Informe semanal del mercado de Activos Cripto y discusión sobre Cifrado homomórfico

Hasta el 13 de octubre, la popularidad de discusión y el rendimiento de precios de los tres principales Activos Cripto son los siguientes:

El número de discusiones sobre Bitcoin la semana pasada fue de 12.52K, con una disminución del 0.98% en comparación con la semana anterior. El precio de cierre del domingo fue de 63916 dólares, con un aumento del 1.62% en comparación con la semana anterior.

La discusión sobre Ethereum la semana pasada fue de 3.63K, con un crecimiento intersemana del 3.45%. El precio de cierre del domingo fue de 2530 dólares, con una caída intersemana del 4%.

Ciertos Activos Cripto discutidos 782 veces la semana pasada, con una disminución del 12.63% en comparación con el período anterior. El precio de cierre del domingo fue de 5.26 dólares, con una ligera caída del 0.25% en comparación con el período anterior.

Cifrado homomórfico(FHE) es una tecnología importante en el campo de la criptografía que permite realizar cálculos directamente sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptarlos. Esta característica otorga a FHE un enorme potencial en la protección de la privacidad y el procesamiento de datos, y puede aplicarse ampliamente en múltiples campos como finanzas, salud, computación en la nube, aprendizaje automático, entre otros. Sin embargo, el camino hacia la comercialización de FHE aún enfrenta numerosos desafíos.

El valor aplicado de FHE

La mayor ventaja de Cifrado homomórfico (FHE) radica en la protección de la privacidad. Por ejemplo, una empresa puede entregar datos encriptados a otra empresa para su análisis, sin preocuparse por la filtración de datos. Este mecanismo es especialmente importante en industrias sensibles a datos, como las finanzas y la salud. Con el desarrollo de la computación en la nube y la inteligencia artificial, las perspectivas de aplicación de FHE en el cálculo seguro entre múltiples partes son amplias. En el campo de los blockchain, FHE se puede utilizar para aumentar la privacidad y la seguridad de las transacciones.

Comparación de FHE con otras tecnologías de encriptación

En el ámbito de Web3, FHE, pruebas de cero conocimiento (ZK), computación multipartita (MPC) y entornos de ejecución de confianza (TEE) son métodos principales de protección de la privacidad. En comparación, FHE puede realizar múltiples operaciones en datos encriptados sin necesidad de desencriptarlos. MPC permite a múltiples partes realizar cálculos conjuntos bajo la premisa de proteger la privacidad. TEE proporciona un entorno de cálculo seguro, pero tiene menor flexibilidad.

A pesar de que el Cifrado homomórfico (FHE) se destaca en el soporte de tareas de cálculo complejas, su alto costo computacional y problemas de escalabilidad aún limitan su uso en aplicaciones en tiempo real.

Retos del cifrado homomórfico

1. Altos costos de cálculo: FHE requiere una gran cantidad de recursos computacionales, especialmente para operaciones polinómicas de alto grado, donde el tiempo de procesamiento crece de manera polinómica.

2. Capacidad de operación limitada: FHE solo admite operaciones de suma y multiplicación, y el soporte para operaciones no lineales complejas es limitado, lo que restringe su uso en aplicaciones de IA como las redes neuronales profundas.

3. Soporte de múltiples usuarios complejo: cuando se trata de conjuntos de datos de múltiples usuarios, la complejidad del sistema FHE aumenta significativamente, y la gestión de claves y el diseño de arquitectura se vuelven más difíciles.

La combinación de FHE y AI

En la era actual impulsada por datos, la tecnología de IA se aplica ampliamente en diversos campos. Sin embargo, los problemas de privacidad de datos a menudo obstaculizan a los usuarios para compartir información sensible. El Cifrado homomórfico ofrece una solución de protección de privacidad para la IA, permitiendo procesar datos en estado encriptado, asegurando la seguridad de la privacidad. Esta característica es especialmente importante bajo regulaciones estrictas de protección de datos como el GDPR.

Aplicaciones de Cifrado Homomórfico en Blockchain

FHE se utiliza principalmente en el campo de blockchain para proteger la privacidad de los datos, incluyendo la privacidad en la cadena, la privacidad de los datos de entrenamiento de IA, la privacidad de las votaciones y la revisión de transacciones. Actualmente, hay varios proyectos explorando la aplicación práctica de la tecnología FHE:

• Un proyecto: basado en la tecnología TFHE, enfocado en operaciones booleanas y operaciones con enteros de baja longitud, para construir una pila de desarrollo FHE para aplicaciones de blockchain y AI.

• Cierto proyecto: desarrolló un nuevo lenguaje de contrato inteligente y una biblioteca FHE, adecuada para redes de blockchain.

• Cierto proyecto: utilizar Cifrado homomórfico para implementar la protección de la privacidad en redes de cálculo de IA, apoyando múltiples modelos de IA.

• Cierto proyecto: combina FHE con IA, proporcionando un entorno de IA descentralizado y con protección de la privacidad.

• Cierto proyecto: como solución Layer 2 de Ethereum, soporta FHE Rollups y FHE Coprocessors, es compatible con EVM y soporta contratos inteligentes en Solidity.

Conclusión

FHE, como una tecnología avanzada que puede realizar cálculos sobre datos encriptados, tiene ventajas significativas en la protección de la privacidad de los datos. A pesar de que actualmente enfrenta desafíos como el costo computacional y la escalabilidad, se espera que estos problemas se resuelvan a través de la aceleración de hardware y la optimización de algoritmos. Con el desarrollo de la tecnología blockchain, la importancia de FHE en el campo de la protección de la privacidad y el cálculo seguro se hará cada vez más evidente, y se espera que se convierta en la tecnología central que respalde el cálculo de protección de la privacidad, aportando una revolución en la seguridad de los datos.