Криптоактиви ринку тижневий звіт та Гомоморфне шифрування Технічний аналіз
Станом на 13 жовтня, основні статистичні дані про криптоактиви такі:
Обговорення біткоїна минулого тижня становило 12.52K разів, що на 0.98% менше, ніж попереднього тижня. Ціна в минулу неділю становила 63916 доларів, що на 1.62% більше, ніж у неділю попереднього тижня.
Обговорення Ethereum минулого тижня становило 3,63K, що на 3,45% більше, ніж попереднього тижня. У неділю минулого тижня ціна становила 2530 доларів, що на 4% менше, ніж у неділю попереднього тижня.
Обговорення TON минулого тижня становило 782 рази, що на 12,63% менше, ніж попереднього тижня. Ціна в минулу неділю становила 5,26 долара, що на 0,25% менше, ніж у минулу неділю.
Гомоморфне шифрування(FHE) є важливою технологією в галузі криптографії, яка дозволяє виконувати обчислення безпосередньо на зашифрованих даних без необхідності їх розшифрування. Ця особливість має величезний потенціал у захисті конфіденційності та обробці даних і може бути широко застосована у фінансах, медицині, хмарних обчисленнях, машинному навчанні, виборчих системах, Інтернеті речей та блокчейні. Незважаючи на широкий спектр застосування, комерціалізація FHE все ще стикається з багатьма викликами.
Переваги FHE та сценарії застосування
Основна перевага FHE полягає в захисті приватності. Наприклад, коли компанія потребує обчислювальної потужності іншої компанії для аналізу даних, FHE дозволяє обробляти дані в зашифрованому стані, захищаючи приватність даних і одночасно виконуючи необхідні обчислювальні завдання.
Цей механізм захисту приватності є особливо важливим для чутливих до даних галузей, таких як фінансовий та медичний сектори. З розвитком хмарних обчислень та штучного інтелекту, Гомоморфне шифрування відіграє ключову роль у захисті багатосторонніх обчислень, дозволяючи сторонам співпрацювати без розкриття конфіденційної інформації. У технології блокчейн Гомоморфне шифрування підвищує прозорість і безпеку обробки даних, надаючи функції захисту приватності на ланцюгу та перевірки приватних транзакцій.
Порівняння FHE з іншими способами шифрування
У сфері Web3 FHE, нульові докази (ZK), багатосторонні обчислення (MPC) та довірене середовище виконання (TEE) є основними методами захисту конфіденційності. FHE може виконувати різні операції над зашифрованими даними без необхідності їх попереднього розшифрування. MPC дозволяє сторонам здійснювати обчислення в умовах зашифрованих даних без обміну конфіденційною інформацією. TEE забезпечує обчислення в безпечному середовищі, але гнучкість обробки даних є відносно обмеженою.
Ці криптографічні технології мають свої переваги, але у підтримці складних обчислювальних завдань FHE особливо виділяється. Однак FHE в реальному застосуванні все ще стикається з проблемами високих обчислювальних витрат і поганої масштабованості, що обмежує його продуктивність у реальних додатках.
Обмеження та виклики FHE
Хоча теоретичні основи Гомоморфного шифрування є потужними, в комерційних застосуваннях виникають практичні виклики:
Витрати на обчислення великого масштабу: Гомоморфне шифрування потребує значних обчислювальних ресурсів, що призводить до помітного збільшення витрат на обчислення в порівнянні з нешифрованими обчисленнями. Для обчислень високих степенів поліномів час обробки зростає поліноміально, що ускладнює виконання вимог до обчислень в режимі реального часу.
Обмежені можливості операцій: FHE може виконувати додавання та множення зашифрованих даних, але підтримка складних нелінійних операцій обмежена, що є вузьким місцем для штучного інтелекту, який включає глибокі нейронні мережі.
Складність підтримки кількох користувачів: FHE добре працює в сценаріях з одним користувачем, але при залученні наборів даних з кількома користувачами складність системи різко зростає.
Поєднання Гомоморфного шифрування та штучного інтелекту
В епоху даних штучний інтелект широко використовується в різних сферах, але проблеми конфіденційності даних обмежують обмін чутливими даними. Гомоморфне шифрування надає рішення для захисту конфіденційності для штучного інтелекту, дозволяючи обробку даних у зашифрованому стані, що забезпечує конфіденційність. Ця перевага є особливо важливою відповідно до вимог таких регуляцій, як GDPR, оскільки ці регуляції вимагають від користувачів права знати, як обробляються їхні дані, та забезпечують захист даних під час їх передачі.
Застосування гомоморфного шифрування в блокчейні та проєкти
Гомоморфне шифрування в блокчейні в основному використовується для захисту конфіденційності даних, включаючи конфіденційність в ланцюгу, конфіденційність даних для навчання ШІ, конфіденційність голосування в ланцюгу та перевірку конфіденційних транзакцій в ланцюгу тощо. Наразі кілька проектів використовують технологію Гомоморфного шифрування для реалізації захисту конфіденційності:
Рішення FHE, розроблене певним проєктом, широко використовується в кількох проєктах захисту конфіденційності.
Є проекти, які базуються на технології TFHE, зосереджені на булевих операціях та операціях з низькими цілими числами, і створили стек розробки FHE для блокчейн і AI застосунків.
Деякі проекти розробили нові мови смарт-контрактів та бібліотеки FHE, придатні для мереж блокчейну.
Існують проекти, що використовують Гомоморфне шифрування для реалізації захисту конфіденційності в обчислювальних мережах ШІ, підтримуючи різні моделі ШІ.
Деякі проекти поєднують FHE з штучним інтелектом, пропонуючи децентралізоване та конфіденційне середовище AI.
Як рішення Layer 2 для Ethereum, проекти підтримують FHE Rollups та FHE Coprocessors, сумісні з EVM та підтримують смарт-контракти, написані на Solidity.
Висновок
FHE як передова технологія, що дозволяє виконувати обчислення на зашифрованих даних, має значні переваги в захисті конфіденційності даних. Незважаючи на те, що наразі існують виклики, пов'язані з високими обчислювальними витратами та низькою масштабованістю, 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 потенціал стати основною технологією, що підтримує обчислення для захисту 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.
14 лайків
Нагородити
14
6
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
MevHunter
· 5хв. тому
зростання падіння всі такі низькі, справді нудно
Переглянути оригіналвідповісти на0
JustHodlIt
· 10год тому
Усі лежать, Біткойн зріс, це не твоє діло.
Переглянути оригіналвідповісти на0
SleepTrader
· 10год тому
Біткойн зріс, і що з того, все одно втратили багато.
Біткойн, Ethereum за тиждень показали падіння та зростання, Гомоморфне шифрування має великі перспективи
Криптоактиви ринку тижневий звіт та Гомоморфне шифрування Технічний аналіз
Станом на 13 жовтня, основні статистичні дані про криптоактиви такі:
Обговорення біткоїна минулого тижня становило 12.52K разів, що на 0.98% менше, ніж попереднього тижня. Ціна в минулу неділю становила 63916 доларів, що на 1.62% більше, ніж у неділю попереднього тижня.
Обговорення Ethereum минулого тижня становило 3,63K, що на 3,45% більше, ніж попереднього тижня. У неділю минулого тижня ціна становила 2530 доларів, що на 4% менше, ніж у неділю попереднього тижня.
Обговорення TON минулого тижня становило 782 рази, що на 12,63% менше, ніж попереднього тижня. Ціна в минулу неділю становила 5,26 долара, що на 0,25% менше, ніж у минулу неділю.
Гомоморфне шифрування(FHE) є важливою технологією в галузі криптографії, яка дозволяє виконувати обчислення безпосередньо на зашифрованих даних без необхідності їх розшифрування. Ця особливість має величезний потенціал у захисті конфіденційності та обробці даних і може бути широко застосована у фінансах, медицині, хмарних обчисленнях, машинному навчанні, виборчих системах, Інтернеті речей та блокчейні. Незважаючи на широкий спектр застосування, комерціалізація FHE все ще стикається з багатьма викликами.
Переваги FHE та сценарії застосування
Основна перевага FHE полягає в захисті приватності. Наприклад, коли компанія потребує обчислювальної потужності іншої компанії для аналізу даних, FHE дозволяє обробляти дані в зашифрованому стані, захищаючи приватність даних і одночасно виконуючи необхідні обчислювальні завдання.
Цей механізм захисту приватності є особливо важливим для чутливих до даних галузей, таких як фінансовий та медичний сектори. З розвитком хмарних обчислень та штучного інтелекту, Гомоморфне шифрування відіграє ключову роль у захисті багатосторонніх обчислень, дозволяючи сторонам співпрацювати без розкриття конфіденційної інформації. У технології блокчейн Гомоморфне шифрування підвищує прозорість і безпеку обробки даних, надаючи функції захисту приватності на ланцюгу та перевірки приватних транзакцій.
Порівняння FHE з іншими способами шифрування
У сфері Web3 FHE, нульові докази (ZK), багатосторонні обчислення (MPC) та довірене середовище виконання (TEE) є основними методами захисту конфіденційності. FHE може виконувати різні операції над зашифрованими даними без необхідності їх попереднього розшифрування. MPC дозволяє сторонам здійснювати обчислення в умовах зашифрованих даних без обміну конфіденційною інформацією. TEE забезпечує обчислення в безпечному середовищі, але гнучкість обробки даних є відносно обмеженою.
Ці криптографічні технології мають свої переваги, але у підтримці складних обчислювальних завдань FHE особливо виділяється. Однак FHE в реальному застосуванні все ще стикається з проблемами високих обчислювальних витрат і поганої масштабованості, що обмежує його продуктивність у реальних додатках.
Обмеження та виклики FHE
Хоча теоретичні основи Гомоморфного шифрування є потужними, в комерційних застосуваннях виникають практичні виклики:
Витрати на обчислення великого масштабу: Гомоморфне шифрування потребує значних обчислювальних ресурсів, що призводить до помітного збільшення витрат на обчислення в порівнянні з нешифрованими обчисленнями. Для обчислень високих степенів поліномів час обробки зростає поліноміально, що ускладнює виконання вимог до обчислень в режимі реального часу.
Обмежені можливості операцій: FHE може виконувати додавання та множення зашифрованих даних, але підтримка складних нелінійних операцій обмежена, що є вузьким місцем для штучного інтелекту, який включає глибокі нейронні мережі.
Складність підтримки кількох користувачів: FHE добре працює в сценаріях з одним користувачем, але при залученні наборів даних з кількома користувачами складність системи різко зростає.
Поєднання Гомоморфного шифрування та штучного інтелекту
В епоху даних штучний інтелект широко використовується в різних сферах, але проблеми конфіденційності даних обмежують обмін чутливими даними. Гомоморфне шифрування надає рішення для захисту конфіденційності для штучного інтелекту, дозволяючи обробку даних у зашифрованому стані, що забезпечує конфіденційність. Ця перевага є особливо важливою відповідно до вимог таких регуляцій, як GDPR, оскільки ці регуляції вимагають від користувачів права знати, як обробляються їхні дані, та забезпечують захист даних під час їх передачі.
Застосування гомоморфного шифрування в блокчейні та проєкти
Гомоморфне шифрування в блокчейні в основному використовується для захисту конфіденційності даних, включаючи конфіденційність в ланцюгу, конфіденційність даних для навчання ШІ, конфіденційність голосування в ланцюгу та перевірку конфіденційних транзакцій в ланцюгу тощо. Наразі кілька проектів використовують технологію Гомоморфного шифрування 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 наразі існують виклики, пов'язані з високими обчислювальними витратами та низькою масштабованістю, 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 потенціал стати основною технологією, що підтримує обчислення для захисту конфіденційності, забезпечуючи революційний прорив у безпеці даних.