Аналіз даних ринку криптоактивів та обговорення гомоморфного шифрування
Станом на 13 жовтня, одна платформа даних провела статистичний аналіз обговорень основних криптоактивів та змін цін.
Кількість обговорень біткоїна минулого тижня склала 12.52K, що на 0.98% менше, ніж попереднього тижня. А його ціна в минулу неділю досягла 63916 доларів, що на 1.62% більше, ніж два тижні тому.
Обговорення Ethereum стало більш активним, минулого тижня кількість обговорень склала 3.63K, що на 3.45% більше, ніж попереднього тижня. Однак його ціна знизилася, у минулу неділю вона склала 2530 доларів, що на 4% менше, ніж два тижні тому.
Виступ TON монети був відносно слабким, обговорення помітно знизилося, минулого тижня кількість обговорень становила лише 782 рази, що на 12,63% менше, ніж на попередньому тижні. Щодо цін, то вони також незначно знизилися, минулого тижня денна ціна становила 5,26 доларів, що на 0,25% менше, ніж два тижні тому.
У сфері шифрування технологій гомоморфне шифрування (FHE) поступово стає помітною технологією. Воно дозволяє виконувати обчислення безпосередньо на зашифрованих даних, не розшифровуючи їх, що має величезний потенціал для захисту конфіденційності та обробки чутливих даних. FHE може бути застосоване в фінансах, медицині, хмарних обчисленнях, машинному навчанні, системах голосування, Інтернеті речей, а також у захисті конфіденційності блокчейну. Тим не менш, комерціалізація FHE все ще стикається з численними викликами.
Основною перевагою Гомоморфного шифрування (FHE) є захист конфіденційності. Наприклад, одна компанія може передати зашифровані дані іншій компанії для аналізу, яка може виконати обчислення, не знаючи змісту оригінальних даних, і врешті-решт повернути зашифрований результат. Цей механізм особливо важливий для чутливих до даних галузей, таких як фінанси та охорона здоров'я, а також може задовольнити зростаючі потреби в безпеці даних у сферах хмарних обчислень і штучного інтелекту.
У екосистемі Web3 FHE поряд з нульовими доказами, багатосторонніми обчисленнями та надійними середовищами виконання є основними методами захисту конфіденційності. У порівнянні, FHE показує кращі результати в підтримці складних обчислювальних завдань. Однак FHE також стикається з реальними проблемами, такими як великі обчислювальні витрати та погана масштабованість, що обмежує його ефективність у реальних застосуваннях.
Основними викликами, з якими стикалася FHE під час комерціалізації, є:
Витрати на обчислення великого масштабу: Гомоморфне шифрування потребує великої кількості обчислювальних ресурсів, особливо при обробці високих поліноміальних обчислень, час обчислення зростає поліноміально.
Обмежені можливості операцій: хоча FHE підтримує додавання та множення зашифрованих даних, підтримка складних нелінійних операцій є обмеженою, що створює перешкоди для застосувань штучного інтелекту.
Складність підтримки кількох користувачів: при залученні до багатокористувацьких наборів даних складність системи різко зростає, що ускладнює управління ключами та архітектуру системи.
Незважаючи на ці виклики, поєднання Гомоморфного шифрування з штучним інтелектом все ще має великі перспективи. У сучасну епоху, що керується даними, Гомоморфне шифрування пропонує рішення для захисту конфіденційності для ШІ, дозволяючи обробку чутливих даних у зашифрованому стані, водночас відповідаючи вимогам регуляцій, таким як GDPR.
У сфері блокчейну Гомоморфне шифрування (FHE) здебільшого використовується для захисту конфіденційності даних, включаючи конфіденційність на ланцюзі, конфіденційність даних для навчання ШІ, конфіденційність голосування на ланцюзі та перевірку конфіденційних транзакцій тощо. Наразі кілька проектів використовують технологію FHE для просування реалізації захисту конфіденційності, такі як Zama, Octra, Privasea, MindNetwork та Fhenix.
Загалом, Гомоморфне шифрування як передова технологія, яка дозволяє виконувати обчислення на зашифрованих даних, має значні переваги в захисті конфіденційності даних. Незважаючи на те, що наразі існує кілька технічних викликів, з розвитком апаратного прискорення та оптимізації алгоритмів ці проблеми можуть бути поступово вирішені. У майбутньому Гомоморфне шифрування має потенціал стати основною технологією для забезпечення захисту конфіденційності у обчисленнях, що принесе революційні зміни в 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.
Популярний токен обговорення температура знижується Гомоморфне шифрування технологія допомагає Web3 захисту приватності
Аналіз даних ринку криптоактивів та обговорення гомоморфного шифрування
Станом на 13 жовтня, одна платформа даних провела статистичний аналіз обговорень основних криптоактивів та змін цін.
Кількість обговорень біткоїна минулого тижня склала 12.52K, що на 0.98% менше, ніж попереднього тижня. А його ціна в минулу неділю досягла 63916 доларів, що на 1.62% більше, ніж два тижні тому.
Обговорення Ethereum стало більш активним, минулого тижня кількість обговорень склала 3.63K, що на 3.45% більше, ніж попереднього тижня. Однак його ціна знизилася, у минулу неділю вона склала 2530 доларів, що на 4% менше, ніж два тижні тому.
Виступ TON монети був відносно слабким, обговорення помітно знизилося, минулого тижня кількість обговорень становила лише 782 рази, що на 12,63% менше, ніж на попередньому тижні. Щодо цін, то вони також незначно знизилися, минулого тижня денна ціна становила 5,26 доларів, що на 0,25% менше, ніж два тижні тому.
У сфері шифрування технологій гомоморфне шифрування (FHE) поступово стає помітною технологією. Воно дозволяє виконувати обчислення безпосередньо на зашифрованих даних, не розшифровуючи їх, що має величезний потенціал для захисту конфіденційності та обробки чутливих даних. FHE може бути застосоване в фінансах, медицині, хмарних обчисленнях, машинному навчанні, системах голосування, Інтернеті речей, а також у захисті конфіденційності блокчейну. Тим не менш, комерціалізація FHE все ще стикається з численними викликами.
Основною перевагою Гомоморфного шифрування (FHE) є захист конфіденційності. Наприклад, одна компанія може передати зашифровані дані іншій компанії для аналізу, яка може виконати обчислення, не знаючи змісту оригінальних даних, і врешті-решт повернути зашифрований результат. Цей механізм особливо важливий для чутливих до даних галузей, таких як фінанси та охорона здоров'я, а також може задовольнити зростаючі потреби в безпеці даних у сферах хмарних обчислень і штучного інтелекту.
У екосистемі Web3 FHE поряд з нульовими доказами, багатосторонніми обчисленнями та надійними середовищами виконання є основними методами захисту конфіденційності. У порівнянні, FHE показує кращі результати в підтримці складних обчислювальних завдань. Однак FHE також стикається з реальними проблемами, такими як великі обчислювальні витрати та погана масштабованість, що обмежує його ефективність у реальних застосуваннях.
Основними викликами, з якими стикалася FHE під час комерціалізації, є:
Витрати на обчислення великого масштабу: Гомоморфне шифрування потребує великої кількості обчислювальних ресурсів, особливо при обробці високих поліноміальних обчислень, час обчислення зростає поліноміально.
Обмежені можливості операцій: хоча FHE підтримує додавання та множення зашифрованих даних, підтримка складних нелінійних операцій є обмеженою, що створює перешкоди для застосувань штучного інтелекту.
Складність підтримки кількох користувачів: при залученні до багатокористувацьких наборів даних складність системи різко зростає, що ускладнює управління ключами та архітектуру системи.
Незважаючи на ці виклики, поєднання Гомоморфного шифрування з штучним інтелектом все ще має великі перспективи. У сучасну епоху, що керується даними, Гомоморфне шифрування пропонує рішення для захисту конфіденційності для ШІ, дозволяючи обробку чутливих даних у зашифрованому стані, водночас відповідаючи вимогам регуляцій, таким як GDPR.
У сфері блокчейну Гомоморфне шифрування (FHE) здебільшого використовується для захисту конфіденційності даних, включаючи конфіденційність на ланцюзі, конфіденційність даних для навчання ШІ, конфіденційність голосування на ланцюзі та перевірку конфіденційних транзакцій тощо. Наразі кілька проектів використовують технологію FHE для просування реалізації захисту конфіденційності, такі як Zama, Octra, Privasea, MindNetwork та Fhenix.
Загалом, Гомоморфне шифрування як передова технологія, яка дозволяє виконувати обчислення на зашифрованих даних, має значні переваги в захисті конфіденційності даних. Незважаючи на те, що наразі існує кілька технічних викликів, з розвитком апаратного прискорення та оптимізації алгоритмів ці проблеми можуть бути поступово вирішені. У майбутньому Гомоморфне шифрування має потенціал стати основною технологією для забезпечення захисту конфіденційності у обчисленнях, що принесе революційні зміни в безпеці даних.