє кільком сторонам виконувати обчислення, зберігаючи дані в зашифрованому стані, без необхідності обміну конфіденційною інформацією. TEE, в свою чергу, забезпечує безпечне обчислювальне середовище, але відносно обмежене в гнучкості обробки даних.
Ці технології шифрування мають свої переваги, але у підтримці складних обчислювальних завдань FHE проявляє себе особливо добре. Проте FHE у реальних застосуваннях все ще стикається з проблемами високих обчислювальних витрат і низької масштабованості, що обмежує його можливості у сценаріях реального часу.
Обмеження та виклики FHE
Хоча теоретичні основи FHE є міцними, проте в процесі комерціалізації виникли деякі практичні труднощі:
Споживання обчислювальних ресурсів є значним: FHE потребує великої кількості обчислювальних ресурсів, і його обчислювальні витрати значно зростають у порівнянні з необробленими обчисленнями. Особливо для обчислень високих степенів поліномів час обробки зростає поліноміально, що ускладнює задоволення вимог до реального часу. Щоб знизити витрати, FHE часто потребує використання спеціалізованих апаратних прискорювачів, що ще більше ускладнює його впровадження.
Обмеженість операційних можливостей: хоча Гомоморфне шифрування може виконувати додавання та множення зашифрованих даних, підтримка складних нелінійних операцій є обмеженою. Це є вузьким місцем для штучного інтелекту, що включає глибокі нейронні мережі. Поточні рішення Гомоморфного шифрування в основному підходять для лінійних і простих поліноміальних обчислень, а застосування нелінійних моделей зазнає значних обмежень.
Підтримка кількох користувачів складна: Гомоморфне шифрування показує хороші результати в сценаріях з одним користувачем, але коли йдеться про набори даних з кількома користувачами, складність системи різко зростає. Хоча в 2013 році була запропонована багатоключова FHE-структура, яка дозволяє працювати з зашифрованими наборами даних з різними ключами, управління ключами та архітектура системи значно ускладнюються.
Злиття Гомоморфного шифрування та штучного інтелекту
У сучасну епоху, що керується даними, штучний інтелект (ШІ) широко застосовується в багатьох сферах, але через побоювання щодо конфіденційності даних користувачі часто не хочуть ділитися чутливою інформацією, такою як медичні та фінансові дані. Гомоморфне шифрування (FHE) пропонує рішення для захисту конфіденційності в сфері ШІ. У сценаріях хмарних обчислень дані зазвичай шифруються під час передачі та зберігання, але під час обробки часто перебувають у відкритому вигляді. З FHE дані користувачів можуть оброблятися в зашифрованому стані, забезпечуючи конфіденційність даних.
Ця перевага є особливо важливою у зв'язку з вимогами регуляторів, такими як GDPR, оскільки ці регулювання вимагають, щоб користувачі мали право знати, як обробляються їхні дані, і щоб дані були захищені під час передачі. Енд-ту-енд шифрування FHE забезпечує відповідність і безпеку даних.
Стан застосування Гомоморфного шифрування в блокчейні
Застосування Гомоморфного шифрування в сфері блокчейну в основному зосереджене на захисті конфіденційності даних, включаючи конфіденційність на ланцюгу, конфіденційність даних для навчання ШІ, конфіденційність голосування на ланцюгу та перевірку конфіденційності транзакцій на ланцюгу. Наразі кілька проектів використовують технологію Гомоморфного шифрування для сприяння реалізації захисту конфіденційності.
Рішення FHE, розроблене певною компанією, широко використовується в кількох проектах блокчейн. Ця компанія на основі технології TFHE зосередилася на булевих обчисленнях та обчисленнях з низькими довжинами цілих чисел і створила стек розробки FHE для блокчейн- та AI-додатків.
Інші проекти також активно досліджують застосування FHE:
Висновок
FHE як передова технологія, що дозволяє виконувати обчислення над зашифрованими даними, має суттєві переваги в захисті конфіденційності даних. Хоча нинішня комерційна реалізація FHE все ще стикається з проблемами високих обчислювальних витрат і поганої масштабованості, завдяки апаратному прискоренню та оптимізації алгоритмів ці проблеми можуть бути поступово вирішені. З розвитком технологій блокчейн FHE буде відігравати все більш важливу роль у захисті конфіденційності та безпечних обчисленнях. У майбутньому FHE має шанс стати основною технологією, що підтримує обчислення з захистом конфіденційності, забезпечуючи революційний прорив у безпеці даних.