Rapport hebdomadaire sur le marché des cryptoactifs et analyse technique du chiffrement homomorphique
À la date du 13 octobre, les statistiques des principales cryptoactifs sont les suivantes :
Le volume de discussion sur le Bitcoin la semaine dernière était de 12,52 K, en baisse de 0,98 % par rapport à la semaine précédente. Le prix dimanche dernier était de 63916 dollars, en hausse de 1,62 % par rapport à dimanche dernier.
Le volume de discussion sur Ethereum la semaine dernière était de 3,63K, en hausse de 3,45 % par rapport à la semaine précédente. Le prix dimanche dernier était de 2530 dollars, en baisse de 4 % par rapport à dimanche dernier.
Le volume de discussion de TON la semaine dernière était de 782, en baisse de 12,63 % par rapport à la semaine précédente. Le prix dimanche dernier était de 5,26 dollars, en légère baisse de 0,25 % par rapport à dimanche dernier.
Le chiffrement homomorphique ( FHE ) est une technologie importante dans le domaine de la cryptographie, qui permet d'effectuer des calculs directement sur des données chiffrées sans avoir besoin de les déchiffrer. Cette caractéristique présente un potentiel énorme pour la protection de la vie privée et le traitement des données, et peut être largement appliquée dans des domaines tels que la finance, la santé, le cloud computing, l'apprentissage automatique, les systèmes de vote, l'Internet des objets et la blockchain. Bien que les perspectives d'application soient vastes, la commercialisation du FHE fait encore face à de nombreux défis.
Les avantages et les cas d'application du chiffrement homomorphique
L'avantage clé de l'FHE réside dans la protection de la vie privée. Par exemple, lorsqu'une entreprise a besoin d'exploiter la puissance de calcul d'une autre entreprise pour analyser des données, l'FHE permet de traiter les données en état chiffré, protégeant ainsi la vie privée des données tout en accomplissant les tâches de calcul nécessaires.
Ce mécanisme de protection de la vie privée est particulièrement important dans les secteurs sensibles aux données tels que la finance et la santé. Avec le développement de l'informatique en nuage et de l'intelligence artificielle, le chiffrement homomorphique (FHE) joue un rôle clé dans la protection du calcul multipartite, permettant aux parties de collaborer sans exposer d'informations sensibles. Dans la technologie blockchain, le FHE améliore la transparence et la sécurité du traitement des données en fournissant des fonctionnalités de protection de la vie privée sur la chaîne et d'examen des transactions privées.
Comparaison de FHE avec d'autres méthodes de chiffrement
Dans le domaine de Web3, FHE, preuves à divulgation nulle d'information (ZK), calcul multipartite (MPC) et environnement d'exécution de confiance (TEE) sont tous des méthodes principales de protection de la vie privée. FHE peut exécuter diverses opérations sur des données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer les données au préalable. MPC permet aux parties de calculer dans des conditions de données chiffrées, sans partager d'informations privées. TEE offre un environnement de calcul sécurisé, mais la flexibilité du traitement des données est relativement limitée.
Ces technologies de chiffrement ont chacune leurs avantages, mais en ce qui concerne le support des tâches de calcul complexes, le chiffrement homomorphique (FHE) se distingue particulièrement. Cependant, le FHE fait toujours face à des problèmes de coûts de calcul élevés et de faible évolutivité dans les applications pratiques, ce qui limite ses performances dans les applications en temps réel.
Limitations et défis de la FHE
Malgré la solide base théorique de l'EHF, des défis pratiques se sont présentés dans les applications commerciales :
Coût de calcul à grande échelle : Le chiffrement homomorphique (FHE) nécessite d'importantes ressources de calcul, et par rapport aux calculs non chiffrés, son coût de calcul augmente de manière significative. Pour les opérations sur des polynômes de haut degré, le temps de traitement augmente de manière polynomiale, ce qui rend difficile la satisfaction des exigences de calcul en temps réel.
Capacité d'opération limitée : Le chiffrement homomorphique peut effectuer des opérations d'addition et de multiplication sur des données chiffrées, mais le support pour des opérations non linéaires complexes est limité, ce qui constitue un goulot d'étranglement pour les applications d'intelligence artificielle impliquant des réseaux de neurones profonds.
La complexité du support multi-utilisateur : le FHE fonctionne bien dans un scénario à utilisateur unique, mais la complexité du système augmente considérablement lorsqu'il s'agit d'ensembles de données multi-utilisateurs.
La combinaison de FHE et de l'intelligence artificielle
À l'ère des données, l'IA est largement utilisée dans plusieurs domaines, mais les problèmes de confidentialité des données limitent le partage des données sensibles. Le chiffrement homomorphique (FHE) offre une solution de protection de la vie privée pour l'IA, permettant le traitement des données tout en maintenant leur état de chiffrement, garantissant ainsi la confidentialité. Cet avantage est particulièrement important sous des réglementations telles que le RGPD, qui exigent que les utilisateurs aient le droit d'être informés sur la manière dont leurs données sont traitées et garantissent que les données sont protégées lors de leur transmission.
Applications et projets de FHE dans la blockchain
Le chiffrement homomorphique (FHE) est principalement utilisé dans la blockchain pour protéger la confidentialité des données, y compris la confidentialité en chaîne, la confidentialité des données d'entraînement de l'IA, la confidentialité des votes en chaîne et la révision des transactions privées en chaîne, entre autres. Actuellement, plusieurs projets utilisent la technologie FHE pour promouvoir la mise en œuvre de la protection de la vie privée :
La solution FHE construite par un certain projet est largement utilisée dans plusieurs projets de protection de la vie privée.
Des projets basés sur la technologie TFHE se concentrent sur les opérations booléennes et les opérations sur des entiers de faible longueur de mot, et ont construit une pile de développement FHE pour les applications blockchain et IA.
Certains projets ont développé de nouveaux langages de contrats intelligents et des bibliothèques FHE, adaptés aux réseaux de blockchain.
Il existe également des projets utilisant le chiffrement homomorphique pour réaliser la protection de la vie privée dans les réseaux de calcul AI, prenant en charge divers modèles d'IA.
Certains projets combinent le FHE et l'intelligence artificielle pour offrir un environnement d'IA décentralisé et respectueux de la vie privée.
En tant que solution Layer 2 pour Ethereum, certains projets prennent en charge les FHE Rollups et les FHE Coprocessors, compatibles avec l'EVM et prenant en charge les contrats intelligents écrits en Solidity.
Conclusion
FHE, en tant que technologie avancée capable d'exécuter des calculs sur des données chiffrées, présente des avantages significatifs en matière de protection de la vie privée des données. Bien qu'elle fasse actuellement face à des défis tels que des coûts de calcul élevés et une évolutivité limitée, ces problèmes devraient progressivement être résolus grâce à l'accélération matérielle et à l'optimisation des algorithmes. Avec le développement de la technologie blockchain, FHE jouera un rôle de plus en plus important dans la protection de la vie privée et le calcul sécurisé. À l'avenir, FHE devrait devenir la technologie clé soutenant le calcul de protection de la vie privée, apportant une percée révolutionnaire pour la sécurité des données.
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JustHodlIt
· Il y a 7h
Tout le monde reste allongé, le Bitcoin a augmenté, ça ne vous concerne pas.
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SleepTrader
· Il y a 7h
Bitcoin a encore augmenté, et alors, cela reste une perte.
Bitcoin et Ethereum enregistrent des hausses et des chutes, tandis que les perspectives de la technologie de chiffrement homomorphique sont vastes.
Rapport hebdomadaire sur le marché des cryptoactifs et analyse technique du chiffrement homomorphique
À la date du 13 octobre, les statistiques des principales cryptoactifs sont les suivantes :
Le volume de discussion sur le Bitcoin la semaine dernière était de 12,52 K, en baisse de 0,98 % par rapport à la semaine précédente. Le prix dimanche dernier était de 63916 dollars, en hausse de 1,62 % par rapport à dimanche dernier.
Le volume de discussion sur Ethereum la semaine dernière était de 3,63K, en hausse de 3,45 % par rapport à la semaine précédente. Le prix dimanche dernier était de 2530 dollars, en baisse de 4 % par rapport à dimanche dernier.
Le volume de discussion de TON la semaine dernière était de 782, en baisse de 12,63 % par rapport à la semaine précédente. Le prix dimanche dernier était de 5,26 dollars, en légère baisse de 0,25 % par rapport à dimanche dernier.
Le chiffrement homomorphique ( FHE ) est une technologie importante dans le domaine de la cryptographie, qui permet d'effectuer des calculs directement sur des données chiffrées sans avoir besoin de les déchiffrer. Cette caractéristique présente un potentiel énorme pour la protection de la vie privée et le traitement des données, et peut être largement appliquée dans des domaines tels que la finance, la santé, le cloud computing, l'apprentissage automatique, les systèmes de vote, l'Internet des objets et la blockchain. Bien que les perspectives d'application soient vastes, la commercialisation du FHE fait encore face à de nombreux défis.
Les avantages et les cas d'application du chiffrement homomorphique
L'avantage clé de l'FHE réside dans la protection de la vie privée. Par exemple, lorsqu'une entreprise a besoin d'exploiter la puissance de calcul d'une autre entreprise pour analyser des données, l'FHE permet de traiter les données en état chiffré, protégeant ainsi la vie privée des données tout en accomplissant les tâches de calcul nécessaires.
Ce mécanisme de protection de la vie privée est particulièrement important dans les secteurs sensibles aux données tels que la finance et la santé. Avec le développement de l'informatique en nuage et de l'intelligence artificielle, le chiffrement homomorphique (FHE) joue un rôle clé dans la protection du calcul multipartite, permettant aux parties de collaborer sans exposer d'informations sensibles. Dans la technologie blockchain, le FHE améliore la transparence et la sécurité du traitement des données en fournissant des fonctionnalités de protection de la vie privée sur la chaîne et d'examen des transactions privées.
Comparaison de FHE avec d'autres méthodes de chiffrement
Dans le domaine de Web3, FHE, preuves à divulgation nulle d'information (ZK), calcul multipartite (MPC) et environnement d'exécution de confiance (TEE) sont tous des méthodes principales de protection de la vie privée. FHE peut exécuter diverses opérations sur des données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer les données au préalable. MPC permet aux parties de calculer dans des conditions de données chiffrées, sans partager d'informations privées. TEE offre un environnement de calcul sécurisé, mais la flexibilité du traitement des données est relativement limitée.
Ces technologies de chiffrement ont chacune leurs avantages, mais en ce qui concerne le support des tâches de calcul complexes, le chiffrement homomorphique (FHE) se distingue particulièrement. Cependant, le FHE fait toujours face à des problèmes de coûts de calcul élevés et de faible évolutivité dans les applications pratiques, ce qui limite ses performances dans les applications en temps réel.
Limitations et défis de la FHE
Malgré la solide base théorique de l'EHF, des défis pratiques se sont présentés dans les applications commerciales :
Coût de calcul à grande échelle : Le chiffrement homomorphique (FHE) nécessite d'importantes ressources de calcul, et par rapport aux calculs non chiffrés, son coût de calcul augmente de manière significative. Pour les opérations sur des polynômes de haut degré, le temps de traitement augmente de manière polynomiale, ce qui rend difficile la satisfaction des exigences de calcul en temps réel.
Capacité d'opération limitée : Le chiffrement homomorphique peut effectuer des opérations d'addition et de multiplication sur des données chiffrées, mais le support pour des opérations non linéaires complexes est limité, ce qui constitue un goulot d'étranglement pour les applications d'intelligence artificielle impliquant des réseaux de neurones profonds.
La complexité du support multi-utilisateur : le FHE fonctionne bien dans un scénario à utilisateur unique, mais la complexité du système augmente considérablement lorsqu'il s'agit d'ensembles de données multi-utilisateurs.
La combinaison de FHE et de l'intelligence artificielle
À l'ère des données, l'IA est largement utilisée dans plusieurs domaines, mais les problèmes de confidentialité des données limitent le partage des données sensibles. Le chiffrement homomorphique (FHE) offre une solution de protection de la vie privée pour l'IA, permettant le traitement des données tout en maintenant leur état de chiffrement, garantissant ainsi la confidentialité. Cet avantage est particulièrement important sous des réglementations telles que le RGPD, qui exigent que les utilisateurs aient le droit d'être informés sur la manière dont leurs données sont traitées et garantissent que les données sont protégées lors de leur transmission.
Applications et projets de FHE dans la blockchain
Le chiffrement homomorphique (FHE) est principalement utilisé dans la blockchain pour protéger la confidentialité des données, y compris la confidentialité en chaîne, la confidentialité des données d'entraînement de l'IA, la confidentialité des votes en chaîne et la révision des transactions privées en chaîne, entre autres. Actuellement, plusieurs projets utilisent la technologie FHE pour promouvoir la mise en œuvre de la protection de la vie privée :
Conclusion
FHE, en tant que technologie avancée capable d'exécuter des calculs sur des données chiffrées, présente des avantages significatifs en matière de protection de la vie privée des données. Bien qu'elle fasse actuellement face à des défis tels que des coûts de calcul élevés et une évolutivité limitée, ces problèmes devraient progressivement être résolus grâce à l'accélération matérielle et à l'optimisation des algorithmes. Avec le développement de la technologie blockchain, FHE jouera un rôle de plus en plus important dans la protection de la vie privée et le calcul sécurisé. À l'avenir, FHE devrait devenir la technologie clé soutenant le calcul de protection de la vie privée, apportant une percée révolutionnaire pour la sécurité des données.