تحليل ديناميات سعر واهتمام مناقشة الأصول الرقمية

حتى الآونة الأخيرة، تظهر إحصائيات ثلاث عملات رقمية رئيسية:

بلغت المناقشة حول البيتكوين الأسبوع الماضي 12.52 ألف مرة، بانخفاض نسبته 0.98% على أساس أسبوعي. كانت سعر الإغلاق يوم الأحد 63916 دولارًا، بزيادة نسبتها 1.62% على أساس أسبوعي.

ناقش موضوع الإيثيريوم الأسبوع الماضي 3.63K مرة، بزيادة قدرها 3.45% مقارنة بالأسبوع السابق. وكان سعر الإغلاق يوم الأحد هو 2530 دولار، بانخفاض قدره 4% مقارنة بالأسبوع السابق.

بلغت مناقشات TON في الأسبوع الماضي 782 مرة، بانخفاض نسبته 12.63%. وكان سعر الإغلاق يوم الأحد 5.26 دولار، بتراجع طفيف نسبته 0.25%.

إمكانيات وتحديات تقنية التشفير المتماثل

التشفير المتجانس ( FHE ) كأحدث التقنيات في مجال علم التشفير، تكمن ميزتها الأساسية في القدرة على إجراء حسابات مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى عملية فك التشفير. توفر هذه الخاصية دعمًا قويًا لحماية الخصوصية ومعالجة البيانات. نطاق تطبيقات FHE واسع، ويشمل العديد من المجالات مثل المالية، والرعاية الصحية، والحوسبة السحابية، وتعلم الآلة، وأنظمة التصويت، وإنترنت الأشياء، وحماية خصوصية البلوكشين. على الرغم من ذلك، لا تزال FHE تواجه العديد من التحديات في طريقها نحو commercialization.

تطبيقات FHE ومميزاتها

تتمثل أكبر مزايا FHE في حماية الخصوصية. على سبيل المثال، عندما تحتاج شركة ما إلى الاستفادة من القدرة الحاسوبية لشركة أخرى لتحليل البيانات، ولكنها لا ترغب في أن تتعرض الأخيرة للمحتوى المحدد، يمكن أن تلعب FHE دورًا مهمًا. يمكن لمالك البيانات نقل البيانات المشفرة إلى جهة المعالجة، وتظل نتائج المعالجة مشفرة، ويمكن لمالك البيانات فك تشفيرها للحصول على نتائج التحليل. تضمن هذه الآلية حماية خصوصية البيانات، وتحقق في الوقت نفسه المهام الحاسوبية المطلوبة.

بالنسبة للصناعات الحساسة للبيانات مثل المالية والرعاية الصحية، تعتبر آلية حماية الخصوصية لـ FHE ذات أهمية خاصة. مع تطور الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي، أصبحت أمان البيانات أكثر بروزًا. يمكن لـ FHE توفير حماية الحسابات المتعددة في هذه المجالات، مما يمكّن الأطراف من التعاون دون الكشف عن المعلومات الحساسة. في تكنولوجيا blockchain، تعزز FHE من خلال حماية الخصوصية على السلسلة ومراجعة المعاملات الخاصة، مما يزيد من شفافية وأمان معالجة البيانات.

مقارنة FHE مع تقنيات التشفير الأخرى

في مجال Web3، تعتبر FHE، إثبات المعرفة الصفرية (ZK)، الحساب متعدد الأطراف (MPC) وبيئة التنفيذ الموثوقة (TEE) من الطرق الرئيسية لحماية الخصوصية. على عكس ZK، يمكن لـ FHE تنفيذ عمليات متعددة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات أولاً. يسمح MPC للأطراف بإجراء حسابات في حالة تشفير البيانات، دون الحاجة إلى مشاركة المعلومات الخاصة فيما بينها. توفر TEE حسابات في بيئة آمنة، ولكن مرونة معالجة البيانات محدودة نسبيًا.

تتمتع هذه التقنيات التشفير بمزايا مختلفة، ولكن في دعم المهام الحسابية المعقدة، تبرز FHE بشكل خاص. ومع ذلك، لا تزال FHE تواجه مشكلات تتعلق بالتكاليف الحسابية العالية وسوء قابلية التوسع في التطبيقات العملية، مما يحد من أدائها في التطبيقات الفورية.

قيود وتحديات FHE

على الرغم من أن الأساس النظري لـ FHE قوي، إلا أنه واجه تحديات عملية في التطبيقات التجارية:

1. تكلفة الحوسبة على نطاق واسع: تتطلب FHE موارد حسابية كبيرة، مقارنةً بالحوسبة غير المشفرة، تزداد تكاليفها بشكل ملحوظ. بالنسبة للحسابات متعددة الحدود ذات الدرجة العالية، ينمو وقت المعالجة بشكل متعدد الحدود، مما يجعل من الصعب تلبية متطلبات الحوسبة في الوقت الحقيقي. يعتمد تقليل التكاليف على تسريع الأجهزة المخصصة، لكن هذا يزيد أيضًا من تعقيد النشر.

2. القدرة المحدودة على التشغيل: على الرغم من أن FHE يمكنه تنفيذ الجمع والضرب على البيانات المشفرة، إلا أن دعمه للعمليات غير الخطية المعقدة محدود، مما يشكل عقبة أمام تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل الشبكات العصبية العميقة. حاليًا، تتناسب خطط FHE بشكل رئيسي مع العمليات الخطية وحسابات متعددة الحدود البسيطة، في حين أن تطبيقات النماذج غير الخطية تعاني من قيود ملحوظة.

3. تعقيد الدعم المتعدد المستخدمين: يظهر FHE أداءً جيدًا في سيناريو المستخدم الفردي، ولكن عندما يتعلق الأمر بمجموعات بيانات متعددة المستخدمين، فإن تعقيد النظام يرتفع بشكل حاد. على الرغم من وجود أبحاث قدمت إطار FHE متعدد المفاتيح، مما يسمح لمجموعات البيانات المشفرة بمفاتيح مختلفة بالتشغيل، إلا أن إدارة المفاتيح وتعقيد بنية النظام ترتفع بشكل كبير.

دمج FHE والذكاء الاصطناعي

في عصر البيانات المدفوعة، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في مجالات متعددة، ولكن مخاوف خصوصية البيانات تجعل المستخدمين غالبًا لا يرغبون في مشاركة المعلومات الحساسة. يوفر التشفير المتجانس حلولًا لحماية الخصوصية في مجال الذكاء الاصطناعي. في سياق الحوسبة السحابية، يتيح التشفير المتجانس معالجة بيانات المستخدمين أثناء الحفاظ على حالة التشفير، مما يضمن الخصوصية.

تعتبر هذه الميزة مهمة بشكل خاص في ظل متطلبات اللوائح مثل GDPR، حيث تتطلب هذه اللوائح من المستخدمين حق المعرفة بشأن كيفية معالجة البيانات، وتضمن حماية البيانات أثناء النقل. توفر التشفير من طرف إلى طرف لـ FHE ضمانات للامتثال وأمان البيانات.

تطبيق FHE في الأصول الرقمية

تتركز تطبيقات FHE في blockchain بشكل رئيسي على حماية خصوصية البيانات، بما في ذلك الخصوصية على السلسلة، خصوصية بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، الخصوصية في التصويت على السلسلة، ومراجعة المعاملات الخاصة على السلسلة. حاليًا، تستفيد العديد من المشاريع من تقنية FHE لدفع تنفيذ حماية الخصوصية.

• تم تطبيق حل FHE الذي تم بناؤه بواسطة مشروع معين على نطاق واسع في العديد من مشاريع حماية الخصوصية. يعتمد هذا المشروع على تقنية TFHE، ويركز على العمليات البولية وعمليات الأعداد الصحيحة ذات الطول القصير، وقد قام ببناء مجموعة تطوير FHE لتطبيقات blockchain و AI.

• قامت مشروع آخر بتطوير لغة عقود ذكية جديدة ومكتبة HyperghraphFHE، المناسبة لشبكات البلوكشين.

• هناك مشاريع تستخدم FHE لتحقيق حماية الخصوصية في شبكات الذكاء الاصطناعي، تدعم مجموعة متنوعة من نماذج الذكاء الاصطناعي.

• تجمع بعض المشاريع بين FHE والذكاء الاصطناعي، لتوفير بيئة AI لامركزية وتحمي الخصوصية.

• هناك مشاريع كحلول Layer 2 على الإيثيريوم، تدعم FHE Rollups وFHE Coprocessors، متوافقة مع EVM وتدعم العقود الذكية المكتوبة بلغة Solidity.

الاستنتاج

تتميز FHE كتقنية متقدمة قادرة على تنفيذ العمليات الحسابية على البيانات المشفرة بميزة واضحة في حماية خصوصية البيانات. على الرغم من أن التطبيقات التجارية لـ FHE لا تزال تواجه تحديات كبيرة تتعلق بتكاليف الحساب وسوء القابلية للتوسع، فإنه من المتوقع أن يتم حل هذه المشكلات تدريجياً من خلال تسريع الأجهزة وتحسين الخوارزميات. مع تطور تقنية blockchain، ستلعب FHE دوراً متزايد الأهمية في حماية الخصوصية والحساب الآمن. في المستقبل، من المتوقع أن تصبح FHE التقنية الأساسية لدعم حسابات حماية الخصوصية، مما يجلب ثورة في أمان البيانات.