Ativos de criptografia mercado dinâmico e desenvolvimento da Criptografia homomórfica

De acordo com os dados mais recentes, até 13 de outubro, a popularidade das discussões e o desempenho de preços das principais ativos de criptografia são os seguintes:

A frequência de discussão do Bitcoin na semana passada foi de 12,52K vezes, uma ligeira diminuição de 0,98% em relação à semana anterior. O preço de fechamento no domingo foi de 63916 dólares, um aumento de 1,62% em relação ao mesmo período da semana passada.

A discussão sobre o Ethereum na semana passada atingiu 3,63K, um aumento de 3,45% em relação à semana anterior. No entanto, seu preço no domingo era de 2530 dólares, uma queda de 4% em relação ao mesmo período da semana passada.

O número de discussões sobre a moeda TON na semana passada foi de 782, uma queda de 12,63% em relação à semana anterior. O preço no domingo foi de 5,26 dólares, uma ligeira queda de 0,25% em relação ao mesmo período da semana passada.

Criptografia homomórfica(FHE) como uma tecnologia de ponta no campo da criptografia, está demonstrando um enorme potencial de aplicação. Sua principal vantagem reside na capacidade de realizar cálculos diretamente sobre dados encriptados, sem a necessidade de descriptografar, proporcionando um forte suporte para a proteção da privacidade e o processamento de dados. FHE pode ser amplamente aplicado em finanças, saúde, computação em nuvem, aprendizado de máquina, sistemas de votação, Internet das Coisas e proteção de privacidade em blockchain, entre outros campos. No entanto, o caminho para a comercialização do FHE ainda enfrenta muitos desafios.

Vantagens e cenários de aplicação da FHE

A maior vantagem da criptografia homomórfica é a proteção da privacidade. Por exemplo, quando uma empresa precisa utilizar a capacidade de cálculo externa para analisar dados, mas não deseja que o conteúdo dos dados seja acessado externamente, a FHE pode desempenhar um papel. A empresa pode criptografar os dados antes de transmiti-los, e a instituição externa pode realizar cálculos em estado criptografado, mantendo os resultados ainda criptografados. A empresa original pode descriptografar para obter os resultados da análise, protegendo assim a privacidade dos dados e completando a tarefa de cálculo necessária.

Este mecanismo de proteção de privacidade é especialmente importante em setores sensíveis a dados, como finanças e saúde. Com o desenvolvimento da computação em nuvem e da inteligência artificial, a segurança dos dados está a receber cada vez mais atenção. A Criptografia homomórfica (FHE) pode proporcionar proteção de computação multipartidária nesses campos, permitindo que as partes colaborem sem expor informações privadas. Na tecnologia de blockchain, a FHE aumenta a transparência e a segurança do processamento de dados através de funções como proteção de privacidade em cadeia e revisão de transações privadas.

Comparação do FHE com outras tecnologias de encriptação

No domínio do Web3, FHE, provas de conhecimento zero ( ZK ), computação multipartidária ( MPC ) e ambiente de execução confiável ( TEE ) são todos métodos principais de proteção de privacidade. Ao contrário do ZK, o FHE pode realizar várias operações em dados encriptados sem a necessidade de primeiro descriptografar os dados. O MPC permite que as partes realizem cálculos sob a condição de que os dados estejam encriptados, sem precisar compartilhar informações privadas. O TEE fornece cálculos em um ambiente seguro, mas a flexibilidade no processamento de dados é relativamente limitada.

Estas tecnologias de encriptação têm as suas vantagens, mas na suportação de tarefas de cálculo complexas, a Criptografia homomórfica destaca-se especialmente. No entanto, a Criptografia homomórfica ainda enfrenta problemas de altos custos computacionais e baixa escalabilidade na aplicação prática, o que limita o seu desempenho em aplicações em tempo real.

Limitações e desafios da Criptografia Homomórfica

Apesar de a base teórica da FHE ser forte, ela enfrenta desafios práticos na aplicação comercial:

1. Custo computacional em larga escala: A Criptografia homomórfica exige muitos recursos computacionais, com um aumento significativo nos custos de cálculo em comparação com cálculos não criptografados. Para operações polinomiais de alto grau, o tempo de processamento cresce de forma polinomial, dificultando a satisfação das necessidades de cálculo em tempo real. Reduzir custos depende de aceleração por hardware dedicado, mas isso também aumenta a complexidade de implantação.

2. Capacidade de operação limitada: A FHE pode executar adição e multiplicação de dados encriptados, mas o suporte para operações não lineares complexas é limitado, o que representa um gargalo para aplicações de inteligência artificial, como redes neurais profundas. Atualmente, os esquemas FHE ainda são principalmente adequados para cálculos lineares e polinomiais simples, com a aplicação de modelos não lineares sendo significativamente restringida.

3. A complexidade do suporte a múltiplos utilizadores: A FHE apresenta um bom desempenho em cenários de utilizador único, mas a complexidade do sistema aumenta drasticamente quando se trata de conjuntos de dados de múltiplos utilizadores. Embora existam estruturas FHE de múltiplas chaves que permitem a operação de conjuntos de dados encriptados com diferentes chaves, a gestão de chaves e a complexidade da arquitetura do sistema aumentam significativamente.

A combinação de FHE e inteligência artificial

Na atual era orientada por dados, a encriptação de IA( é amplamente aplicada em vários domínios, mas preocupações com a privacidade dos dados fazem com que os usuários muitas vezes relutem em compartilhar informações sensíveis. A Criptografia homomórfica (FHE) oferece soluções de proteção de privacidade na área de IA. No cenário da computação em nuvem, a FHE permite que os dados dos usuários sejam processados enquanto permanecem em estado encriptado, garantindo a privacidade dos dados.

Esta vantagem é especialmente importante sob regulamentos como o GDPR, pois estes regulamentos exigem que os usuários tenham o direito de ser informados sobre a forma como os dados são processados e garantem que os dados estejam protegidos durante a transmissão. A encriptação de ponta a ponta da Criptografia homomórfica oferece garantias de conformidade e segurança dos dados.

![Uma leitura para compreender o valor comercial da encriptação homomórfica + AI])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-23e33c3437f67ab07a13b6eeb5cf66e7.webp(

Aplicações atuais da FHE na blockchain e projetos

A aplicação da FHE na blockchain concentra-se principalmente na proteção da privacidade dos dados, incluindo privacidade on-chain, privacidade dos dados de treinamento de IA, privacidade de votação on-chain e revisão de transações privadas on-chain. Atualmente, vários projetos estão utilizando a tecnologia FHE para promover a realização da proteção da privacidade:

• A solução FHE desenvolvida por uma empresa é amplamente utilizada em vários projetos de proteção de privacidade de blockchain.
• Um projeto baseado na tecnologia TFHE, focado em operações booleanas e operações de inteiros de baixo comprimento, e construiu uma pilha de desenvolvimento FHE direcionada a aplicações de blockchain e IA.
• Outro projeto desenvolveu uma nova linguagem de contratos inteligentes e a biblioteca HyperghraphFHE, adequada para redes de blockchain.
• Um projeto utiliza FHE para implementar a proteção da privacidade em redes de cálculo de IA, suportando vários modelos de IA.
• Há projetos que combinam FHE com inteligência artificial, oferecendo um ambiente de IA descentralizado e com proteção de privacidade.
• Uma solução Layer 2 suporta Rollups FHE e Coprocessadores FHE, compatível com EVM e suporta contratos inteligentes escritos em Solidity.

Conclusão

A FHE, como uma tecnologia avançada que pode executar cálculos em dados encriptados, possui vantagens significativas na proteção da privacidade dos dados. Embora a aplicação comercial atual da FHE ainda enfrente desafios relacionados ao alto custo computacional e à baixa escalabilidade, espera-se que, através da aceleração de hardware e da otimização de algoritmos, esses problemas sejam gradualmente resolvidos. Além disso, com o desenvolvimento da tecnologia blockchain, a FHE desempenhará um papel cada vez mais importante na proteção da privacidade e no cálculo seguro. No futuro, a FHE pode se tornar a tecnologia central que sustenta o cálculo de proteção da privacidade, trazendo novas e revolucionárias inovações para a segurança dos dados.

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