Потенціал та виклики технології гомоморфного шифрування FHE
Станом на 13 жовтня, дані з певної платформи щодо основних шифрувань показують:
Обсяг обговорень біткоїна минулого тижня становив 12.52K разів, що на 0.98% менше в порівнянні з попереднім тижнем. Ціна закриття в неділю становила 63916 доларів, що на 1.62% більше в порівнянні з попереднім тижнем.
Обсяг обговорень Ethereum минулого тижня склав 3.63K разів, що на 3.45% більше в порівнянні з попереднім періодом. Ціна закриття в неділю склала 2530 доларів, що на 4% менше в порівнянні з попереднім періодом.
Обговорення TON минулого тижня склало 782 рази, що на 12.63% менше в порівнянні з попереднім періодом. Ціна закриття в неділю становила 5.26 доларів, що на 0.25% менше в порівнянні з попереднім періодом.
Гомоморфне шифрування(FHE) як нова зірка в галузі шифрування, має свою основну перевагу в тому, що можна безпосередньо виконувати операції над зашифрованими даними без необхідності їх розшифрування. Ця особливість надає йому широкі перспективи застосування в захисті конфіденційності та обробці даних, охоплюючи фінанси, медицину, хмарні обчислення, машинне навчання, системи голосування, Інтернет речей та блокчейн. Однак, незважаючи на величезний потенціал FHE, його комерціалізації все ще ставляться численні виклики.
Сценарії використання та переваги FHE
Основна особливість FHE – це потужні можливості захисту приватності. Наприклад, коли одна компанія потребує використання обчислювальних ресурсів іншої компанії для аналізу даних, але не хоче розкривати вміст даних, FHE може бути використано. Власник даних може передати зашифровані дані стороні, що обчислює, для обробки, а результати обчислення залишаються зашифрованими, і власник даних може отримати результати аналізу після розшифрування. Ця механіка захищає приватність даних і одночасно виконує необхідні обчислювальні завдання.
Для фінансових і медичних секторів, де дані є чутливими, механізми захисту конфіденційності FHE є особливо важливими. З розвитком хмарних обчислень та штучного інтелекту безпека даних стає все більш актуальною. FHE в таких сценаріях дозволяє здійснювати безпечні обчислення між кількома сторонами, що дозволяє сторонам співпрацювати без розкриття конфіденційної інформації. У технології блокчейн FHE покращує прозорість і безпеку обробки даних, надаючи функції захисту конфіденційності на ланцюгу та перевірки конфіденційних транзакцій.
Порівняння FHE з іншими технологіями захисту конфіденційності
У сфері Web3 FHE поряд із доказами нульового знання (ZK), багатопартійними обчисленнями (MPC) та довіреними середовищами виконання (TEE) є основними методами захисту конфіденційності. На відміну від ZK, FHE може виконувати різні операції над зашифрованими даними без необхідності їх попереднього розшифрування. MPC дозволяє сторонам виконувати обчислення у зашифрованому стані, не ділячись конфіденційною інформацією. TEE забезпечує обчислення в безпечному середовищі, але має відносно обмежену гнучкість у обробці даних.
Хоча ці технології мають свої переваги, FHE особливо виділяється в підтримці складних обчислювальних завдань. Однак у реальних застосуваннях FHE все ще стикається з високими обчислювальними витратами та поганою масштабованістю, що обмежує його ефективність у реальному часі.
Виклики, з якими стикається FHE
Хоча теоретичні основи FHE є потужними, в процесі комерціалізації виникли практичні труднощі:
Витрати на обчислення великого масштабу: FHE потребує значних обчислювальних ресурсів, порівняно з нешифрованими обчисленнями, його витрати суттєво зростають. Для обчислень високих степенів поліномів час обробки зростає поліноміально, що ускладнює задоволення вимог до обчислень в реальному часі. Зниження витрат потребує використання спеціалізованих апаратних прискорювачів, але це, в свою чергу, ускладнює розгортання.
Обмежена операційна здатність: хоча FHE може виконувати додавання та множення зашифрованих даних, підтримка складних нелінійних операцій є обмеженою, що створює вузьке місце для AI-додатків, що залучають глибокі нейронні мережі. Поточні рішення FHE в основному підходять для лінійних та простих поліноміальних обчислень, застосування нелінійних моделей зазнає суттєвих обмежень.
Підтримка кількох користувачів складна: Гомоморфне шифрування (FHE) показує хороші результати в однокористувацьких сценаріях, але при роботі з наборами даних кількох користувачів складність системи різко зростає. Хоча багатоключова структура FHE дозволяє виконувати операції з зашифрованими наборами даних з різними ключами, управління ключами та складність архітектури системи значно зростають.
Поєднання FHE та штучного інтелекту
У епоху, керовану даними, ШІ широко застосовується в різних сферах, але занепокоєння щодо конфіденційності даних часто змушує користувачів не ділитися чутливою інформацією. Гомоморфне шифрування надає рішення для захисту конфіденційності для ШІ. У сценах хмарних обчислень Гомоморфне шифрування дозволяє обробляти дані користувачів у зашифрованому стані, забезпечуючи конфіденційність.
Ця перевага є особливо важливою у зв'язку з вимогами регламентів, таких як GDPR, оскільки ці регламенти вимагають від користувачів права на інформацію про способи обробки даних і забезпечують захист під час передачі даних. Енд-то-енд шифрування FHE гарантує відповідність вимогам та безпеку даних.
Застосування Гомоморфного шифрування в блокчейні
FHE в блокчейні в основному використовується для захисту конфіденційності даних, включаючи конфіденційність на ланцюгу, конфіденційність даних для навчання ШІ, конфіденційність голосування на ланцюгу та перевірку конфіденційних транзакцій на ланцюгу. Наразі кілька проєктів використовують технологію FHE для реалізації захисту конфіденційності:
Технології, розроблені постачальником рішень FHE, широко використовуються в кількох проєктах захисту приватності.
Є проекти, що базуються на технології TFHE, зосереджені на булевих обчисленнях та обчисленнях з малими цілими числами, а також створюють стек розробки FHE для застосувань у блокчейні та ШІ.
Деякі проєкти розробили нові мови смарт-контрактів та бібліотеки FHE, що підходять для блокчейн-мереж.
Існують проекти, які використовують гомоморфне шифрування для реалізації захисту конфіденційності в AI-обчислювальних мережах, підтримують різні AI-моделі.
Деякі проекти поєднують Гомоморфне шифрування із штучним інтелектом, забезпечуючи децентралізоване та конфіденційне середовище для ШІ.
Як проект, що підтримує рішення Layer 2 для Ethereum, FHE Rollups та FHE Coprocessors, сумісний з EVM та підтримує смарт-контракти, написані мовою Solidity.
Висновок
FHE як передова технологія, що дозволяє виконувати обчислення на зашифрованих даних, має значні переваги в захисті конфіденційності даних. Незважаючи на те, що поточні комерційні застосування FHE стикаються з проблемами великої обчислювальної витрати та поганої масштабованості, ці проблеми можуть бути поступово вирішені за допомогою апаратного прискорення та оптимізації алгоритмів. З розвитком технології блокчейн FHE відіграватиме все більш важливу роль у захисті конфіденційності та безпечних обчисленнях. У майбутньому FHE може стати основною технологією для підтримки обчислень із захистом конфіденційності, що принесе 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.
7 лайків
Нагородити
7
5
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
ChainComedian
· 6год тому
Ваше коло почало шифрування, так?
Переглянути оригіналвідповісти на0
MidnightSeller
· 08-14 02:03
btc зросло, чому я все ще втрачаю гроші?
Переглянути оригіналвідповісти на0
GateUser-3824aa38
· 08-14 02:02
Ніхто не може захиститися від людської природи, га
Переглянути оригіналвідповісти на0
SignatureCollector
· 08-14 01:58
Знову новинка алгоритму
Переглянути оригіналвідповісти на0
RunWhenCut
· 08-14 01:49
FHE? Яка користь для роздрібного інвестора, краще дивитися на ціну монети.
Технологія FHE: зірка майбутнього захисту конфіденційності Блокчейн та виклики
Потенціал та виклики технології гомоморфного шифрування FHE
Станом на 13 жовтня, дані з певної платформи щодо основних шифрувань показують:
Обсяг обговорень біткоїна минулого тижня становив 12.52K разів, що на 0.98% менше в порівнянні з попереднім тижнем. Ціна закриття в неділю становила 63916 доларів, що на 1.62% більше в порівнянні з попереднім тижнем.
Обсяг обговорень Ethereum минулого тижня склав 3.63K разів, що на 3.45% більше в порівнянні з попереднім періодом. Ціна закриття в неділю склала 2530 доларів, що на 4% менше в порівнянні з попереднім періодом.
Обговорення TON минулого тижня склало 782 рази, що на 12.63% менше в порівнянні з попереднім періодом. Ціна закриття в неділю становила 5.26 доларів, що на 0.25% менше в порівнянні з попереднім періодом.
Гомоморфне шифрування(FHE) як нова зірка в галузі шифрування, має свою основну перевагу в тому, що можна безпосередньо виконувати операції над зашифрованими даними без необхідності їх розшифрування. Ця особливість надає йому широкі перспективи застосування в захисті конфіденційності та обробці даних, охоплюючи фінанси, медицину, хмарні обчислення, машинне навчання, системи голосування, Інтернет речей та блокчейн. Однак, незважаючи на величезний потенціал FHE, його комерціалізації все ще ставляться численні виклики.
Сценарії використання та переваги FHE
Основна особливість FHE – це потужні можливості захисту приватності. Наприклад, коли одна компанія потребує використання обчислювальних ресурсів іншої компанії для аналізу даних, але не хоче розкривати вміст даних, FHE може бути використано. Власник даних може передати зашифровані дані стороні, що обчислює, для обробки, а результати обчислення залишаються зашифрованими, і власник даних може отримати результати аналізу після розшифрування. Ця механіка захищає приватність даних і одночасно виконує необхідні обчислювальні завдання.
Для фінансових і медичних секторів, де дані є чутливими, механізми захисту конфіденційності FHE є особливо важливими. З розвитком хмарних обчислень та штучного інтелекту безпека даних стає все більш актуальною. FHE в таких сценаріях дозволяє здійснювати безпечні обчислення між кількома сторонами, що дозволяє сторонам співпрацювати без розкриття конфіденційної інформації. У технології блокчейн FHE покращує прозорість і безпеку обробки даних, надаючи функції захисту конфіденційності на ланцюгу та перевірки конфіденційних транзакцій.
Порівняння FHE з іншими технологіями захисту конфіденційності
У сфері Web3 FHE поряд із доказами нульового знання (ZK), багатопартійними обчисленнями (MPC) та довіреними середовищами виконання (TEE) є основними методами захисту конфіденційності. На відміну від ZK, FHE може виконувати різні операції над зашифрованими даними без необхідності їх попереднього розшифрування. MPC дозволяє сторонам виконувати обчислення у зашифрованому стані, не ділячись конфіденційною інформацією. TEE забезпечує обчислення в безпечному середовищі, але має відносно обмежену гнучкість у обробці даних.
Хоча ці технології мають свої переваги, FHE особливо виділяється в підтримці складних обчислювальних завдань. Однак у реальних застосуваннях FHE все ще стикається з високими обчислювальними витратами та поганою масштабованістю, що обмежує його ефективність у реальному часі.
Виклики, з якими стикається FHE
Хоча теоретичні основи FHE є потужними, в процесі комерціалізації виникли практичні труднощі:
Витрати на обчислення великого масштабу: FHE потребує значних обчислювальних ресурсів, порівняно з нешифрованими обчисленнями, його витрати суттєво зростають. Для обчислень високих степенів поліномів час обробки зростає поліноміально, що ускладнює задоволення вимог до обчислень в реальному часі. Зниження витрат потребує використання спеціалізованих апаратних прискорювачів, але це, в свою чергу, ускладнює розгортання.
Обмежена операційна здатність: хоча FHE може виконувати додавання та множення зашифрованих даних, підтримка складних нелінійних операцій є обмеженою, що створює вузьке місце для AI-додатків, що залучають глибокі нейронні мережі. Поточні рішення FHE в основному підходять для лінійних та простих поліноміальних обчислень, застосування нелінійних моделей зазнає суттєвих обмежень.
Підтримка кількох користувачів складна: Гомоморфне шифрування (FHE) показує хороші результати в однокористувацьких сценаріях, але при роботі з наборами даних кількох користувачів складність системи різко зростає. Хоча багатоключова структура FHE дозволяє виконувати операції з зашифрованими наборами даних з різними ключами, управління ключами та складність архітектури системи значно зростають.
Поєднання FHE та штучного інтелекту
У епоху, керовану даними, ШІ широко застосовується в різних сферах, але занепокоєння щодо конфіденційності даних часто змушує користувачів не ділитися чутливою інформацією. Гомоморфне шифрування надає рішення для захисту конфіденційності для ШІ. У сценах хмарних обчислень Гомоморфне шифрування дозволяє обробляти дані користувачів у зашифрованому стані, забезпечуючи конфіденційність.
Ця перевага є особливо важливою у зв'язку з вимогами регламентів, таких як GDPR, оскільки ці регламенти вимагають від користувачів права на інформацію про способи обробки даних і забезпечують захист під час передачі даних. Енд-то-енд шифрування FHE гарантує відповідність вимогам та безпеку даних.
Застосування Гомоморфного шифрування в блокчейні
FHE в блокчейні в основному використовується для захисту конфіденційності даних, включаючи конфіденційність на ланцюгу, конфіденційність даних для навчання ШІ, конфіденційність голосування на ланцюгу та перевірку конфіденційних транзакцій на ланцюгу. Наразі кілька проєктів використовують технологію FHE для реалізації захисту конфіденційності:
Висновок
FHE як передова технологія, що дозволяє виконувати обчислення на зашифрованих даних, має значні переваги в захисті конфіденційності даних. Незважаючи на те, що поточні комерційні застосування FHE стикаються з проблемами великої обчислювальної витрати та поганої масштабованості, ці проблеми можуть бути поступово вирішені за допомогою апаратного прискорення та оптимізації алгоритмів. З розвитком технології блокчейн FHE відіграватиме все більш важливу роль у захисті конфіденційності та безпечних обчисленнях. У майбутньому FHE може стати основною технологією для підтримки обчислень із захистом конфіденційності, що принесе революційний прорив у безпеці даних.