حتى 13 أكتوبر، كانت حالة النقاش وتغير الأسعار لثلاث عملات رقمية رئيسية كالتالي:
بلغ عدد مناقشات بيتكوين الأسبوع الماضي 12.52K، بانخفاض طفيف قدره 0.98% مقارنة بالأسبوع السابق. وكان سعر الإغلاق يوم الأحد 63916 دولار، بزيادة قدرها 1.62% مقارنة بنفس الفترة من الأسبوع السابق.
ارتفعت مناقشات Ethereum الأسبوع الماضي إلى 3.63K مرة، بزيادة قدرها 3.45%. ومع ذلك، كان سعر الإغلاق يوم الأحد 2530 دولارًا، بانخفاض قدره 4% مقارنة بنفس الفترة من الأسبوع السابق.
بلغ عدد المناقشات حول عملة رقمية أخرى 782 مرة الأسبوع الماضي، بانخفاض قدره 12.63% مقارنة بالأسبوع السابق. وكان سعر إغلاق يوم الأحد 5.26 دولار، بانخفاض طفيف قدره 0.25% مقارنة بالأسبوع السابق.
التشفير المتجانس (Fully Homomorphic Encryption, FHE) هو تقنية ذات إمكانيات كبيرة في مجال علم التشفير. تكمن ميزته الأساسية في القدرة على إجراء الحسابات مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفيرها، مما يوفر دعمًا قويًا لحماية الخصوصية ومعالجة البيانات. تشمل تطبيقات FHE مجموعة واسعة من المجالات، بما في ذلك المالية، والرعاية الصحية، والحوسبة السحابية، وتعلم الآلة، وأنظمة التصويت، وإنترنت الأشياء، بالإضافة إلى حماية الخصوصية على البلوكشين. ومع ذلك، لا يزال FHE يواجه العديد من التحديات في طريقه نحو commercialization.
إمكانيات FHE ومجالات التطبيق
الميزة الرئيسية للتشفير المتجانس هي حماية الخصوصية. على سبيل المثال، عندما تحتاج شركة إلى استخدام قدرة شركة أخرى على معالجة البيانات، لكنها لا ترغب في أن تتعامل الأخيرة مع المحتوى المحدد، يمكن أن يلعب التشفير المتجانس دورًا هنا. يمكن لمالك البيانات تشفير المعلومات ثم إرسالها إلى الطرف المعالج للتعامل معها، وتبقى نتائج الحسابات مشفرة، ويمكن لمالك البيانات فك التشفير للحصول على نتائج التحليل. هذه الآلية تحمي خصوصية البيانات وتحقق العمل الحسابي المطلوب.
تعتبر هذه الآلية لحماية الخصوصية مهمة بشكل خاص في القطاعات الحساسة للبيانات مثل المالية والرعاية الصحية. مع تطور الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي، أصبحت أمان البيانات نقطة تركيز متزايدة. يمكن أن يوفر FHE في هذه السيناريوهات حماية الحسابات المتعددة، مما يسمح لجميع الأطراف بالتعاون دون الكشف عن المعلومات الحساسة. في تكنولوجيا البلوكتشين، يعمل FHE على تعزيز شفافية وأمان معالجة البيانات من خلال وظائف مثل حماية الخصوصية على السلسلة ومراجعة المعاملات الخاصة.
مقارنة FHE مع طرق التشفير الأخرى
في مجال Web3، تُعتبر FHE، وإثباتات المعرفة الصفرية (ZK)، والحسابات متعددة الأطراف (MPC)، وبيئات التنفيذ الموثوقة (TEE) من الطرق الرئيسية لحماية الخصوصية. على عكس ZK، يمكن لـ FHE تنفيذ عمليات متعددة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات أولاً. يسمح MPC للأطراف بإجراء العمليات الحسابية في حالة تشفير البيانات، دون الحاجة إلى مشاركة المعلومات الخاصة مع بعضها البعض. توفر TEE حسابات في بيئة آمنة، لكن مرونة معالجة البيانات تكون محدودة نسبيًا.
تمتلك هذه التقنيات التشفيرية مزايا مختلفة، ولكن في دعم المهام الحسابية المعقدة، يتميز FHE بشكل خاص. ومع ذلك، لا يزال FHE يواجه في التطبيقات العملية مشكلة ارتفاع تكلفة الحساب وسوء قابلية التوسع، مما يحد من أدائه في التطبيقات الفورية.
قيود وتحديات FHE
على الرغم من أن الأساس النظري لـ FHE قوي، إلا أنه واجه تحديات عملية في التطبيقات التجارية:
تكلفة الحساب على نطاق واسع: تتطلب FHE موارد حسابية كبيرة، مقارنة بالحساب غير المشفر، تزداد تكلفتها بشكل ملحوظ. بالنسبة للحسابات متعددة الحدود من الدرجة العالية، يتزايد وقت المعالجة بشكل متعدد الحدود، مما يجعل من الصعب تلبية متطلبات الحساب في الوقت الحقيقي. يتطلب تقليل التكلفة الاعتماد على تسريع الأجهزة المخصصة، ولكن هذا يزيد أيضًا من تعقيد النشر.
قدرة التشغيل المحدودة: على الرغم من أن FHE يمكنه تنفيذ الجمع والضرب على البيانات المشفرة، إلا أن دعمه للعمليات غير الخطية المعقدة محدود، وهذا يشكل عقبة أمام التطبيقات الذكية مثل الشبكات العصبية العميقة. حاليًا، فإن خطط FHE مناسبة بشكل رئيسي للحسابات الخطية والحسابات متعددة الحدود البسيطة، بينما تتعرض تطبيقات النماذج غير الخطية لقيود كبيرة.
تعقيد دعم المستخدمين المتعددين: FHE تعمل بشكل جيد في سيناريو المستخدم الواحد، ولكن عندما يتعلق الأمر بمجموعات البيانات متعددة المستخدمين، فإن تعقيد النظام يرتفع بشكل حاد. على الرغم من وجود أطر FHE متعددة المفاتيح التي تسمح بعمليات على مجموعات البيانات المشفرة بمفاتيح مختلفة، إلا أن إدارة المفاتيح وتعقيد بنية النظام تزداد بشكل ملحوظ.
دمج FHE مع الذكاء الاصطناعي
في عصر البيانات المدفوعة الحالي، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) على نطاق واسع في مجالات متعددة، لكن مخاوف خصوصية البيانات غالباً ما تجعل المستخدمين غير راغبين في مشاركة المعلومات الحساسة. توفر FHE حلولاً لحماية الخصوصية في مجال الذكاء الاصطناعي. في سيناريوهات الحوسبة السحابية، عادةً ما تكون نقل البيانات وتخزينها مشفرة، لكن عملية المعالجة غالباً ما تكون في حالة نص عادي. من خلال FHE، يمكن معالجة بيانات المستخدمين في حالة مشفرة، مما يضمن الخصوصية.
تعتبر هذه الميزة مهمة بشكل خاص في ظل القوانين مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) التي تتطلب من المستخدمين الحق في معرفة كيفية معالجة بياناتهم، وضمان حماية البيانات أثناء عملية النقل. يوفر التشفير من طرف إلى طرف (FHE) ضمانات للامتثال وأمان البيانات.
التطبيقات والمشاريع الحالية لـ FHE في blockchain
تستخدم FHE في blockchain بشكل رئيسي لحماية خصوصية البيانات، بما في ذلك الخصوصية على السلسلة، وخصوصية بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، وخصوصية التصويت على السلسلة، ومراجعة المعاملات الخاصة على السلسلة وغيرها من الاتجاهات. حاليًا، تستفيد العديد من المشاريع من تقنية FHE لدفع تحقيق حماية الخصوصية:
تم استخدام حل FHE الذي أنشأته شركة معينة على نطاق واسع في عدة مشاريع لحماية الخصوصية.
شركة تعتمد على تقنية TFHE، تركز على العمليات البوليانية وعمليات الأعداد الصحيحة ذات الطول القصير، وقد أنشأت مجموعة تطوير FHE لتطبيقات blockchain وAI.
طورت شركة أخرى لغة جديدة للعقود الذكية ومكتبة HyperghraphFHE، مناسبة لشبكات البلوكشين.
هناك شركات تستخدم FHE لتحقيق حماية الخصوصية في شبكات الحسابات الذكية، وتدعم نماذج AI متعددة.
يجمع مشروع ما بين FHE والذكاء الاصطناعي، ويقدم بيئة ذكاء اصطناعي لامركزية ومحافظة على الخصوصية.
هناك مشاريع تعمل كحلول Layer 2 على الإيثيريوم، تدعم FHE Rollups وFHE Coprocessors، متوافقة مع EVM وتدعم العقود الذكية المكتوبة بلغة Solidity.
الاستنتاج
تعتبر FHE كنوع من التقنيات المتقدمة التي يمكنها تنفيذ الحسابات على البيانات المشفرة، وتمتاز بميزة كبيرة في حماية خصوصية البيانات. على الرغم من أن التطبيقات التجارية الحالية لـ FHE لا تزال تواجه تحديات مثل ارتفاع تكلفة الحساب وسوء القابلية للتوسع، إلا أن تسريع الأجهزة وتحسين الخوارزميات قد يساعدان في حل هذه المشكلات تدريجياً. مع تطور تقنية blockchain، ستلعب FHE دورًا متزايد الأهمية في حماية الخصوصية والحسابات الآمنة. في المستقبل، من المحتمل أن تصبح FHE التقنية الأساسية التي تدعم حسابات حماية الخصوصية، مما يحقق ثورة جديدة في أمان البيانات.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 18
أعجبني
18
7
مشاركة
تعليق
0/400
LiquidationTherapist
· منذ 21 س
هبوط هبوط هبوط كل شيء هبط جنوناً
شاهد النسخة الأصليةرد0
OnChainDetective
· 07-23 18:07
لقد حدثت بيانات غير طبيعية... ارتفعت شعبية الاثيريوم لكن السعر انخفض، وتستحق اتجاهات الأموال وراء ذلك التعمق.
شاهد النسخة الأصليةرد0
WarmLightLin
· 07-22 10:41
أوقف ذلك، لا ترسل المزيد.
شاهد النسخة الأصليةرد0
SchrodingerPrivateKey
· 07-22 10:19
ارتفع أقل من المتوقع啊
شاهد النسخة الأصليةرد0
OnchainGossiper
· 07-22 10:15
يا إلهي، بيتكوين ارتفع جنونًا!
شاهد النسخة الأصليةرد0
DegenRecoveryGroup
· 07-22 10:06
الآن نتحدث عن الأصول الرقمية، سواء شراء الانخفاض مبكرًا أو متأخرًا، كلها شراء الانخفاض.
التشفير المتماثل：Web3 خصوصية المستقبل والتحديات
حتى 13 أكتوبر، كانت حالة النقاش وتغير الأسعار لثلاث عملات رقمية رئيسية كالتالي:
بلغ عدد مناقشات بيتكوين الأسبوع الماضي 12.52K، بانخفاض طفيف قدره 0.98% مقارنة بالأسبوع السابق. وكان سعر الإغلاق يوم الأحد 63916 دولار، بزيادة قدرها 1.62% مقارنة بنفس الفترة من الأسبوع السابق.
ارتفعت مناقشات Ethereum الأسبوع الماضي إلى 3.63K مرة، بزيادة قدرها 3.45%. ومع ذلك، كان سعر الإغلاق يوم الأحد 2530 دولارًا، بانخفاض قدره 4% مقارنة بنفس الفترة من الأسبوع السابق.
بلغ عدد المناقشات حول عملة رقمية أخرى 782 مرة الأسبوع الماضي، بانخفاض قدره 12.63% مقارنة بالأسبوع السابق. وكان سعر إغلاق يوم الأحد 5.26 دولار، بانخفاض طفيف قدره 0.25% مقارنة بالأسبوع السابق.
التشفير المتجانس (Fully Homomorphic Encryption, FHE) هو تقنية ذات إمكانيات كبيرة في مجال علم التشفير. تكمن ميزته الأساسية في القدرة على إجراء الحسابات مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفيرها، مما يوفر دعمًا قويًا لحماية الخصوصية ومعالجة البيانات. تشمل تطبيقات FHE مجموعة واسعة من المجالات، بما في ذلك المالية، والرعاية الصحية، والحوسبة السحابية، وتعلم الآلة، وأنظمة التصويت، وإنترنت الأشياء، بالإضافة إلى حماية الخصوصية على البلوكشين. ومع ذلك، لا يزال FHE يواجه العديد من التحديات في طريقه نحو commercialization.
إمكانيات FHE ومجالات التطبيق
الميزة الرئيسية للتشفير المتجانس هي حماية الخصوصية. على سبيل المثال، عندما تحتاج شركة إلى استخدام قدرة شركة أخرى على معالجة البيانات، لكنها لا ترغب في أن تتعامل الأخيرة مع المحتوى المحدد، يمكن أن يلعب التشفير المتجانس دورًا هنا. يمكن لمالك البيانات تشفير المعلومات ثم إرسالها إلى الطرف المعالج للتعامل معها، وتبقى نتائج الحسابات مشفرة، ويمكن لمالك البيانات فك التشفير للحصول على نتائج التحليل. هذه الآلية تحمي خصوصية البيانات وتحقق العمل الحسابي المطلوب.
تعتبر هذه الآلية لحماية الخصوصية مهمة بشكل خاص في القطاعات الحساسة للبيانات مثل المالية والرعاية الصحية. مع تطور الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي، أصبحت أمان البيانات نقطة تركيز متزايدة. يمكن أن يوفر FHE في هذه السيناريوهات حماية الحسابات المتعددة، مما يسمح لجميع الأطراف بالتعاون دون الكشف عن المعلومات الحساسة. في تكنولوجيا البلوكتشين، يعمل FHE على تعزيز شفافية وأمان معالجة البيانات من خلال وظائف مثل حماية الخصوصية على السلسلة ومراجعة المعاملات الخاصة.
مقارنة FHE مع طرق التشفير الأخرى
في مجال Web3، تُعتبر FHE، وإثباتات المعرفة الصفرية (ZK)، والحسابات متعددة الأطراف (MPC)، وبيئات التنفيذ الموثوقة (TEE) من الطرق الرئيسية لحماية الخصوصية. على عكس ZK، يمكن لـ FHE تنفيذ عمليات متعددة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات أولاً. يسمح MPC للأطراف بإجراء العمليات الحسابية في حالة تشفير البيانات، دون الحاجة إلى مشاركة المعلومات الخاصة مع بعضها البعض. توفر TEE حسابات في بيئة آمنة، لكن مرونة معالجة البيانات تكون محدودة نسبيًا.
تمتلك هذه التقنيات التشفيرية مزايا مختلفة، ولكن في دعم المهام الحسابية المعقدة، يتميز FHE بشكل خاص. ومع ذلك، لا يزال FHE يواجه في التطبيقات العملية مشكلة ارتفاع تكلفة الحساب وسوء قابلية التوسع، مما يحد من أدائه في التطبيقات الفورية.
قيود وتحديات FHE
على الرغم من أن الأساس النظري لـ FHE قوي، إلا أنه واجه تحديات عملية في التطبيقات التجارية:
تكلفة الحساب على نطاق واسع: تتطلب FHE موارد حسابية كبيرة، مقارنة بالحساب غير المشفر، تزداد تكلفتها بشكل ملحوظ. بالنسبة للحسابات متعددة الحدود من الدرجة العالية، يتزايد وقت المعالجة بشكل متعدد الحدود، مما يجعل من الصعب تلبية متطلبات الحساب في الوقت الحقيقي. يتطلب تقليل التكلفة الاعتماد على تسريع الأجهزة المخصصة، ولكن هذا يزيد أيضًا من تعقيد النشر.
قدرة التشغيل المحدودة: على الرغم من أن FHE يمكنه تنفيذ الجمع والضرب على البيانات المشفرة، إلا أن دعمه للعمليات غير الخطية المعقدة محدود، وهذا يشكل عقبة أمام التطبيقات الذكية مثل الشبكات العصبية العميقة. حاليًا، فإن خطط FHE مناسبة بشكل رئيسي للحسابات الخطية والحسابات متعددة الحدود البسيطة، بينما تتعرض تطبيقات النماذج غير الخطية لقيود كبيرة.
تعقيد دعم المستخدمين المتعددين: FHE تعمل بشكل جيد في سيناريو المستخدم الواحد، ولكن عندما يتعلق الأمر بمجموعات البيانات متعددة المستخدمين، فإن تعقيد النظام يرتفع بشكل حاد. على الرغم من وجود أطر FHE متعددة المفاتيح التي تسمح بعمليات على مجموعات البيانات المشفرة بمفاتيح مختلفة، إلا أن إدارة المفاتيح وتعقيد بنية النظام تزداد بشكل ملحوظ.
دمج FHE مع الذكاء الاصطناعي
في عصر البيانات المدفوعة الحالي، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) على نطاق واسع في مجالات متعددة، لكن مخاوف خصوصية البيانات غالباً ما تجعل المستخدمين غير راغبين في مشاركة المعلومات الحساسة. توفر FHE حلولاً لحماية الخصوصية في مجال الذكاء الاصطناعي. في سيناريوهات الحوسبة السحابية، عادةً ما تكون نقل البيانات وتخزينها مشفرة، لكن عملية المعالجة غالباً ما تكون في حالة نص عادي. من خلال FHE، يمكن معالجة بيانات المستخدمين في حالة مشفرة، مما يضمن الخصوصية.
تعتبر هذه الميزة مهمة بشكل خاص في ظل القوانين مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) التي تتطلب من المستخدمين الحق في معرفة كيفية معالجة بياناتهم، وضمان حماية البيانات أثناء عملية النقل. يوفر التشفير من طرف إلى طرف (FHE) ضمانات للامتثال وأمان البيانات.
التطبيقات والمشاريع الحالية لـ FHE في blockchain
تستخدم FHE في blockchain بشكل رئيسي لحماية خصوصية البيانات، بما في ذلك الخصوصية على السلسلة، وخصوصية بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، وخصوصية التصويت على السلسلة، ومراجعة المعاملات الخاصة على السلسلة وغيرها من الاتجاهات. حاليًا، تستفيد العديد من المشاريع من تقنية FHE لدفع تحقيق حماية الخصوصية:
تم استخدام حل FHE الذي أنشأته شركة معينة على نطاق واسع في عدة مشاريع لحماية الخصوصية.
شركة تعتمد على تقنية TFHE، تركز على العمليات البوليانية وعمليات الأعداد الصحيحة ذات الطول القصير، وقد أنشأت مجموعة تطوير FHE لتطبيقات blockchain وAI.
طورت شركة أخرى لغة جديدة للعقود الذكية ومكتبة HyperghraphFHE، مناسبة لشبكات البلوكشين.
هناك شركات تستخدم FHE لتحقيق حماية الخصوصية في شبكات الحسابات الذكية، وتدعم نماذج AI متعددة.
يجمع مشروع ما بين FHE والذكاء الاصطناعي، ويقدم بيئة ذكاء اصطناعي لامركزية ومحافظة على الخصوصية.
هناك مشاريع تعمل كحلول Layer 2 على الإيثيريوم، تدعم FHE Rollups وFHE Coprocessors، متوافقة مع EVM وتدعم العقود الذكية المكتوبة بلغة Solidity.
الاستنتاج
تعتبر FHE كنوع من التقنيات المتقدمة التي يمكنها تنفيذ الحسابات على البيانات المشفرة، وتمتاز بميزة كبيرة في حماية خصوصية البيانات. على الرغم من أن التطبيقات التجارية الحالية لـ FHE لا تزال تواجه تحديات مثل ارتفاع تكلفة الحساب وسوء القابلية للتوسع، إلا أن تسريع الأجهزة وتحسين الخوارزميات قد يساعدان في حل هذه المشكلات تدريجياً. مع تطور تقنية blockchain، ستلعب FHE دورًا متزايد الأهمية في حماية الخصوصية والحسابات الآمنة. في المستقبل، من المحتمل أن تصبح FHE التقنية الأساسية التي تدعم حسابات حماية الخصوصية، مما يحقق ثورة جديدة في أمان البيانات.