FHE: La luz del futuro y los desafíos de la protección de la privacidad en la Cadena de bloques

FHE: La capa de invisibilidad de la Criptografía

La criptografía homomórfica ( FHE ) es una tecnología de cifrado avanzada que permite realizar cálculos directamente sobre datos cifrados, lo que permite procesar datos mientras se protege la privacidad. FHE tiene múltiples escenarios de aplicación potencial, especialmente en el campo del procesamiento y análisis de datos que requieren protección de la privacidad, como finanzas, salud, computación en la nube, aprendizaje automático, sistemas de votación, Internet de las cosas y protección de la privacidad en blockchain. Sin embargo, la comercialización de FHE aún requiere tiempo, ya que el principal desafío radica en el enorme costo computacional y de memoria que sus algoritmos implican, así como en su escasa escalabilidad.

Gate Ventures研究院:FHE,披上哈利波特的隐身衣

Los principios básicos de FHE

El núcleo de FHE es ocultar la información original a través de polinomios. Los polinomios se pueden transformar en problemas de álgebra lineal y cálculos vectoriales, lo que facilita operaciones altamente optimizadas para las computadoras modernas.

El proceso de cifrado de FHE incluye:

  1. Seleccionar el polinomio de clave
  2. Generar un polinomio aleatorio
  3. Generar un pequeño polinomio de "error"
  4. Combinar el texto en claro con el polinomio mencionado anteriormente para encriptar

La introducción de ruido es para prevenir la deducción de la clave a través de entradas repetidas. Pero el ruido se acumula con los cálculos, lo que puede llevar finalmente a la imposibilidad de descifrar. Para resolver este problema, FHE utiliza las siguientes técnicas:

  • Cambio de clave: reducción del tamaño del texto cifrado
  • Cambio de módulo: controlar el crecimiento del ruido
  • Autoarranque: restablecer el ruido al nivel inicial

Actualmente existen varias implementaciones concretas de esquemas FHE, todas las cuales utilizan tecnología de autoarranque.

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Desafíos que enfrenta FHE

El principal desafío de FHE es el enorme costo computacional. En comparación con los cálculos normales, el cálculo FHE puede ser 500 millones de veces más lento. La Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa de EE. UU. (DARPA) lanzó el programa Dprive, cuyo objetivo es aumentar la velocidad de cálculo de FHE a 1/10 de la computación normal. El programa se centra principalmente en los siguientes aspectos:

  1. Aumentar la longitud de palabra del procesador
  2. Desarrollar procesadores ASIC dedicados
  3. Construcción de arquitectura paralela MIMD

A pesar de los avances lentos, la tecnología FHE sigue teniendo un significado único para la protección de datos sensibles, especialmente en campos como el militar, médico y financiero.

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La aplicación de FHE en blockchain

En el campo de la blockchain, FHE se utiliza principalmente para proteger la privacidad de los datos, y las direcciones de aplicación incluyen:

  • Privacidad en la cadena
  • Privacidad de los datos de entrenamiento de IA
  • Privacidad en la votación en cadena
  • Revisión de transacciones privadas en la cadena
  • Solución MEV

Pero FHE también enfrenta desafíos como el aumento significativo de los costos de operación para los validadores.

Gate Ventures Research Institute: FHE, vestido con la capa de invisibilidad de Harry Potter

Principales proyectos de FHE

Actualmente, la mayoría de los proyectos FHE utilizan tecnología construida por Zama, como Fhenix, Privasea, Inco Network, Mind Network, entre otros. Estos proyectos se diferencian principalmente en su modelo de negocio.

Zama, basado en el esquema TFHE, ha construido una pila de desarrollo de blockchain + IA bastante completa.

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Octra utiliza una tecnología original basada en hipergrafos para implementar FHE, construyendo un nuevo lenguaje de contratos inteligentes y un protocolo de consenso.

Gate Ventures Instituto de Investigación: FHE, cubierto con la capa de invisibilidad de Harry Potter

Perspectivas

La tecnología FHE todavía se encuentra en una etapa temprana y enfrenta numerosos desafíos:

  • Eficiencia de rendimiento baja
  • Dificultad alta en el proyecto
  • Perspectivas comerciales poco claras
  • Falta de inversión de capital

Pero con el desarrollo de chips FHE especializados y la demanda en campos clave como la defensa, las finanzas y la medicina, la tecnología FHE espera un avance. FHE tiene el potencial de liberar datos de privacidad y combinarse con tecnologías futuras como los algoritmos cuánticos, lo que traerá un impacto profundo.

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UncleWhalevip
· hace15h
¿El costo de memoria es demasiado aterrador?
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PanicSellervip
· hace15h
Comercio de criptomonedas en trampa
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SillyWhalevip
· hace15h
No entendí una palabra, solo recuerdo la capa de invisibilidad.
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RektHuntervip
· hace16h
Es un poco 🐮, pero es una pena que sea caro.
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