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- 🎉Gate 2025 上半年社区盛典：内容达人评选投票火热进行中 🎉
🏆 谁将成为前十位 #Gate广场# 内容达人？
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1.在 Gate广场发布你对 ERA 项目的独到见解贴文
2.在贴文中添加标签： #Gate广场征文活动第二期# ，贴文字数不低于300字
3.将你的文章或观点同步到X，加上标签：Gate Square 和 ERA
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参与并推广 Gate x Caldera (ERA) 生态周活动。点击查看活动详情：https://www.gate.com/announcements/article/46169。
欢迎围绕上述主题，或从其他独特视角提出您的见解与建议。
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原创内容，至少 300 字， 重复或抄袭内容将被淘汰。
不得使用 #Gate广场征文活动第二期# 和 #ERA# 以外的任何标签。
每篇文章必须获得 至少3个互动，否则无法获得奖励
鼓励图文并茂、深度分析，观点独到。
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🧠 创意提示：不限元素内容风格，晒图带有如Gate logo、Gate色彩、周边产品、GT图案、活动纪念品、活动现场图等均可参与！
活动截止于7月25日 24:00 UTC+8
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FHE技术:保护隐私的同时实现加密数据计算
FHE:加密数据上的直接计算
FHE(全同态加密)是一种先进的加密技术,可以在加密数据上直接进行计算,从而在保护隐私的同时处理数据。FHE在金融、医疗健康、云计算、机器学习等多个领域都有潜在应用,但由于其巨大的计算和内存开销,目前商业化仍需时日。
基本原理
FHE的核心是通过多项式来隐藏原始信息。加密过程会使用密钥多项式、随机多项式和一个小的"噪声"多项式。解密需要知道密钥多项式。
为了实现加密数据上的计算,FHE将操作转换为"电路"。加法和乘法构成了基本运算,可以表达任意计算。但每次运算都会增加噪声,特别是乘法会导致噪声指数级增长,这限制了计算深度。
为解决噪声问题,FHE采用了以下技术:
目前主流FHE方案都采用Bootstrap技术,但计算开销仍然很大。与普通计算相比,FHE计算可能慢5亿倍。
面临的挑战
FHE最大的挑战是巨大的计算开销。DARPA专门启动了DPRIVE计划,试图将FHE计算速度提高到普通计算的1/10,但进展缓慢。
主要的改进方向包括:
虽然FHE技术进展缓慢,但对于保护敏感数据仍有重要意义,特别是在后量子时代。
区块链结合
FHE在区块链中主要用于保护数据隐私,包括链上隐私、AI训练数据隐私、链上投票隐私等。但完全加密交易也会带来新的问题,如失去MEV bot的正面作用、大幅提高节点要求等。
主要项目
当前主要FHE项目包括:
展望
FHE仍处于早期阶段,面临诸多挑战。但随着更多资金和人才的投入,以及专用芯片的开发,FHE有望在未来为金融、医疗等领域带来变革。其与量子计算等前沿技术的结合也值得期待。