Ativos de criptografia mercado de dados e a aplicação da Criptografia homomórfica
Até 13 de outubro, uma plataforma de dados realizou uma análise estatística sobre a temperatura de discussão e a variação de preços das principais moedas de criptografia:
O número de discussões sobre Bitcoin na semana passada foi de 12,52K, uma ligeira diminuição de 0,98% em relação à semana anterior, com um preço de fechamento no domingo de 63916 dólares, um aumento de 1,62% em relação ao mesmo período da semana passada.
A discussão sobre o Ethereum teve um volume de 3.63K na semana passada, um aumento de 3.45% em relação à semana anterior. O preço de fechamento no domingo foi de 2530 dólares, uma queda de 4% em relação ao mesmo período da semana passada.
A discussão sobre TON na semana passada teve um total de 782 ocorrências, uma queda de 12,63% em relação à semana anterior, e o preço de fechamento no domingo foi de 5,26 dólares, uma leve queda de 0,25% em relação ao mesmo período da semana passada.
Criptografia homomórfica ( FHE ) como uma nova estrela no campo da criptografia, sua singularidade reside na capacidade de realizar operações diretamente sobre dados encriptados sem a necessidade de decriptá-los. Essa característica abre novas possibilidades para a proteção da privacidade e o processamento de dados, com amplas perspectivas de aplicação em várias áreas, como finanças, saúde, computação em nuvem e aprendizado de máquina. No entanto, apesar do futuro promissor, o caminho para a comercialização do FHE ainda enfrenta muitos desafios.
Potencial e cenários de aplicação da FHE
A principal vantagem do FHE é a proteção da privacidade. Por exemplo, quando uma empresa precisa utilizar a capacidade de computação externa para analisar dados, o FHE pode garantir que os dados permaneçam encriptados durante todo o processo, protegendo assim a privacidade dos dados sem afetar a realização do cálculo.
Este mecanismo de proteção de privacidade é particularmente importante em setores sensíveis como finanças e saúde. Com a popularização da computação em nuvem e da inteligência artificial, a segurança dos dados tornou-se ainda mais um foco. A Criptografia homomórfica (FHE) pode realizar cálculos seguros entre várias partes nesses campos, permitindo que as partes colaborem sem revelar informações confidenciais. Na tecnologia de blockchain, a FHE melhora a transparência e a segurança do processamento de dados ao fornecer proteção de privacidade em cadeia e revisão de transações privadas.
Comparação entre FHE e outros métodos de encriptação
No ecossistema Web3, FHE, provas de zero conhecimento (ZK), computação multipartidária (MPC) e ambientes de execução confiável (TEE) são todas soluções de proteção de privacidade de destaque. A singularidade do FHE reside na sua capacidade de realizar várias operações em dados encriptados sem a necessidade de os decifrar. O MPC permite que várias partes realizem cálculos enquanto os dados estão encriptados, sem a necessidade de compartilhar informações originais. O TEE oferece um ambiente de computação seguro, mas apresenta algumas limitações em termos de flexibilidade no processamento de dados.
Apesar de cada um ter as suas vantagens, a FHE destaca-se especialmente na execução de tarefas de computação complexas. No entanto, a FHE ainda enfrenta problemas de grande sobrecarga computacional e baixa escalabilidade na aplicação prática, o que limita o seu desempenho em cenários de aplicação em tempo real.
Limitações e Desafios da Criptografia Homomórfica
Embora a base teórica da FHE seja sólida, surgiram dificuldades práticas durante o processo de comercialização:
O consumo de recursos computacionais é enorme: a Criptografia Homomórfica (FHE) requer uma quantidade significativa de recursos computacionais, com um aumento notável nos custos em comparação com a computação comum. Para operações polinomiais complexas, o tempo de processamento cresce de forma exponencial, tornando difícil atender às necessidades de computação em tempo real.
Capacidade de operação limitada: Embora a Criptografia homomórfica suporte a adição e multiplicação de dados encriptados, o suporte para operações não lineares complexas ainda é limitado, o que cria um gargalo em aplicações de IA que envolvem redes neurais profundas.
Suporte a vários usuários complexo: FHE apresenta um bom desempenho em cenários de usuário único, mas a complexidade do sistema aumenta drasticamente quando se trata de conjuntos de dados de vários usuários. Embora haja pesquisas que propuseram estruturas FHE de múltiplas chaves, a complexidade da gestão de chaves e da arquitetura do sistema ainda é muito alta.
FHE e a fusão da inteligência artificial
Na era dos dados, a tecnologia de IA é amplamente aplicada em várias áreas, mas os problemas de privacidade de dados muitas vezes impedem os usuários de compartilhar informações sensíveis. A Criptografia homomórfica (FHE) oferece soluções de proteção de privacidade para o campo da IA. Em ambientes de computação em nuvem, a FHE permite que os dados dos usuários sejam processados em um estado de encriptação total, garantindo efetivamente a privacidade dos dados.
Esta vantagem é especialmente importante sob regulamentações como o GDPR, uma vez que estas exigem que os utilizadores tenham direito a ser informados sobre como os seus dados são tratados e garantem que os dados estejam protegidos durante a transmissão. A encriptação de ponta a ponta do FHE oferece uma forte garantia de conformidade e segurança dos dados.
Criptografia homomórfica na aplicação de blockchain
A Criptografia homomórfica (FHE) é principalmente utilizada no campo da blockchain para proteger a privacidade dos dados, incluindo privacidade em cadeia, privacidade de dados de treinamento de IA, privacidade em votações em cadeia e revisão de transações privadas, entre outros aspectos. Atualmente, vários projetos estão utilizando a tecnologia FHE para promover a implementação da proteção da privacidade:
A solução FHE construída por uma determinada empresa é amplamente utilizada em vários projetos de proteção da privacidade.
Existem projetos baseados na tecnologia TFHE, focados em operações booleanas e operações com inteiros de baixa largura, e construíram uma pilha de desenvolvimento FHE para aplicações de blockchain e IA.
Outros projetos desenvolveram uma nova linguagem de contratos inteligentes e uma biblioteca de FHE, adequadas para redes de blockchain.
Alguns projetos utilizam FHE para implementar proteção de privacidade em redes de cálculo de IA, suportando vários modelos de IA.
Há projetos que combinam FHE com inteligência artificial, oferecendo um ambiente de IA descentralizado e com proteção de privacidade.
Como uma solução Layer 2 para Ethereum, um determinado projeto suporta Rollups FHE e Coprocessadores FHE, é compatível com EVM e suporta contratos inteligentes escritos em Solidity.
Conclusão
A FHE, como uma tecnologia avançada que permite a execução de cálculos sobre dados encriptados, apresenta vantagens significativas na proteção da privacidade dos dados. Embora a aplicação comercial da FHE ainda enfrente desafios como altos custos computacionais e baixa escalabilidade, espera-se que esses problemas sejam gradualmente resolvidos através da aceleração de hardware e otimização de algoritmos. Com o desenvolvimento da tecnologia blockchain, a importância da FHE nas áreas de proteção da privacidade e cálculo seguro será cada vez mais evidente. No futuro, a FHE deverá tornar-se a tecnologia central que sustenta o cálculo de proteção da privacidade, trazendo uma revolução na segurança dos dados.
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Inovação FHE no mercado de criptomoedas: Análise de dados BTC, ETH, TON e perspectivas de computação de privacidade
Ativos de criptografia mercado de dados e a aplicação da Criptografia homomórfica
Até 13 de outubro, uma plataforma de dados realizou uma análise estatística sobre a temperatura de discussão e a variação de preços das principais moedas de criptografia:
O número de discussões sobre Bitcoin na semana passada foi de 12,52K, uma ligeira diminuição de 0,98% em relação à semana anterior, com um preço de fechamento no domingo de 63916 dólares, um aumento de 1,62% em relação ao mesmo período da semana passada.
A discussão sobre o Ethereum teve um volume de 3.63K na semana passada, um aumento de 3.45% em relação à semana anterior. O preço de fechamento no domingo foi de 2530 dólares, uma queda de 4% em relação ao mesmo período da semana passada.
A discussão sobre TON na semana passada teve um total de 782 ocorrências, uma queda de 12,63% em relação à semana anterior, e o preço de fechamento no domingo foi de 5,26 dólares, uma leve queda de 0,25% em relação ao mesmo período da semana passada.
Criptografia homomórfica ( FHE ) como uma nova estrela no campo da criptografia, sua singularidade reside na capacidade de realizar operações diretamente sobre dados encriptados sem a necessidade de decriptá-los. Essa característica abre novas possibilidades para a proteção da privacidade e o processamento de dados, com amplas perspectivas de aplicação em várias áreas, como finanças, saúde, computação em nuvem e aprendizado de máquina. No entanto, apesar do futuro promissor, o caminho para a comercialização do FHE ainda enfrenta muitos desafios.
Potencial e cenários de aplicação da FHE
A principal vantagem do FHE é a proteção da privacidade. Por exemplo, quando uma empresa precisa utilizar a capacidade de computação externa para analisar dados, o FHE pode garantir que os dados permaneçam encriptados durante todo o processo, protegendo assim a privacidade dos dados sem afetar a realização do cálculo.
Este mecanismo de proteção de privacidade é particularmente importante em setores sensíveis como finanças e saúde. Com a popularização da computação em nuvem e da inteligência artificial, a segurança dos dados tornou-se ainda mais um foco. A Criptografia homomórfica (FHE) pode realizar cálculos seguros entre várias partes nesses campos, permitindo que as partes colaborem sem revelar informações confidenciais. Na tecnologia de blockchain, a FHE melhora a transparência e a segurança do processamento de dados ao fornecer proteção de privacidade em cadeia e revisão de transações privadas.
Comparação entre FHE e outros métodos de encriptação
No ecossistema Web3, FHE, provas de zero conhecimento (ZK), computação multipartidária (MPC) e ambientes de execução confiável (TEE) são todas soluções de proteção de privacidade de destaque. A singularidade do FHE reside na sua capacidade de realizar várias operações em dados encriptados sem a necessidade de os decifrar. O MPC permite que várias partes realizem cálculos enquanto os dados estão encriptados, sem a necessidade de compartilhar informações originais. O TEE oferece um ambiente de computação seguro, mas apresenta algumas limitações em termos de flexibilidade no processamento de dados.
Apesar de cada um ter as suas vantagens, a FHE destaca-se especialmente na execução de tarefas de computação complexas. No entanto, a FHE ainda enfrenta problemas de grande sobrecarga computacional e baixa escalabilidade na aplicação prática, o que limita o seu desempenho em cenários de aplicação em tempo real.
Limitações e Desafios da Criptografia Homomórfica
Embora a base teórica da FHE seja sólida, surgiram dificuldades práticas durante o processo de comercialização:
O consumo de recursos computacionais é enorme: a Criptografia Homomórfica (FHE) requer uma quantidade significativa de recursos computacionais, com um aumento notável nos custos em comparação com a computação comum. Para operações polinomiais complexas, o tempo de processamento cresce de forma exponencial, tornando difícil atender às necessidades de computação em tempo real.
Capacidade de operação limitada: Embora a Criptografia homomórfica suporte a adição e multiplicação de dados encriptados, o suporte para operações não lineares complexas ainda é limitado, o que cria um gargalo em aplicações de IA que envolvem redes neurais profundas.
Suporte a vários usuários complexo: FHE apresenta um bom desempenho em cenários de usuário único, mas a complexidade do sistema aumenta drasticamente quando se trata de conjuntos de dados de vários usuários. Embora haja pesquisas que propuseram estruturas FHE de múltiplas chaves, a complexidade da gestão de chaves e da arquitetura do sistema ainda é muito alta.
FHE e a fusão da inteligência artificial
Na era dos dados, a tecnologia de IA é amplamente aplicada em várias áreas, mas os problemas de privacidade de dados muitas vezes impedem os usuários de compartilhar informações sensíveis. A Criptografia homomórfica (FHE) oferece soluções de proteção de privacidade para o campo da IA. Em ambientes de computação em nuvem, a FHE permite que os dados dos usuários sejam processados em um estado de encriptação total, garantindo efetivamente a privacidade dos dados.
Esta vantagem é especialmente importante sob regulamentações como o GDPR, uma vez que estas exigem que os utilizadores tenham direito a ser informados sobre como os seus dados são tratados e garantem que os dados estejam protegidos durante a transmissão. A encriptação de ponta a ponta do FHE oferece uma forte garantia de conformidade e segurança dos dados.
Criptografia homomórfica na aplicação de blockchain
A Criptografia homomórfica (FHE) é principalmente utilizada no campo da blockchain para proteger a privacidade dos dados, incluindo privacidade em cadeia, privacidade de dados de treinamento de IA, privacidade em votações em cadeia e revisão de transações privadas, entre outros aspectos. Atualmente, vários projetos estão utilizando a tecnologia FHE para promover a implementação da proteção da privacidade:
Conclusão
A FHE, como uma tecnologia avançada que permite a execução de cálculos sobre dados encriptados, apresenta vantagens significativas na proteção da privacidade dos dados. Embora a aplicação comercial da FHE ainda enfrente desafios como altos custos computacionais e baixa escalabilidade, espera-se que esses problemas sejam gradualmente resolvidos através da aceleração de hardware e otimização de algoritmos. Com o desenvolvimento da tecnologia blockchain, a importância da FHE nas áreas de proteção da privacidade e cálculo seguro será cada vez mais evidente. No futuro, a FHE deverá tornar-se a tecnologia central que sustenta o cálculo de proteção da privacidade, trazendo uma revolução na segurança dos dados.