Криптоактивы рынок динамика и Гомоморфное шифрование Технический анализ

По состоянию на 13 октября обсуждаемость и ценовые тенденции нескольких основных криптоактивов имеют разные тенденции. Обсуждения биткойна за прошлую неделю составили 12,52K, что на 0,98% ниже по сравнению с предыдущей неделей, но в воскресенье цена достигла 63916 долларов, что на 1,62% выше по сравнению с прошлой неделей. Обсуждаемость эфира увеличилась на 3,45% до 3,63K, но его цена упала на 4% до 2530 долларов. Уровень внимания к токену TON заметно снизился, количество обсуждений уменьшилось на 12,63% до 782 раз, а цена также незначительно упала на 0,25% до 5,26 долларов.

Гомоморфное шифрование (FHE) как передовая технология в области криптографии постепенно привлекает широкое внимание. Его核心优势 заключается в том, что оно позволяет проводить вычисления непосредственно на зашифрованных данных без необходимости в процессе расшифровки, обеспечивая надежную поддержку для защиты конфиденциальности и обработки данных. Эта технология имеет потенциальную ценность в таких областях, как финансы, медицина, облачные вычисления, машинное обучение и других, особенно в сценариях, требующих высокой конфиденциальности данных.

Применение гомоморфного шифрования (FHE) очень широко. Например, в сотрудничестве по данным между компаниями одна компания может использовать вычислительные ресурсы другой компании для анализа данных, при этом обеспечивая конфиденциальность содержания данных. В таких отраслях, как финансы и здравоохранение, где чувствительность данных крайне высока, механизмы защиты конфиденциальности FHE особенно важны. С быстрым развитием облачных вычислений и искусственного интеллекта безопасность данных становится все более актуальной проблемой, и FHE может обеспечить многосторонние безопасные вычисления в этих областях, позволяя сторонам сотрудничать без раскрытия конфиденциальной информации.

В экосистеме Web3 технологии FHE, нулевого знания, многопартийных вычислений и доверенной среды выполнения образуют основные решения для защиты конфиденциальности. По сравнению с другими методами, FHE демонстрирует отличные результаты в поддержке сложных вычислительных задач, позволяя выполнять различные операции с зашифрованными данными без их расшифровки. Однако FHE также сталкивается с такими проблемами, как высокая вычислительная нагрузка и плохая масштабируемость, что ограничивает его эффективность в реальных приложениях.

Основные препятствия, с которыми сталкивается FHE в практическом применении, включают: огромные затраты ресурсов, необходимых для вычислений большого объема, значительно увеличивают расходы по сравнению с нешифрованными вычислениями; ограниченная поддержка сложных нелинейных операций, что становится узким местом в приложениях ИИ, таких как глубокие нейронные сети; резкое увеличение сложности системы в многопользовательских сценариях, что усложняет управление ключами и проектирование архитектуры.

Тем не менее, сочетание Гомоморфного шифрования (FHE) и искусственного интеллекта все еще демонстрирует огромный потенциал. В текущую эпоху, ориентированную на данные, технологии ИИ широко применяются в различных областях, но вопросы конфиденциальности данных всегда были в центре внимания пользователей. FHE предоставляет решения для защиты конфиденциальности AI, позволяя обеспечивать шифрование чувствительных данных при их обработке в облаке, что особенно важно для компаний, соблюдающих такие законы о защите данных, как GDPR.

В области блокчейн-технологий Гомоморфное шифрование (FHE) в основном применяется для защиты конфиденциальности данных, включая конфиденциальность в блокчейне, конфиденциальность данных для обучения ИИ, конфиденциальность голосования в блокчейне и аудит конфиденциальных транзакций. В настоящее время несколько проектов используют технологии FHE для продвижения реализации защиты конфиденциальности. Например, некоторые компании разработали решения на основе технологии TFHE, сосредоточив внимание на булевых операциях и операциях с целыми числами малой длины, а также создали стек разработки FHE для приложений в блокчейне и ИИ. Другие проекты разработали новые языки смарт-контрактов и библиотеки FHE для удовлетворения потребностей блокчейн-сетей.

Некоторые проекты стремятся применить Гомоморфное шифрование (FHE) для защиты конфиденциальности в вычислительных сетях ИИ, поддерживая различные модели ИИ. Некоторые проекты идут дальше, комбинируя FHE и искусственный интеллект, предоставляя децентрализованную и защищенную среду ИИ. В экосистеме Ethereum также появились решения второго уровня, поддерживающие FHE Rollups и FHE Coprocessors, совместимые с EVM и поддерживающие смарт-контракты, написанные на Solidity.

В целом, FHE как продвинутая технология, позволяющая выполнять вычисления на зашифрованных данных, обладает значительными преимуществами в защите конфиденциальности данных. Хотя в настоящее время в коммерческих приложениях все еще существуют проблемы с высокой вычислительной нагрузкой и плохой масштабируемостью, благодаря аппаратному ускорению и оптимизации алгоритмов эти препятствия могут быть постепенно преодолены. С развитием технологий блокчейна важность FHE в области защиты конфиденциальности и безопасных вычислений будет возрастать, и она может стать ключевой технологией, поддерживающей вычисления с защитой конфиденциальности в будущем, что приведет к революционным прорывам в области безопасности данных.