Cryptoactifs marché données et Chiffrement homomorphique technologie des applications perspectives
À la date du 13 octobre, une plateforme de données a effectué une analyse statistique de l'engouement et des variations de prix des principaux cryptoactifs :
Le nombre de discussions sur le Bitcoin la semaine dernière était de 12,52K, en légère baisse de 0,98 % par rapport à la semaine précédente, avec un prix de clôture dimanche de 63916 dollars, en hausse de 1,62 % par rapport à la même période de la semaine dernière.
La discussion autour d'Ethereum a atteint 3,63K la semaine dernière, en hausse de 3,45 % par rapport à la semaine précédente, avec un prix de clôture dimanche de 2530 dollars, en baisse de 4 % par rapport à la même période la semaine dernière.
La discussion sur TON a atteint 782 fois la semaine dernière, en baisse de 12,63 % par rapport à la semaine précédente, avec un prix de clôture de 5,26 dollars dimanche, en légère baisse de 0,25 % par rapport à la même période de la semaine dernière.
Le chiffrement homomorphique ( FHE ), en tant que nouvelle étoile dans le domaine de la cryptographie, se distingue par sa capacité à effectuer des opérations directement sur des données chiffrées sans décryptage. Cette caractéristique ouvre de nouveaux horizons pour la protection de la vie privée et le traitement des données, avec de vastes perspectives d'application dans plusieurs domaines tels que la finance, la santé, le cloud computing et l'apprentissage automatique. Cependant, malgré des perspectives prometteuses, le chemin vers la commercialisation de FHE fait toujours face à de nombreux défis.
Le potentiel et les cas d'utilisation du chiffrement homomorphique
L'avantage central de l'FHE réside dans la protection de la vie privée. Par exemple, lorsque une entreprise a besoin d'utiliser des capacités de calcul externes pour analyser des données, l'FHE peut garantir que les données restent chiffrées tout au long du processus, protégeant ainsi la vie privée des données sans affecter le déroulement des calculs.
Ce mécanisme de protection de la vie privée est particulièrement important pour les secteurs sensibles tels que la finance et la santé. Avec la généralisation du cloud computing et de l'intelligence artificielle, la sécurité des données devient de plus en plus un point central. FHE peut réaliser un calcul sécurisé multipartite dans ces domaines, permettant aux différentes parties de collaborer sans divulguer d'informations confidentielles. Dans la technologie blockchain, FHE améliore la transparence et la sécurité du traitement des données en fournissant des fonctions de protection de la vie privée sur la chaîne et d'examen des transactions privées.
Comparaison entre le FHE et d'autres méthodes de chiffrement
Dans l'écosystème Web3, FHE, preuve à zéro connaissance ( ZK ), calcul multipartite ( MPC ) et environnement d'exécution de confiance ( TEE ) sont tous des solutions de protection de la vie privée courantes. L'unicité de FHE réside dans sa capacité à exécuter diverses opérations sur des données chiffrées sans décryptage. MPC permet aux parties de calculer dans un état de cryptage des données, sans partager d'informations brutes. TEE offre un environnement de calcul sécurisé, mais présente une légère insuffisance en termes de flexibilité de traitement des données.
Malgré leurs avantages respectifs, le FHE se distingue particulièrement dans le support des tâches de calcul complexes. Cependant, le FHE fait encore face à des problèmes de coûts de calcul élevés et de mauvaise évolutivité dans les applications pratiques, ce qui limite sa performance dans les scénarios d'application en temps réel.
Limitations et défis de l'EHF
Bien que la base théorique de FHE soit solide, elle a rencontré des difficultés pratiques lors de sa commercialisation :
La consommation de ressources de calcul est énorme : le FHE nécessite une grande quantité de ressources de calcul, avec des coûts significativement augmentés par rapport à un calcul ordinaire. Pour des opérations polynomiales complexes, le temps de traitement augmente de manière exponentielle, rendant difficile la satisfaction des besoins de calcul en temps réel.
Capacités opérationnelles limitées : bien que le chiffrement homomorphique (FHE) supporte l'addition et la multiplication de données chiffrées, le support pour des opérations non linéaires complexes reste limité, ce qui constitue un goulot d'étranglement pour les applications d'IA impliquant des réseaux de neurones profonds.
Support multi-utilisateurs complexe : le FHE fonctionne bien dans un scénario à utilisateur unique, mais la complexité du système augmente considérablement lorsqu'il s'agit de jeux de données multi-utilisateurs. Bien que des recherches aient proposé des cadres FHE à clés multiples, la complexité de la gestion des clés et de l'architecture du système reste très élevée.
Fusion de FHE et de l'intelligence artificielle
À une époque où les données sont au cœur de tout, la technologie AI est largement utilisée dans divers domaines, mais les problèmes de confidentialité des données empêchent souvent les utilisateurs de partager des informations sensibles. Le Chiffrement homomorphique (FHE) offre des solutions de protection de la vie privée dans le domaine de l'IA. Dans un environnement de cloud computing, le FHE permet le traitement des données des utilisateurs tout en restant dans un état de chiffrement, garantissant ainsi efficacement la confidentialité des données.
Cet avantage est particulièrement important dans le cadre de réglementations comme 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 soient protégées lors de leur transmission. Le chiffrement de bout en bout de l'EHF offre une protection solide pour la conformité et la sécurité des données.
Application de FHE dans la blockchain
Le chiffrement homomorphique (FHE) est principalement utilisé dans le domaine de la blockchain pour protéger la vie privée des données, notamment la vie privée sur la chaîne, la vie privée des données d'entraînement de l'IA, la vie privée des votes sur la chaîne et l'examen des transactions privées. Actuellement, plusieurs projets utilisent la technologie FHE pour promouvoir la mise en œuvre de la protection de la vie privée :
La solution FHE développée par une certaine entreprise est largement utilisée dans plusieurs projets de protection de la vie privée.
Des projets sont basés sur la technologie TFHE, se concentrant sur les opérations booléennes et les opérations sur des entiers de faible longueur, et ont construit une pile de développement FHE pour les applications blockchain et IA.
D'autres projets ont développé un nouveau langage de contrat intelligent et une bibliothèque FHE, adaptés aux réseaux blockchain.
Certains projets utilisent le chiffrement homomorphique (FHE) pour mettre en œuvre la protection de la vie privée dans les réseaux de calcul AI, prenant en charge plusieurs modèles AI.
Il existe également des projets combinant le chiffrement homomorphique et l'intelligence artificielle, offrant un environnement d'IA décentralisé et respectueux de la vie privée.
En tant que solution Layer 2 d'Ethereum, un certain projet prend en charge les Rollups FHE et les coprocesseurs FHE, est compatible avec l'EVM et prend en charge les contrats intelligents écrits en Solidity.
Conclusion
La 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 que l'application commerciale de la FHE fasse encore face à des défis tels que de lourdes charges de calcul et une évolutivité limitée, ces problèmes devraient être progressivement résolus grâce à l'accélération matérielle et à l'optimisation des algorithmes. Avec le développement de la technologie blockchain, l'importance de la FHE dans le domaine de la protection de la vie privée et du calcul sécurisé ne fera que croître. À l'avenir, la FHE devrait devenir la technologie clé soutenant le calcul de protection de la vie privée, apportant une percée révolutionnaire en matière de sécurité des données.
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AirdropHunter9000
· 08-03 08:39
TON est un bon projet
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DEXRobinHood
· 08-03 08:37
chute, il faut acheter le dip
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Whale_Whisperer
· 08-03 08:30
La valeur future est infiniment élevée
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SilentObserver
· 08-03 08:22
La technologie de la Cryptographie déterminera l'avenir.
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DevChive
· 08-03 08:21
La technologie de la confidentialité mérite d'être adoptée.
L'innovation technologique FHE dans le marché des cryptomonnaies : analyse des données BTC, ETH, TON et perspectives du calcul de la confidentialité.
Cryptoactifs marché données et Chiffrement homomorphique technologie des applications perspectives
À la date du 13 octobre, une plateforme de données a effectué une analyse statistique de l'engouement et des variations de prix des principaux cryptoactifs :
Le nombre de discussions sur le Bitcoin la semaine dernière était de 12,52K, en légère baisse de 0,98 % par rapport à la semaine précédente, avec un prix de clôture dimanche de 63916 dollars, en hausse de 1,62 % par rapport à la même période de la semaine dernière.
La discussion autour d'Ethereum a atteint 3,63K la semaine dernière, en hausse de 3,45 % par rapport à la semaine précédente, avec un prix de clôture dimanche de 2530 dollars, en baisse de 4 % par rapport à la même période la semaine dernière.
La discussion sur TON a atteint 782 fois la semaine dernière, en baisse de 12,63 % par rapport à la semaine précédente, avec un prix de clôture de 5,26 dollars dimanche, en légère baisse de 0,25 % par rapport à la même période de la semaine dernière.
Le chiffrement homomorphique ( FHE ), en tant que nouvelle étoile dans le domaine de la cryptographie, se distingue par sa capacité à effectuer des opérations directement sur des données chiffrées sans décryptage. Cette caractéristique ouvre de nouveaux horizons pour la protection de la vie privée et le traitement des données, avec de vastes perspectives d'application dans plusieurs domaines tels que la finance, la santé, le cloud computing et l'apprentissage automatique. Cependant, malgré des perspectives prometteuses, le chemin vers la commercialisation de FHE fait toujours face à de nombreux défis.
Le potentiel et les cas d'utilisation du chiffrement homomorphique
L'avantage central de l'FHE réside dans la protection de la vie privée. Par exemple, lorsque une entreprise a besoin d'utiliser des capacités de calcul externes pour analyser des données, l'FHE peut garantir que les données restent chiffrées tout au long du processus, protégeant ainsi la vie privée des données sans affecter le déroulement des calculs.
Ce mécanisme de protection de la vie privée est particulièrement important pour les secteurs sensibles tels que la finance et la santé. Avec la généralisation du cloud computing et de l'intelligence artificielle, la sécurité des données devient de plus en plus un point central. FHE peut réaliser un calcul sécurisé multipartite dans ces domaines, permettant aux différentes parties de collaborer sans divulguer d'informations confidentielles. Dans la technologie blockchain, FHE améliore la transparence et la sécurité du traitement des données en fournissant des fonctions de protection de la vie privée sur la chaîne et d'examen des transactions privées.
Comparaison entre le FHE et d'autres méthodes de chiffrement
Dans l'écosystème Web3, FHE, preuve à zéro connaissance ( ZK ), calcul multipartite ( MPC ) et environnement d'exécution de confiance ( TEE ) sont tous des solutions de protection de la vie privée courantes. L'unicité de FHE réside dans sa capacité à exécuter diverses opérations sur des données chiffrées sans décryptage. MPC permet aux parties de calculer dans un état de cryptage des données, sans partager d'informations brutes. TEE offre un environnement de calcul sécurisé, mais présente une légère insuffisance en termes de flexibilité de traitement des données.
Malgré leurs avantages respectifs, le FHE se distingue particulièrement dans le support des tâches de calcul complexes. Cependant, le FHE fait encore face à des problèmes de coûts de calcul élevés et de mauvaise évolutivité dans les applications pratiques, ce qui limite sa performance dans les scénarios d'application en temps réel.
Limitations et défis de l'EHF
Bien que la base théorique de FHE soit solide, elle a rencontré des difficultés pratiques lors de sa commercialisation :
La consommation de ressources de calcul est énorme : le FHE nécessite une grande quantité de ressources de calcul, avec des coûts significativement augmentés par rapport à un calcul ordinaire. Pour des opérations polynomiales complexes, le temps de traitement augmente de manière exponentielle, rendant difficile la satisfaction des besoins de calcul en temps réel.
Capacités opérationnelles limitées : bien que le chiffrement homomorphique (FHE) supporte l'addition et la multiplication de données chiffrées, le support pour des opérations non linéaires complexes reste limité, ce qui constitue un goulot d'étranglement pour les applications d'IA impliquant des réseaux de neurones profonds.
Support multi-utilisateurs complexe : le FHE fonctionne bien dans un scénario à utilisateur unique, mais la complexité du système augmente considérablement lorsqu'il s'agit de jeux de données multi-utilisateurs. Bien que des recherches aient proposé des cadres FHE à clés multiples, la complexité de la gestion des clés et de l'architecture du système reste très élevée.
Fusion de FHE et de l'intelligence artificielle
À une époque où les données sont au cœur de tout, la technologie AI est largement utilisée dans divers domaines, mais les problèmes de confidentialité des données empêchent souvent les utilisateurs de partager des informations sensibles. Le Chiffrement homomorphique (FHE) offre des solutions de protection de la vie privée dans le domaine de l'IA. Dans un environnement de cloud computing, le FHE permet le traitement des données des utilisateurs tout en restant dans un état de chiffrement, garantissant ainsi efficacement la confidentialité des données.
Cet avantage est particulièrement important dans le cadre de réglementations comme 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 soient protégées lors de leur transmission. Le chiffrement de bout en bout de l'EHF offre une protection solide pour la conformité et la sécurité des données.
Application de FHE dans la blockchain
Le chiffrement homomorphique (FHE) est principalement utilisé dans le domaine de la blockchain pour protéger la vie privée des données, notamment la vie privée sur la chaîne, la vie privée des données d'entraînement de l'IA, la vie privée des votes sur la chaîne et l'examen des transactions privées. Actuellement, plusieurs projets utilisent la technologie FHE pour promouvoir la mise en œuvre de la protection de la vie privée :
Conclusion
La 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 que l'application commerciale de la FHE fasse encore face à des défis tels que de lourdes charges de calcul et une évolutivité limitée, ces problèmes devraient être progressivement résolus grâce à l'accélération matérielle et à l'optimisation des algorithmes. Avec le développement de la technologie blockchain, l'importance de la FHE dans le domaine de la protection de la vie privée et du calcul sécurisé ne fera que croître. À l'avenir, la FHE devrait devenir la technologie clé soutenant le calcul de protection de la vie privée, apportant une percée révolutionnaire en matière de sécurité des données.