Tính đến ngày 13 tháng 10, mức độ thảo luận và sự biến động giá của ba loại tài sản tiền điện tử chính như sau:
Số lần thảo luận về Bitcoin trong tuần trước là 12.52K, giảm nhẹ 0.98% so với tuần trước. Giá đóng cửa vào Chủ nhật là 63916 USD, tăng 1.62% so với cùng kỳ tuần trước.
Thảo luận về Ethereum đã tăng lên trong tuần trước, đạt 3.63K lần, tăng 3.45%. Tuy nhiên, giá đóng cửa vào Chủ nhật là 2530 USD, giảm 4% so với cùng kỳ tuần trước.
Một loại Tài sản tiền điện tử khác có số lần thảo luận vào tuần trước là 782 lần, giảm 12,63% so với tuần trước. Giá đóng cửa vào Chủ nhật là 5,26 USD, giảm nhẹ 0,25% so với tuần trước.
Mã hóa đồng nhất (Fully Homomorphic Encryption, FHE) là một công nghệ có tiềm năng lớn trong lĩnh vực mật mã học. Ưu điểm cốt lõi của nó là có thể thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu mã hóa mà không cần giải mã, điều này cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho việc bảo vệ quyền riêng tư và xử lý dữ liệu. FHE có phạm vi ứng dụng rộng rãi, liên quan đến tài chính, y tế, điện toán đám mây, học máy, hệ thống bỏ phiếu, Internet of Things và bảo vệ quyền riêng tư trong blockchain. Tuy nhiên, FHE vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức trong con đường thương mại hóa.
Tiềm năng và ứng dụng của FHE
Ưu điểm lớn nhất của mã hóa đồng hình là bảo vệ quyền riêng tư. Ví dụ, khi một công ty cần sử dụng khả năng tính toán của một công ty khác để phân tích dữ liệu, nhưng không muốn bên kia tiếp xúc với nội dung cụ thể, FHE có thể phát huy tác dụng. Chủ sở hữu dữ liệu có thể mã hóa thông tin và truyền cho bên tính toán để xử lý, kết quả tính toán vẫn giữ nguyên trạng thái mã hóa, chủ sở hữu dữ liệu giải mã sau đó có thể nhận được kết quả phân tích. Cơ chế này vừa bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, vừa thực hiện các công việc tính toán cần thiết.
Cơ chế bảo vệ quyền riêng tư này đặc biệt quan trọng đối với các ngành nhạy cảm về dữ liệu như tài chính và y tế. Với sự phát triển của điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo, an toàn dữ liệu ngày càng trở thành tâm điểm chú ý. FHE có thể cung cấp bảo vệ tính toán đa bên trong những tình huống này, giúp các bên hoàn thành hợp tác mà không tiết lộ thông tin nhạy cảm. Trong công nghệ blockchain, FHE thông qua việc bảo vệ quyền riêng tư trên chuỗi và kiểm tra giao dịch riêng tư, nâng cao tính minh bạch và an toàn trong xử lý dữ liệu.
So sánh FHE với các phương thức mã hóa khác
Trong lĩnh vực Web3, FHE, chứng minh không biết (ZK), tính toán đa bên (MPC) và môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) đều là những phương pháp bảo vệ quyền riêng tư chính. Khác với ZK, FHE có thể thực hiện nhiều thao tác trên dữ liệu mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu trước. MPC cho phép các bên thực hiện tính toán trong khi dữ liệu được mã hóa mà không cần chia sẻ thông tin riêng tư với nhau. TEE cung cấp tính toán trong một môi trường an toàn nhưng tính linh hoạt trong việc xử lý dữ liệu thì tương đối hạn chế.
Các công nghệ mã hóa này có những ưu điểm riêng, nhưng trong việc hỗ trợ các tác vụ tính toán phức tạp, FHE nổi bật hơn cả. Tuy nhiên, FHE vẫn phải đối mặt với vấn đề chi phí tính toán cao và khả năng mở rộng kém trong ứng dụng thực tế, điều này hạn chế hiệu suất của nó trong các ứng dụng theo thời gian thực.
Hạn chế và thách thức của FHE
Mặc dù lý thuyết FHE có nền tảng vững mạnh, nhưng trong việc ứng dụng thương mại đã gặp phải những thách thức thực tiễn:
Chi phí tính toán quy mô lớn: FHE cần rất nhiều tài nguyên tính toán, so với tính toán không mã hóa, chi phí của nó tăng lên đáng kể. Đối với các phép toán đa thức bậc cao, thời gian xử lý tăng theo cấp số nhân, khó đáp ứng nhu cầu tính toán thời gian thực. Giảm chi phí cần phụ thuộc vào phần cứng tăng tốc chuyên dụng, nhưng điều này cũng làm tăng độ phức tạp trong việc triển khai.
Khả năng hoạt động hạn chế: Mặc dù FHE có thể thực hiện phép cộng và phép nhân trên dữ liệu mã hóa, nhưng hỗ trợ cho các phép toán phi tuyến tính phức tạp là hạn chế, điều này trở thành một rào cản đối với các ứng dụng trí tuệ nhân tạo như mạng nơ-ron sâu. Hiện tại, các phương án FHE chủ yếu phù hợp cho các phép toán tuyến tính và đa thức đơn giản, việc áp dụng mô hình phi tuyến bị hạn chế đáng kể.
Sự phức tạp trong hỗ trợ nhiều người dùng: FHE hoạt động tốt trong các kịch bản đơn người dùng, nhưng khi liên quan đến các tập dữ liệu nhiều người dùng, độ phức tạp của hệ thống tăng nhanh chóng. Mặc dù có các khung FHE đa khóa cho phép các tập dữ liệu được mã hóa bằng các khóa khác nhau hoạt động cùng nhau, nhưng độ phức tạp trong quản lý khóa và kiến trúc hệ thống tăng lên đáng kể.
Sự kết hợp giữa FHE và trí tuệ nhân tạo
Trong thời đại hiện nay, nơi dữ liệu đóng vai trò quan trọng, trí tuệ nhân tạo (AI) được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, nhưng mối lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu thường khiến người dùng không muốn chia sẻ thông tin nhạy cảm. FHE cung cấp giải pháp bảo vệ quyền riêng tư cho lĩnh vực AI. Trong bối cảnh điện toán đám mây, việc truyền tải và lưu trữ dữ liệu thường được mã hóa, nhưng quá trình xử lý thường ở trạng thái rõ. Thông qua FHE, dữ liệu của người dùng có thể được xử lý trong trạng thái mã hóa, đảm bảo tính riêng tư.
Lợi thế này trở nên đặc biệt quan trọng dưới yêu cầu của các quy định như GDPR, vì những quy định này yêu cầu người dùng có quyền được thông báo về cách xử lý dữ liệu và đảm bảo rằng dữ liệu được bảo vệ trong quá trình truyền tải. Mã hóa đầu cuối của FHE cung cấp sự đảm bảo cho tính tuân thủ và an ninh dữ liệu.
Ứng dụng và dự án hiện tại của FHE trong blockchain
FHE chủ yếu được sử dụng trong blockchain để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, bao gồm quyền riêng tư trên chuỗi, quyền riêng tư dữ liệu đào tạo AI, quyền riêng tư bỏ phiếu trên chuỗi và kiểm tra giao dịch riêng tư trên chuỗi. Hiện tại, nhiều dự án đang sử dụng công nghệ FHE để thúc đẩy việc thực hiện bảo vệ quyền riêng tư:
Giải pháp FHE được xây dựng bởi một công ty đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều dự án bảo vệ quyền riêng tư.
Một công ty dựa trên công nghệ TFHE, tập trung vào phép toán Boolean và phép toán số nguyên độ dài thấp, và đã xây dựng một ngăn xếp phát triển FHE cho các ứng dụng blockchain và AI.
Một công ty khác đã phát triển một ngôn ngữ hợp đồng thông minh mới và thư viện HyperghraphFHE, áp dụng cho mạng blockchain.
Có công ty sử dụng FHE để thực hiện bảo vệ quyền riêng tư trong mạng tính toán AI, hỗ trợ nhiều mô hình AI khác nhau.
Một dự án kết hợp FHE và trí tuệ nhân tạo, cung cấp môi trường AI phi tập trung và bảo vệ quyền riêng tư.
Còn có các dự án là giải pháp Layer 2 cho Ethereum, hỗ trợ FHE Rollups và FHE Coprocessors, tương thích với EVM và hỗ trợ hợp đồng thông minh được viết bằng Solidity.
Kết luận
FHE như một công nghệ tiên tiến có khả năng thực hiện tính toán trên dữ liệu mã hóa, mang lại lợi thế đáng kể trong việc bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu. Mặc dù việc ứng dụng thương mại FHE hiện tại vẫn đối mặt với những thách thức như chi phí tính toán lớn và khả năng mở rộng kém, nhưng thông qua tăng tốc phần cứng và tối ưu hóa thuật toán, những vấn đề này có thể dần được giải quyết. Với sự phát triển của công nghệ blockchain, FHE sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc bảo vệ quyền riêng tư và tính toán an toàn. Trong tương lai, FHE có thể trở thành công nghệ cốt lõi hỗ trợ tính toán bảo vệ quyền riêng tư, mang lại những bước đột phá cách mạng mới cho an toàn dữ liệu.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
11 thích
Phần thưởng
11
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
WarmLightLin
· 4giờ trước
Nhàm🐴bốn rồi đừng gửi nữa
Xem bản gốcTrả lời0
SchrodingerPrivateKey
· 5giờ trước
tăng lên thấp hơn mong đợi
Xem bản gốcTrả lời0
OnchainGossiper
· 5giờ trước
Hảo gia hảo, Bitcoin tăng lên điên cuồng rồi phải không~
Xem bản gốcTrả lời0
DegenRecoveryGroup
· 5giờ trước
Bây giờ vẫn nói về Tài sản tiền điện tử, sớm mua đáy hay muộn mua đáy đều là mua đáy.
Xem bản gốcTrả lời0
NFTHoarder
· 5giờ trước
Chỉ ba đồng này còn tăng lên? Thị trường thật kỳ lạ.
Mã hóa đồng cấu: Ngôi sao tương lai và thách thức trong bảo vệ quyền riêng tư Web3
Tính đến ngày 13 tháng 10, mức độ thảo luận và sự biến động giá của ba loại tài sản tiền điện tử chính như sau:
Số lần thảo luận về Bitcoin trong tuần trước là 12.52K, giảm nhẹ 0.98% so với tuần trước. Giá đóng cửa vào Chủ nhật là 63916 USD, tăng 1.62% so với cùng kỳ tuần trước.
Thảo luận về Ethereum đã tăng lên trong tuần trước, đạt 3.63K lần, tăng 3.45%. Tuy nhiên, giá đóng cửa vào Chủ nhật là 2530 USD, giảm 4% so với cùng kỳ tuần trước.
Một loại Tài sản tiền điện tử khác có số lần thảo luận vào tuần trước là 782 lần, giảm 12,63% so với tuần trước. Giá đóng cửa vào Chủ nhật là 5,26 USD, giảm nhẹ 0,25% so với tuần trước.
Mã hóa đồng nhất (Fully Homomorphic Encryption, FHE) là một công nghệ có tiềm năng lớn trong lĩnh vực mật mã học. Ưu điểm cốt lõi của nó là có thể thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu mã hóa mà không cần giải mã, điều này cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho việc bảo vệ quyền riêng tư và xử lý dữ liệu. FHE có phạm vi ứng dụng rộng rãi, liên quan đến tài chính, y tế, điện toán đám mây, học máy, hệ thống bỏ phiếu, Internet of Things và bảo vệ quyền riêng tư trong blockchain. Tuy nhiên, FHE vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức trong con đường thương mại hóa.
Tiềm năng và ứng dụng của FHE
Ưu điểm lớn nhất của mã hóa đồng hình là bảo vệ quyền riêng tư. Ví dụ, khi một công ty cần sử dụng khả năng tính toán của một công ty khác để phân tích dữ liệu, nhưng không muốn bên kia tiếp xúc với nội dung cụ thể, FHE có thể phát huy tác dụng. Chủ sở hữu dữ liệu có thể mã hóa thông tin và truyền cho bên tính toán để xử lý, kết quả tính toán vẫn giữ nguyên trạng thái mã hóa, chủ sở hữu dữ liệu giải mã sau đó có thể nhận được kết quả phân tích. Cơ chế này vừa bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, vừa thực hiện các công việc tính toán cần thiết.
Cơ chế bảo vệ quyền riêng tư này đặc biệt quan trọng đối với các ngành nhạy cảm về dữ liệu như tài chính và y tế. Với sự phát triển của điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo, an toàn dữ liệu ngày càng trở thành tâm điểm chú ý. FHE có thể cung cấp bảo vệ tính toán đa bên trong những tình huống này, giúp các bên hoàn thành hợp tác mà không tiết lộ thông tin nhạy cảm. Trong công nghệ blockchain, FHE thông qua việc bảo vệ quyền riêng tư trên chuỗi và kiểm tra giao dịch riêng tư, nâng cao tính minh bạch và an toàn trong xử lý dữ liệu.
So sánh FHE với các phương thức mã hóa khác
Trong lĩnh vực Web3, FHE, chứng minh không biết (ZK), tính toán đa bên (MPC) và môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) đều là những phương pháp bảo vệ quyền riêng tư chính. Khác với ZK, FHE có thể thực hiện nhiều thao tác trên dữ liệu mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu trước. MPC cho phép các bên thực hiện tính toán trong khi dữ liệu được mã hóa mà không cần chia sẻ thông tin riêng tư với nhau. TEE cung cấp tính toán trong một môi trường an toàn nhưng tính linh hoạt trong việc xử lý dữ liệu thì tương đối hạn chế.
Các công nghệ mã hóa này có những ưu điểm riêng, nhưng trong việc hỗ trợ các tác vụ tính toán phức tạp, FHE nổi bật hơn cả. Tuy nhiên, FHE vẫn phải đối mặt với vấn đề chi phí tính toán cao và khả năng mở rộng kém trong ứng dụng thực tế, điều này hạn chế hiệu suất của nó trong các ứng dụng theo thời gian thực.
Hạn chế và thách thức của FHE
Mặc dù lý thuyết FHE có nền tảng vững mạnh, nhưng trong việc ứng dụng thương mại đã gặp phải những thách thức thực tiễn:
Chi phí tính toán quy mô lớn: FHE cần rất nhiều tài nguyên tính toán, so với tính toán không mã hóa, chi phí của nó tăng lên đáng kể. Đối với các phép toán đa thức bậc cao, thời gian xử lý tăng theo cấp số nhân, khó đáp ứng nhu cầu tính toán thời gian thực. Giảm chi phí cần phụ thuộc vào phần cứng tăng tốc chuyên dụng, nhưng điều này cũng làm tăng độ phức tạp trong việc triển khai.
Khả năng hoạt động hạn chế: Mặc dù FHE có thể thực hiện phép cộng và phép nhân trên dữ liệu mã hóa, nhưng hỗ trợ cho các phép toán phi tuyến tính phức tạp là hạn chế, điều này trở thành một rào cản đối với các ứng dụng trí tuệ nhân tạo như mạng nơ-ron sâu. Hiện tại, các phương án FHE chủ yếu phù hợp cho các phép toán tuyến tính và đa thức đơn giản, việc áp dụng mô hình phi tuyến bị hạn chế đáng kể.
Sự phức tạp trong hỗ trợ nhiều người dùng: FHE hoạt động tốt trong các kịch bản đơn người dùng, nhưng khi liên quan đến các tập dữ liệu nhiều người dùng, độ phức tạp của hệ thống tăng nhanh chóng. Mặc dù có các khung FHE đa khóa cho phép các tập dữ liệu được mã hóa bằng các khóa khác nhau hoạt động cùng nhau, nhưng độ phức tạp trong quản lý khóa và kiến trúc hệ thống tăng lên đáng kể.
Sự kết hợp giữa FHE và trí tuệ nhân tạo
Trong thời đại hiện nay, nơi dữ liệu đóng vai trò quan trọng, trí tuệ nhân tạo (AI) được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, nhưng mối lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu thường khiến người dùng không muốn chia sẻ thông tin nhạy cảm. FHE cung cấp giải pháp bảo vệ quyền riêng tư cho lĩnh vực AI. Trong bối cảnh điện toán đám mây, việc truyền tải và lưu trữ dữ liệu thường được mã hóa, nhưng quá trình xử lý thường ở trạng thái rõ. Thông qua FHE, dữ liệu của người dùng có thể được xử lý trong trạng thái mã hóa, đảm bảo tính riêng tư.
Lợi thế này trở nên đặc biệt quan trọng dưới yêu cầu của các quy định như GDPR, vì những quy định này yêu cầu người dùng có quyền được thông báo về cách xử lý dữ liệu và đảm bảo rằng dữ liệu được bảo vệ trong quá trình truyền tải. Mã hóa đầu cuối của FHE cung cấp sự đảm bảo cho tính tuân thủ và an ninh dữ liệu.
Ứng dụng và dự án hiện tại của FHE trong blockchain
FHE chủ yếu được sử dụng trong blockchain để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, bao gồm quyền riêng tư trên chuỗi, quyền riêng tư dữ liệu đào tạo AI, quyền riêng tư bỏ phiếu trên chuỗi và kiểm tra giao dịch riêng tư trên chuỗi. Hiện tại, nhiều dự án đang sử dụng công nghệ FHE để thúc đẩy việc thực hiện bảo vệ quyền riêng tư:
Giải pháp FHE được xây dựng bởi một công ty đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều dự án bảo vệ quyền riêng tư.
Một công ty dựa trên công nghệ TFHE, tập trung vào phép toán Boolean và phép toán số nguyên độ dài thấp, và đã xây dựng một ngăn xếp phát triển FHE cho các ứng dụng blockchain và AI.
Một công ty khác đã phát triển một ngôn ngữ hợp đồng thông minh mới và thư viện HyperghraphFHE, áp dụng cho mạng blockchain.
Có công ty sử dụng FHE để thực hiện bảo vệ quyền riêng tư trong mạng tính toán AI, hỗ trợ nhiều mô hình AI khác nhau.
Một dự án kết hợp FHE và trí tuệ nhân tạo, cung cấp môi trường AI phi tập trung và bảo vệ quyền riêng tư.
Còn có các dự án là giải pháp Layer 2 cho Ethereum, hỗ trợ FHE Rollups và FHE Coprocessors, tương thích với EVM và hỗ trợ hợp đồng thông minh được viết bằng Solidity.
Kết luận
FHE như một công nghệ tiên tiến có khả năng thực hiện tính toán trên dữ liệu mã hóa, mang lại lợi thế đáng kể trong việc bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu. Mặc dù việc ứng dụng thương mại FHE hiện tại vẫn đối mặt với những thách thức như chi phí tính toán lớn và khả năng mở rộng kém, nhưng thông qua tăng tốc phần cứng và tối ưu hóa thuật toán, những vấn đề này có thể dần được giải quyết. Với sự phát triển của công nghệ blockchain, FHE sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc bảo vệ quyền riêng tư và tính toán an toàn. Trong tương lai, FHE có thể trở thành công nghệ cốt lõi hỗ trợ tính toán bảo vệ quyền riêng tư, mang lại những bước đột phá cách mạng mới cho an toàn dữ liệu.