Ativos de criptografia mercado semanal e análise da Criptografia homomórfica

Até 13 de outubro, uma plataforma de dados realizou uma análise estatística sobre a frequência de discussões e as variações de preços dos principais ativos de criptografia:

O número de discussões sobre Bitcoin na semana passada foi de 12,52K, uma 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 à semana passada.

O número de discussões sobre Ethereum na semana passada foi de 3.63K, um aumento de 3.45% em relação à semana anterior, com um preço de fechamento no domingo de 2530 dólares, uma queda de 4% em relação à semana passada.

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

A Criptografia homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, FHE) é uma tecnologia promissora no campo da criptografia. Sua principal vantagem reside na capacidade de permitir cálculos diretos sobre dados encriptados, sem a necessidade de um processo de decriptação, o que proporciona um forte suporte à proteção da privacidade e ao processamento de dados. A FHE tem um amplo potencial de aplicação em vários campos, como finanças, saúde, computação em nuvem, aprendizado de máquina, sistemas de votação, Internet das Coisas e proteção de privacidade em blockchain. No entanto, apesar das amplas perspectivas de aplicação, a FHE ainda enfrenta muitos desafios na sua comercialização.

Vantagens e cenários de aplicação da Criptografia Homomórfica

A maior vantagem da criptografia homomórfica está na proteção da privacidade. Por exemplo, quando uma empresa precisa utilizar a capacidade de computação de outra empresa para analisar dados, mas não deseja que a outra parte tenha acesso ao conteúdo específico, a FHE pode desempenhar um papel. O proprietário dos dados pode transmitir os dados encriptados para a parte que realiza os cálculos para análise, e os resultados dos cálculos permanecem em estado encriptado. Após a decriptação, o proprietário dos dados pode obter os resultados da análise, protegendo assim a privacidade dos dados e completando a tarefa de computação necessária.

Este mecanismo de proteção de privacidade é especialmente importante em indústrias sensíveis a dados, como finanças e saúde. Com o desenvolvimento da computação em nuvem e da inteligência artificial, a segurança dos dados tornou-se cada vez mais um foco de atenção. A Criptografia homomórfica (FHE) pode oferecer proteção de computação multipartidária nesses cenários, permitindo que as partes colaborem sem expor informações confidenciais. Na tecnologia blockchain, a FHE melhora 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 outros métodos de encriptação

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

Essas tecnologias de encriptação têm suas vantagens, mas no suporte a tarefas de cálculo complexo, a Criptografia homomórfica se destaca. No entanto, a Criptografia homomórfica ainda enfrenta problemas de alto custo computacional e baixa escalabilidade em aplicações práticas, o que limita seu desempenho em aplicações em tempo real.

Limitações e desafios da FHE

Apesar da forte base teórica da FHE, encontrou desafios práticos na aplicação comercial:

1. Custo computacional em larga escala: A FHE requer uma grande quantidade de recursos computacionais, e em comparação com cálculos não encriptados, o seu custo computacional aumenta significativamente. Para operações polinomiais de alto grau, o tempo de processamento cresce de forma polinomial, o que dificulta a satisfação das necessidades de cálculo em tempo real. A redução de custos depende da aceleração por hardware dedicado, mas isso também aumenta a complexidade da implementação.

2. Capacidade de operação limitada: Embora a Criptografia homomórfica possa executar adição e multiplicação de dados encriptados, o suporte para operações não lineares complexas é limitado, o que representa um gargalo para aplicações de inteligência artificial que envolvem redes neurais profundas. Os esquemas de Criptografia homomórfica atuais são principalmente adequados para cálculos lineares e polinomiais simples, enquanto as aplicações de modelos não lineares são significativamente restringidas.

3. 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. O quadro de FHE de múltiplas chaves proposto em 2013 permite a operação de conjuntos de dados encriptados com diferentes chaves, mas a gestão de chaves e a complexidade da arquitetura do sistema aumentam significativamente.

A combinação de FHE com inteligência artificial

Na atual era orientada por dados, a inteligência artificial (IA) é amplamente aplicada em vários campos, mas as preocupações com a privacidade dos dados fazem com que os usuários muitas vezes relutem em compartilhar informações sensíveis. A Criptografia homomórfica (FHE) oferece uma solução de proteção da privacidade para o campo da IA. Em cenários de computação em nuvem, os dados são frequentemente encriptados durante o processo de transmissão e armazenamento, mas geralmente estão em estado de texto claro durante o processamento. Através da FHE, os dados dos usuários podem ser processados enquanto permanecem em estado encriptado, garantindo a privacidade dos dados.

Esta vantagem é especialmente importante sob regulamentações como o GDPR, que exigem que os usuários tenham o direito de saber como seus dados são processados e garantem que os dados sejam protegidos durante a transmissão. A encriptação de ponta a ponta do FHE oferece garantias de conformidade e segurança dos dados.

Aplicações e projetos atuais de FHE na blockchain

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

1. A tecnologia construída por um fornecedor de soluções FHE é amplamente aplicada em vários projetos de proteção da privacidade.

2. Um projeto baseado na tecnologia TFHE, focado em operações booleanas e operações com inteiros de baixo comprimento, e construiu uma pilha de desenvolvimento FHE voltada para aplicações em blockchain e IA.

3. Há projetos que desenvolveram uma nova linguagem de contratos inteligentes e a biblioteca HyperghraphFHE, adequadas para redes de blockchain.

4. Um projeto utiliza FHE para implementar a proteção da privacidade em redes de cálculo de IA, suportando vários modelos de IA.

5. Outro projeto combina FHE com inteligência artificial, oferecendo um ambiente de IA descentralizado e com proteção de privacidade.

6. Existem também projetos que atuam como soluções Layer 2 para Ethereum, suportando FHE Rollups e FHE Coprocessors, compatíveis com EVM e suportando contratos inteligentes escritos em Solidity.

Conclusão

A FHE, como uma tecnologia avançada capaz de executar cálculos em dados encriptados, possui vantagens significativas na proteção da privacidade dos dados. Embora a aplicação comercial da FHE ainda enfrente desafios de alto custo computacional e baixa escalabilidade, questões como essas podem ser gradualmente resolvidas através de aceleração de hardware e otimização de algoritmos. 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 de privacidade, trazendo uma nova e revolucionária ruptura para a segurança dos dados.