Perspectivas de la aplicación de la tecnología FHE en la protección de la privacidad de los datos y en el campo de la Cadena de bloques
Recientemente, las estadísticas de datos muestran que la popularidad y los precios de varias criptomonedas han experimentado fluctuaciones. En este contexto, la criptografía homomórfica (FHE) como una tecnología de vanguardia en el campo de la criptografía está atrayendo una amplia atención en la industria. FHE permite realizar cálculos directamente en datos cifrados sin necesidad de descifrarlos, proporcionando un fuerte apoyo para la protección de la privacidad y el procesamiento de datos.
El futuro de las aplicaciones de FHE es muy amplio, abarcando múltiples campos como las finanzas, la salud, la computación en la nube, el aprendizaje automático, los sistemas de votación, el Internet de las cosas y la protección de la privacidad en la Cadena de bloques. Sin embargo, a pesar de su gran potencial, FHE todavía enfrenta numerosos desafíos en su camino hacia la comercialización.
Ventajas y aplicaciones de FHE
La ventaja clave de FHE radica en su capacidad de protección de la privacidad. Por ejemplo, cuando una empresa necesita aprovechar la capacidad de computación de otra empresa para analizar datos, pero no desea exponer el contenido de los datos, FHE puede desempeñar un papel importante. El propietario de los datos puede transmitir los datos cifrados al procesador para su tratamiento, y los resultados del cálculo permanecen en estado cifrado; el propietario de los datos puede obtener los resultados del análisis después de descifrar. Este mecanismo protege eficazmente la privacidad de los datos, al mismo tiempo que permite al procesador completar el trabajo requerido.
Para industrias sensibles a los datos como las finanzas y la salud, el mecanismo de protección de la privacidad de FHE es especialmente importante. Con el rápido desarrollo de la computación en la nube y la inteligencia artificial, la seguridad de los datos se ha convertido en un foco de atención. FHE puede proporcionar protección de cálculo multipartito en estos escenarios, permitiendo la colaboración sin exponer información privada. En el campo de la tecnología de la cadena de bloques, FHE mejora la transparencia y seguridad del procesamiento de datos a través de funciones como la protección de la privacidad en la cadena y la revisión de transacciones privadas.
Comparación de FHE con otras técnicas de cifrado
En el ámbito de Web3, FHE, pruebas de cero conocimiento (ZK), cálculo multipartito (MPC) y entorno de ejecución confiable (TEE) son los principales métodos de protección de la privacidad. A diferencia de ZK, FHE puede realizar múltiples operaciones sobre datos cifrados sin necesidad de descifrar los datos primero. MPC permite que las partes realicen cálculos en estado de datos cifrados sin compartir información privada. TEE proporciona un entorno seguro para el cálculo, pero la flexibilidad en el procesamiento de datos es relativamente limitada.
Estas tecnologías criptográficas tienen sus propias ventajas, pero en cuanto al soporte de tareas de cálculo complejas, FHE destaca especialmente. Sin embargo, FHE aún enfrenta problemas de alto costo computacional y mala escalabilidad en aplicaciones prácticas, lo que limita su rendimiento en aplicaciones en tiempo real.
Limitaciones y desafíos de FHE
A pesar de que la base teórica de FHE es sólida, en la aplicación comercial se han encontrado desafíos prácticos:
Costo computacional a gran escala: FHE requiere una gran cantidad de recursos computacionales, y en comparación con el cálculo no encriptado, su costo computacional aumenta significativamente. Para operaciones polinómicas de alto grado, el tiempo de procesamiento crece de manera polinómica, lo que dificulta satisfacer las demandas de cálculo en tiempo real.
Capacidad de operación limitada: aunque FHE puede realizar adición y multiplicación de datos cifrados, el soporte para operaciones no lineales complejas es limitado, lo que representa un cuello de botella para aplicaciones de inteligencia artificial que involucran redes neuronales profundas.
Complejidad del soporte para múltiples usuarios: FHE funciona bien en escenarios de un solo usuario, pero la complejidad del sistema aumenta drásticamente cuando se trata de conjuntos de datos de múltiples usuarios. Aunque se han propuesto marcos de FHE de múltiples claves, la gestión de claves y la complejidad de la arquitectura del sistema aumentan significativamente.
La combinación de FHE y la inteligencia artificial
En la era impulsada por datos, la inteligencia artificial se aplica ampliamente en múltiples campos, pero las preocupaciones sobre la privacidad de los datos a menudo hacen que los usuarios no deseen compartir información sensible. FHE proporciona soluciones de protección de la privacidad en el campo de la IA. En el escenario de la computación en la nube, FHE permite que los datos del usuario se procesen manteniendo su estado de cifrado, asegurando la privacidad de los datos.
Esta ventaja es especialmente importante bajo regulaciones como el GDPR, ya que estas regulaciones exigen que los usuarios tengan derecho a ser informados sobre la forma en que se procesa su información, y aseguran que los datos estén protegidos durante la transmisión. La encriptación de extremo a extremo de FHE garantiza la conformidad y la seguridad de los datos.
FHE en la Cadena de bloques
La aplicación de FHE en la cadena de bloques se centra principalmente en la protección de la privacidad de los datos, incluyendo la privacidad en la cadena, la privacidad de los datos de entrenamiento de IA, la privacidad de votación en la cadena y la revisión de transacciones privadas en la cadena, entre otros aspectos. Actualmente, varios proyectos están utilizando la tecnología FHE para impulsar la realización de la protección de la privacidad:
Una empresa tecnológica basada en la tecnología TFHE, se especializa en operaciones booleanas y operaciones con enteros de bajo tamaño, y ha construido una pila de desarrollo FHE orientada a aplicaciones de Cadena de bloques y AI.
Un proyecto ha desarrollado un nuevo lenguaje de contratos inteligentes y una biblioteca FHE, adecuados para la Cadena de bloques.
Hay proyectos que utilizan FHE para implementar la protección de la privacidad en redes de cálculo de IA, soportando múltiples modelos de IA.
Una red combina FHE con inteligencia artificial, ofreciendo un entorno de IA descentralizado y con protección de la privacidad.
Como solución de Layer 2 para Ethereum, un proyecto admite FHE Rollups y FHE Coprocessors, es compatible con EVM y admite contratos inteligentes escritos en Solidity.
Resumen
FHE, como una tecnología avanzada que permite realizar cálculos sobre datos cifrados, tiene ventajas significativas en la protección de la privacidad de los datos. Aunque las aplicaciones comerciales actuales de FHE aún enfrentan problemas de alto costo computacional y mala escalabilidad, se espera que estos problemas se resuelvan gradualmente a través de la aceleración por hardware y la optimización de algoritmos. Con el desarrollo de la Cadena de bloques, FHE desempeñará un papel cada vez más importante en la protección de la privacidad y el cálculo seguro. En el futuro, se espera que FHE se convierta en la tecnología central que respalde el cálculo de protección de la privacidad, aportando avances revolucionarios a la seguridad de los datos.
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SmartContractWorker
· hace8h
¿Cómo se protege la privacidad? ¿No es todo penetrante?
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BottomMisser
· hace8h
Mejorar equipo Mejorar equipo Pero es realmente delicioso
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ChainSherlockGirl
· hace8h
Según mi análisis, esto es una trampa que se presenta bajo el disfraz de la privacidad.
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GweiTooHigh
· hace8h
¿Para qué sirve FHE? Se está ejecutando tan lento como un perro.
La tecnología FHE lidera la revolución de la privacidad de datos, las aplicaciones de la Cadena de bloques tienen un gran potencial.
Perspectivas de la aplicación de la tecnología FHE en la protección de la privacidad de los datos y en el campo de la Cadena de bloques
Recientemente, las estadísticas de datos muestran que la popularidad y los precios de varias criptomonedas han experimentado fluctuaciones. En este contexto, la criptografía homomórfica (FHE) como una tecnología de vanguardia en el campo de la criptografía está atrayendo una amplia atención en la industria. FHE permite realizar cálculos directamente en datos cifrados sin necesidad de descifrarlos, proporcionando un fuerte apoyo para la protección de la privacidad y el procesamiento de datos.
El futuro de las aplicaciones de FHE es muy amplio, abarcando múltiples campos como las finanzas, la salud, la computación en la nube, el aprendizaje automático, los sistemas de votación, el Internet de las cosas y la protección de la privacidad en la Cadena de bloques. Sin embargo, a pesar de su gran potencial, FHE todavía enfrenta numerosos desafíos en su camino hacia la comercialización.
Ventajas y aplicaciones de FHE
La ventaja clave de FHE radica en su capacidad de protección de la privacidad. Por ejemplo, cuando una empresa necesita aprovechar la capacidad de computación de otra empresa para analizar datos, pero no desea exponer el contenido de los datos, FHE puede desempeñar un papel importante. El propietario de los datos puede transmitir los datos cifrados al procesador para su tratamiento, y los resultados del cálculo permanecen en estado cifrado; el propietario de los datos puede obtener los resultados del análisis después de descifrar. Este mecanismo protege eficazmente la privacidad de los datos, al mismo tiempo que permite al procesador completar el trabajo requerido.
Para industrias sensibles a los datos como las finanzas y la salud, el mecanismo de protección de la privacidad de FHE es especialmente importante. Con el rápido desarrollo de la computación en la nube y la inteligencia artificial, la seguridad de los datos se ha convertido en un foco de atención. FHE puede proporcionar protección de cálculo multipartito en estos escenarios, permitiendo la colaboración sin exponer información privada. En el campo de la tecnología de la cadena de bloques, FHE mejora la transparencia y seguridad del procesamiento de datos a través de funciones como la protección de la privacidad en la cadena y la revisión de transacciones privadas.
Comparación de FHE con otras técnicas de cifrado
En el ámbito de Web3, FHE, pruebas de cero conocimiento (ZK), cálculo multipartito (MPC) y entorno de ejecución confiable (TEE) son los principales métodos de protección de la privacidad. A diferencia de ZK, FHE puede realizar múltiples operaciones sobre datos cifrados sin necesidad de descifrar los datos primero. MPC permite que las partes realicen cálculos en estado de datos cifrados sin compartir información privada. TEE proporciona un entorno seguro para el cálculo, pero la flexibilidad en el procesamiento de datos es relativamente limitada.
Estas tecnologías criptográficas tienen sus propias ventajas, pero en cuanto al soporte de tareas de cálculo complejas, FHE destaca especialmente. Sin embargo, FHE aún enfrenta problemas de alto costo computacional y mala escalabilidad en aplicaciones prácticas, lo que limita su rendimiento en aplicaciones en tiempo real.
Limitaciones y desafíos de FHE
A pesar de que la base teórica de FHE es sólida, en la aplicación comercial se han encontrado desafíos prácticos:
Costo computacional a gran escala: FHE requiere una gran cantidad de recursos computacionales, y en comparación con el cálculo no encriptado, su costo computacional aumenta significativamente. Para operaciones polinómicas de alto grado, el tiempo de procesamiento crece de manera polinómica, lo que dificulta satisfacer las demandas de cálculo en tiempo real.
Capacidad de operación limitada: aunque FHE puede realizar adición y multiplicación de datos cifrados, el soporte para operaciones no lineales complejas es limitado, lo que representa un cuello de botella para aplicaciones de inteligencia artificial que involucran redes neuronales profundas.
Complejidad del soporte para múltiples usuarios: FHE funciona bien en escenarios de un solo usuario, pero la complejidad del sistema aumenta drásticamente cuando se trata de conjuntos de datos de múltiples usuarios. Aunque se han propuesto marcos de FHE de múltiples claves, la gestión de claves y la complejidad de la arquitectura del sistema aumentan significativamente.
La combinación de FHE y la inteligencia artificial
En la era impulsada por datos, la inteligencia artificial se aplica ampliamente en múltiples campos, pero las preocupaciones sobre la privacidad de los datos a menudo hacen que los usuarios no deseen compartir información sensible. FHE proporciona soluciones de protección de la privacidad en el campo de la IA. En el escenario de la computación en la nube, FHE permite que los datos del usuario se procesen manteniendo su estado de cifrado, asegurando la privacidad de los datos.
Esta ventaja es especialmente importante bajo regulaciones como el GDPR, ya que estas regulaciones exigen que los usuarios tengan derecho a ser informados sobre la forma en que se procesa su información, y aseguran que los datos estén protegidos durante la transmisión. La encriptación de extremo a extremo de FHE garantiza la conformidad y la seguridad de los datos.
FHE en la Cadena de bloques
La aplicación de FHE en la cadena de bloques se centra principalmente en la protección de la privacidad de los datos, incluyendo la privacidad en la cadena, la privacidad de los datos de entrenamiento de IA, la privacidad de votación en la cadena y la revisión de transacciones privadas en la cadena, entre otros aspectos. Actualmente, varios proyectos están utilizando la tecnología FHE para impulsar la realización de la protección de la privacidad:
Una empresa tecnológica basada en la tecnología TFHE, se especializa en operaciones booleanas y operaciones con enteros de bajo tamaño, y ha construido una pila de desarrollo FHE orientada a aplicaciones de Cadena de bloques y AI.
Un proyecto ha desarrollado un nuevo lenguaje de contratos inteligentes y una biblioteca FHE, adecuados para la Cadena de bloques.
Hay proyectos que utilizan FHE para implementar la protección de la privacidad en redes de cálculo de IA, soportando múltiples modelos de IA.
Una red combina FHE con inteligencia artificial, ofreciendo un entorno de IA descentralizado y con protección de la privacidad.
Como solución de Layer 2 para Ethereum, un proyecto admite FHE Rollups y FHE Coprocessors, es compatible con EVM y admite contratos inteligentes escritos en Solidity.
Resumen
FHE, como una tecnología avanzada que permite realizar cálculos sobre datos cifrados, tiene ventajas significativas en la protección de la privacidad de los datos. Aunque las aplicaciones comerciales actuales de FHE aún enfrentan problemas de alto costo computacional y mala escalabilidad, se espera que estos problemas se resuelvan gradualmente a través de la aceleración por hardware y la optimización de algoritmos. Con el desarrollo de la Cadena de bloques, FHE desempeñará un papel cada vez más importante en la protección de la privacidad y el cálculo seguro. En el futuro, se espera que FHE se convierta en la tecnología central que respalde el cálculo de protección de la privacidad, aportando avances revolucionarios a la seguridad de los datos.