La encriptación totalmente homomórfica ( FHE ) es una tecnología avanzada de encriptación que permite realizar cálculos directamente sobre datos encriptados, lo que permite procesar datos mientras se protege la privacidad. FHE tiene aplicaciones potenciales en varios campos, como finanzas, salud, computación en la nube y aprendizaje automático, pero su comercialización aún requiere tiempo, siendo las grandes demandas de cálculo y memoria las principales limitaciones.
Principios básicos de FHE
El núcleo de FHE es ocultar la información original a través de polinomios. Un sistema FHE simplificado podría incluir:
Seleccione un polinomio de clave
Generar un polinomio aleatorio
Generar un pequeño polinomio de "error"
Usar el polinomio anterior para cifrar el texto plano
Para abordar el problema de la acumulación de ruido, FHE utiliza varias tecnologías clave:
Cambio de clave: reducir el tamaño del texto cifrado
Cambio de módulo: controlar el aumento de ruido
Bootstrap: Restablecer el ruido al nivel inicial
Actualmente hay varias implementaciones específicas de FHE que utilizan la tecnología Bootstrap.
Desafíos que enfrenta FHE
El costo del cálculo FHE es enorme en comparación con el cálculo normal, pudiendo ser hasta millones de veces más lento. La DARPA de EE. UU. lanzó específicamente el programa Dprive, cuyo objetivo es aumentar la velocidad del cálculo FHE a 1/10 del cálculo normal. Este programa se centra principalmente en los siguientes aspectos:
Aumentar la longitud de la palabra del procesador
Construir procesadores ASIC dedicados
Construir arquitectura paralela MIMD
Aunque el progreso es lento, FHE sigue teniendo un significado único en la protección de datos sensibles, especialmente en la era post-cuántica.
Aplicaciones de FHE en la Blockchain
FHE se utiliza principalmente en la blockchain para proteger la privacidad de los datos, incluyendo la privacidad en cadena, la privacidad de los datos de entrenamiento de IA, la privacidad de las votaciones en cadena, entre otros. También se considera una de las posibles soluciones para el MEV. Sin embargo, las transacciones completamente encriptadas también pueden traer algunos problemas, como eliminar los efectos positivos de los bots de MEV y aumentar significativamente los requisitos de operación de los nodos.
Resumen del proyecto principal
Actualmente, la mayoría de los proyectos de FHE se basan en la tecnología proporcionada por Zama. Los principales proyectos incluyen:
Zama: proporciona herramientas de desarrollo basadas en TFHE y fhEVM
Octra: utiliza la tecnología de hipergrafos para implementar FHE, construyendo un nuevo lenguaje de contratos inteligentes
Fhenix: Construyendo una Capa 2 de Optimismo priorizando la privacidad
Privasea: enfocado en operaciones de datos LLM
Inco Network: construir Layer 1
Mind Network: combinando la pista de Restaking
Perspectivas Futuras
La tecnología FHE aún se encuentra en una etapa temprana y enfrenta muchos desafíos. Sin embargo, con la llegada de más fondos y atención, así como los posibles avances en chips FHE, se espera que esta tecnología provoque profundas transformaciones en sectores como la defensa, las finanzas y la salud. FHE, como una tecnología muy prometedora, tiene un futuro esperanzador.
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MidnightSeller
· hace21h
Esperando la implementación comercial
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BearMarketSurvivor
· hace21h
La nueva tecnología merece ser esperada.
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gas_fee_therapist
· hace21h
La privacidad es la línea de base.
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All-InQueen
· hace21h
Es muy difícil, ¡la cantidad de cálculos es enorme!
encriptación completamente homomórfica FHE: la próxima generación de tecnología para proteger la privacidad de los datos
FHE: La luz del futuro de la computación privada
La encriptación totalmente homomórfica ( FHE ) es una tecnología avanzada de encriptación que permite realizar cálculos directamente sobre datos encriptados, lo que permite procesar datos mientras se protege la privacidad. FHE tiene aplicaciones potenciales en varios campos, como finanzas, salud, computación en la nube y aprendizaje automático, pero su comercialización aún requiere tiempo, siendo las grandes demandas de cálculo y memoria las principales limitaciones.
Principios básicos de FHE
El núcleo de FHE es ocultar la información original a través de polinomios. Un sistema FHE simplificado podría incluir:
Para abordar el problema de la acumulación de ruido, FHE utiliza varias tecnologías clave:
Actualmente hay varias implementaciones específicas de FHE que utilizan la tecnología Bootstrap.
Desafíos que enfrenta FHE
El costo del cálculo FHE es enorme en comparación con el cálculo normal, pudiendo ser hasta millones de veces más lento. La DARPA de EE. UU. lanzó específicamente el programa Dprive, cuyo objetivo es aumentar la velocidad del cálculo FHE a 1/10 del cálculo normal. Este programa se centra principalmente en los siguientes aspectos:
Aunque el progreso es lento, FHE sigue teniendo un significado único en la protección de datos sensibles, especialmente en la era post-cuántica.
Aplicaciones de FHE en la Blockchain
FHE se utiliza principalmente en la blockchain para proteger la privacidad de los datos, incluyendo la privacidad en cadena, la privacidad de los datos de entrenamiento de IA, la privacidad de las votaciones en cadena, entre otros. También se considera una de las posibles soluciones para el MEV. Sin embargo, las transacciones completamente encriptadas también pueden traer algunos problemas, como eliminar los efectos positivos de los bots de MEV y aumentar significativamente los requisitos de operación de los nodos.
Resumen del proyecto principal
Actualmente, la mayoría de los proyectos de FHE se basan en la tecnología proporcionada por Zama. Los principales proyectos incluyen:
Perspectivas Futuras
La tecnología FHE aún se encuentra en una etapa temprana y enfrenta muchos desafíos. Sin embargo, con la llegada de más fondos y atención, así como los posibles avances en chips FHE, se espera que esta tecnología provoque profundas transformaciones en sectores como la defensa, las finanzas y la salud. FHE, como una tecnología muy prometedora, tiene un futuro esperanzador.