Ativos de criptografia mercado semanal e análise da Criptografia homomórfica
Até 13 de outubro, a plataforma de dados estatísticos sobre a discussão e variação de preços das 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 anterior.
A discussão sobre Ethereum alcançou 3.63K vezes na semana passada, com um crescimento de 3.45% em relação à semana anterior. No entanto, seu preço no domingo era de 2530 dólares, uma queda de 4% em relação à semana anterior.
O número de discussões sobre 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 leve queda de 0,25% em comparação com a semana anterior.
Criptografia homomórfica(FHE) é uma tecnologia com grande potencial na área da criptografia, que permite realizar cálculos diretamente sobre dados encriptados sem a necessidade de os desencriptar. Esta característica oferece um suporte robusto para a proteção da privacidade e o processamento de dados, podendo ser amplamente aplicada em áreas como finanças, saúde, computação em nuvem, aprendizado de máquina, sistemas de votação, Internet das Coisas e proteção de privacidade em blockchain. Embora as perspectivas de aplicação do FHE sejam amplas, ainda enfrenta muitos desafios na sua comercialização.
O potencial da Criptografia homomórfica e cenários de aplicação
A maior vantagem da FHE está na proteção da privacidade. Por exemplo, quando uma empresa precisa usar a capacidade de cálculo 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, e o resultado do cálculo permanece encriptado, permitindo que o proprietário dos dados decifre e obtenha os resultados da análise. Este mecanismo protege efetivamente a privacidade dos dados, ao mesmo tempo que permite que a parte calculadora complete o trabalho necessário.
Este mecanismo de proteção da 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, prova de zero conhecimento ( 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 executar 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 dados encriptados, sem a necessidade de compartilhar informações privadas entre si. O TEE oferece computação em um ambiente seguro, mas a flexibilidade no processamento de dados é relativamente limitada.
Estas tecnologias de encriptação têm as suas vantagens, mas na suporte a tarefas de cálculo complexas, a Criptografia homomórfica (FHE) destaca-se particularmente. No entanto, a FHE ainda enfrenta problemas de altos custos computacionais e baixa escalabilidade em aplicações práticas, o que frequentemente a torna incapaz em aplicações em tempo real.
Limitações e Desafios da Criptografia Homomórfica
Apesar da sólida base teórica da FHE, surgiram desafios práticos na sua aplicação comercial:
Custo computacional em larga escala: A FHE requer muitos recursos computacionais, e em comparação com cálculos não encriptados, seu custo aumenta significativamente. Para operações polinomiais de alto grau, o tempo de processamento cresce de forma polinomial, dificultando a satisfação das necessidades de cálculo em tempo real. A redução de custos deve depender de aceleração de hardware dedicado, mas isso também aumenta a complexidade de implementação.
Capacidade de operação limitada: Embora a FHE possa executar adições e multiplicações de dados encriptados, 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 de FHE são principalmente adequados para cálculos lineares e polinomiais simples, com aplicações de modelos não lineares significativamente restringidas.
Complexidade do suporte a múltiplos utilizadores: FHE apresenta um bom desempenho em cenários de um único utilizador, mas a complexidade do sistema aumenta drasticamente quando se trata de conjuntos de dados de múltiplos utilizadores. Embora haja pesquisas que proponham um quadro FHE de múltiplas chaves, permitindo a operação em conjuntos de dados encriptados com diferentes chaves, a gestão das 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 (AI) é amplamente aplicada em vários campos, mas as preocupações com a privacidade dos dados fazem com que os usuários muitas vezes não queiram compartilhar informações sensíveis. A Criptografia homomórfica (FHE) oferece soluções de proteção de privacidade para o campo da IA. No cenário de computação em nuvem, os dados são frequentemente encriptados durante o processo de transmissão e armazenamento, mas durante o processamento, muitas vezes estão em estado de texto claro. Com a FHE, os dados dos usuários podem ser processados enquanto permanecem em estado encriptado, garantindo a privacidade.
Esta vantagem é especialmente importante sob regulamentos como o GDPR, que exigem que os usuários tenham o direito de estar informados sobre como seus dados são processados e garantem que os dados sejam protegidos durante a transmissão. A encriptação de ponta a ponta do FHE fornece garantias de conformidade e segurança dos dados.
Aplicações atuais de FHE na blockchain e projetos
A aplicação da Criptografia homomórfica (FHE) na blockchain foca principalmente na proteção da privacidade dos dados, incluindo privacidade em cadeia, privacidade dos dados de treinamento de IA, privacidade de votação em cadeia e auditoria de transações privadas em cadeia. Atualmente, vários projetos utilizam a tecnologia FHE para impulsionar a realização da proteção da privacidade.
Alguns projetos baseados na tecnologia FHE incluem:
Uma solução focada em operações booleanas e operações com inteiros de baixa largura, construindo uma pilha de desenvolvimento FHE para aplicações de blockchain e IA.
Desenvolveu uma nova linguagem de contrato inteligente e a biblioteca HyperghraphFHE, adequadas para redes de blockchain.
Utilizar FHE para implementar proteção de privacidade em redes de cálculo de IA, suportando vários modelos de IA.
Combinar FHE com inteligência artificial para fornecer um ambiente de IA descentralizado e com proteção de privacidade.
Como uma solução Layer 2 para Ethereum, suporta FHE Rollups e FHE Coprocessors, é compatível com EVM e suporta contratos inteligentes escritos em Solidity.
Conclusão
A FHE, como uma tecnologia avançada capaz de executar cálculos sobre dados encriptados, possui vantagens significativas na proteção da privacidade dos dados. Embora a aplicação comercial atual da FHE ainda enfrente os desafios de altos custos computacionais e baixa escalabilidade, esses problemas podem ser progressivamente resolvidos através da aceleração de hardware e da 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 da privacidade, trazendo uma nova revolução em segurança de dados.
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OldLeekConfession
· 10h atrás
eth ainda está a fazer-se de vítima
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DeFi_Dad_Jokes
· 11h atrás
Outra vez a contar histórias para fazer as pessoas de parvas?
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DeadTrades_Walking
· 11h atrás
BTC ainda está em verde, outras moedas realmente bombearam.
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HypotheticalLiquidator
· 11h atrás
O disfarce de um bull run técnico, a gestão de risco é a chave.
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DAOdreamer
· 11h atrás
cair cair sem parar quando é que acaba
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ImpermanentPhobia
· 11h atrás
Acumulação de moedas até o bull run, idiotas, entendam um pouco.
Ativos de criptografia mercado semanal: BTC subir 1.62% ETH cair 4% Análise das perspectivas de aplicação da tecnologia FHE
Ativos de criptografia mercado semanal e análise da Criptografia homomórfica
Até 13 de outubro, a plataforma de dados estatísticos sobre a discussão e variação de preços das 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 anterior.
A discussão sobre Ethereum alcançou 3.63K vezes na semana passada, com um crescimento de 3.45% em relação à semana anterior. No entanto, seu preço no domingo era de 2530 dólares, uma queda de 4% em relação à semana anterior.
O número de discussões sobre 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 leve queda de 0,25% em comparação com a semana anterior.
Criptografia homomórfica(FHE) é uma tecnologia com grande potencial na área da criptografia, que permite realizar cálculos diretamente sobre dados encriptados sem a necessidade de os desencriptar. Esta característica oferece um suporte robusto para a proteção da privacidade e o processamento de dados, podendo ser amplamente aplicada em áreas como finanças, saúde, computação em nuvem, aprendizado de máquina, sistemas de votação, Internet das Coisas e proteção de privacidade em blockchain. Embora as perspectivas de aplicação do FHE sejam amplas, ainda enfrenta muitos desafios na sua comercialização.
O potencial da Criptografia homomórfica e cenários de aplicação
A maior vantagem da FHE está na proteção da privacidade. Por exemplo, quando uma empresa precisa usar a capacidade de cálculo 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, e o resultado do cálculo permanece encriptado, permitindo que o proprietário dos dados decifre e obtenha os resultados da análise. Este mecanismo protege efetivamente a privacidade dos dados, ao mesmo tempo que permite que a parte calculadora complete o trabalho necessário.
Este mecanismo de proteção da 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, prova de zero conhecimento ( 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 executar 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 dados encriptados, sem a necessidade de compartilhar informações privadas entre si. O TEE oferece computação em um ambiente seguro, mas a flexibilidade no processamento de dados é relativamente limitada.
Estas tecnologias de encriptação têm as suas vantagens, mas na suporte a tarefas de cálculo complexas, a Criptografia homomórfica (FHE) destaca-se particularmente. No entanto, a FHE ainda enfrenta problemas de altos custos computacionais e baixa escalabilidade em aplicações práticas, o que frequentemente a torna incapaz em aplicações em tempo real.
Limitações e Desafios da Criptografia Homomórfica
Apesar da sólida base teórica da FHE, surgiram desafios práticos na sua aplicação comercial:
Custo computacional em larga escala: A FHE requer muitos recursos computacionais, e em comparação com cálculos não encriptados, seu custo aumenta significativamente. Para operações polinomiais de alto grau, o tempo de processamento cresce de forma polinomial, dificultando a satisfação das necessidades de cálculo em tempo real. A redução de custos deve depender de aceleração de hardware dedicado, mas isso também aumenta a complexidade de implementação.
Capacidade de operação limitada: Embora a FHE possa executar adições e multiplicações de dados encriptados, 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 de FHE são principalmente adequados para cálculos lineares e polinomiais simples, com aplicações de modelos não lineares significativamente restringidas.
Complexidade do suporte a múltiplos utilizadores: FHE apresenta um bom desempenho em cenários de um único utilizador, mas a complexidade do sistema aumenta drasticamente quando se trata de conjuntos de dados de múltiplos utilizadores. Embora haja pesquisas que proponham um quadro FHE de múltiplas chaves, permitindo a operação em conjuntos de dados encriptados com diferentes chaves, a gestão das 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 (AI) é amplamente aplicada em vários campos, mas as preocupações com a privacidade dos dados fazem com que os usuários muitas vezes não queiram compartilhar informações sensíveis. A Criptografia homomórfica (FHE) oferece soluções de proteção de privacidade para o campo da IA. No cenário de computação em nuvem, os dados são frequentemente encriptados durante o processo de transmissão e armazenamento, mas durante o processamento, muitas vezes estão em estado de texto claro. Com a FHE, os dados dos usuários podem ser processados enquanto permanecem em estado encriptado, garantindo a privacidade.
Esta vantagem é especialmente importante sob regulamentos como o GDPR, que exigem que os usuários tenham o direito de estar informados sobre como seus dados são processados e garantem que os dados sejam protegidos durante a transmissão. A encriptação de ponta a ponta do FHE fornece garantias de conformidade e segurança dos dados.
Aplicações atuais de FHE na blockchain e projetos
A aplicação da Criptografia homomórfica (FHE) na blockchain foca principalmente na proteção da privacidade dos dados, incluindo privacidade em cadeia, privacidade dos dados de treinamento de IA, privacidade de votação em cadeia e auditoria de transações privadas em cadeia. Atualmente, vários projetos utilizam a tecnologia FHE para impulsionar a realização da proteção da privacidade.
Alguns projetos baseados na tecnologia FHE incluem:
Conclusão
A FHE, como uma tecnologia avançada capaz de executar cálculos sobre dados encriptados, possui vantagens significativas na proteção da privacidade dos dados. Embora a aplicação comercial atual da FHE ainda enfrente os desafios de altos custos computacionais e baixa escalabilidade, esses problemas podem ser progressivamente resolvidos através da aceleração de hardware e da 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 da privacidade, trazendo uma nova revolução em segurança de dados.