Перспективи застосування технології FHE в захисті приватності даних та в сфері Блокчейн
Нещодавно статистичні дані показують, що обговорення багатьох криптовалют набуває популярності, а їх ціни коливаються. У цьому контексті, гомоморфне шифрування (FHE) як передова технологія в галузі криптографії привертає широку увагу в індустрії. FHE дозволяє проводити обчислення над зашифрованими даними без їх розшифрування, що надає потужну підтримку захисту приватності та обробці даних.
Перспективи застосування FHE є надзвичайно широкими, вони охоплюють фінансову сферу, охорону здоров'я, хмарні обчислення, машинне навчання, системи голосування, Інтернет речей та захист приватності в Блокчейн. Проте, незважаючи на величезний потенціал, FHE все ще стикається з численними викликами на шляху до комерціалізації.
Переваги FHE та сценарії використання
Основна перевага FHE полягає в його здатності захищати конфіденційність. Наприклад, коли одна компанія потребує обчислювальних потужностей іншої компанії для аналізу даних, але не хоче розкривати зміст даних, FHE може відігравати важливу роль. Власники даних можуть передавати зашифровані дані обчислювальній стороні для обробки, при цьому результати обчислень залишаються зашифрованими, і власники даних можуть розшифрувати їх, щоб отримати результати аналізу. Такий механізм ефективно захищає конфіденційність даних, одночасно дозволяючи обчислювальній стороні виконувати необхідну роботу.
Для чутливих до даних галузей, таких як фінанси та охорона здоров'я, механізми захисту конфіденційності FHE є особливо важливими. З швидким розвитком хмарних обчислень та штучного інтелекту безпека даних стає все більш актуальною темою. FHE у цих сценаріях може забезпечити захист багатосторонніх обчислень, дозволяючи сторонам співпрацювати без розкриття конфіденційної інформації. У сфері технологій блокчейн FHE підвищує прозорість та безпеку обробки даних завдяки функціям захисту конфіденційності на блокчейні та перевірки конфіденційних транзакцій.
Порівняння FHE та інших криптографічних технологій
У сфері Web3 основними методами захисту конфіденційності є FHE, нульові знання (ZK), багатосторонні обчислення (MPC) та надійне середовище виконання (TEE). На відміну від ZK, FHE може виконувати різноманітні операції над зашифрованими даними без необхідності попереднього розкриття даних. MPC дозволяє сторонам виконувати обчислення в зашифрованому стані, не ділячись приватною інформацією. TEE забезпечує обчислення в безпечному середовищі, але гнучкість обробки даних є відносно обмеженою.
Ці криптографічні технології мають свої переваги, але у підтримці складних обчислювальних завдань FHE показує особливі результати. Проте FHE у реальному застосуванні все ще стикається з високими обчислювальними витратами та поганою масштабованістю, що обмежує його продуктивність у реальних застосунках.
Обмеження та виклики FHE
Хоча теоретична база FHE є потужною, вона стикається з практичними викликами в комерційному застосуванні:
Витрати на обчислення великого масштабу: FHE потребує значних обчислювальних ресурсів, порівняно з необробленими обчисленнями, його обчислювальні витрати значно зростають. Для обчислення високих поліномів час обробки зростає поліноміально, що ускладнює задоволення вимог до обробки в реальному часі.
Обмежені операційні можливості: хоча FHE може виконувати додавання та множення зашифрованих даних, підтримка складних нелінійних операцій є обмеженою, що створює вузьке місце для застосувань штучного інтелекту, таких як глибокі нейронні мережі.
Складність підтримки кількох користувачів: FHE добре працює в сценаріях з одним користувачем, але при залученні наборів даних з кількома користувачами складність системи різко зростає. Хоча були проведені дослідження, які запропонували багатоключеву FHE-структуру, проте її управління ключами та складність системної архітектури помітно зросли.
Поєднання FHE та штучного інтелекту
В епоху, керовану даними, штучний інтелект широко застосовується в багатьох сферах, але побоювання щодо конфіденційності даних часто змушують користувачів не бажати ділитися чутливою інформацією. FHE пропонує рішення для захисту конфіденційності в галузі ШІ. У сценаріях хмарних обчислень FHE дозволяє обробляти дані користувачів, зберігаючи їх у зашифрованому стані, гарантуючи конфіденційність даних.
Ця перевага є особливо важливою в умовах вимог таких регуляцій, як GDPR, оскільки ці регуляції вимагають, щоб користувачі мали право знати про способи обробки даних та забезпечують захист даних під час їх передачі. Кінцева до кінцевої шифрація FHE забезпечує відповідність та безпеку даних.
FHE в Блокчейн
Застосування FHE в Блокчейн в основному зосереджено на захисті конфіденційності даних, включаючи конфіденційність на ланцюзі, конфіденційність даних для навчання ШІ, конфіденційність голосування на ланцюзі та перевірку конфіденційних транзакцій на ланцюзі. В даний час кілька проектів використовують технологію FHE для сприяння реалізації захисту конфіденційності:
Одна технічна компанія, що базується на технології TFHE, зосередилася на булевих обчисленнях і обчисленнях з низькою довжиною цілого числа, а також створила стек розробки FHE для додатків Блокчейн і ШІ.
Деякий проект розробив нову мову смарт-контрактів та бібліотеку FHE, що підходять для Блокчейн мереж.
Є проекти, які використовують FHE для реалізації захисту конфіденційності в обчислювальних мережах AI, підтримують різні AI моделі.
Одна мережа поєднує FHE та штучний інтелект, забезпечуючи децентралізоване та захищене від витоку даних середовище для ШІ.
Як рішення Layer 2 для Ethereum, проект підтримує FHE Rollups та FHE Coprocessors, є сумісним з EVM та підтримує смарт-контракти, написані на Solidity.
Підсумок
FHE як передова технологія, що дозволяє виконувати обчислення над зашифрованими даними, має значні переваги в захисті конфіденційності даних. Незважаючи на те, що поточні комерційні застосування FHE все ще стикаються з проблемами високих обчислювальних витрат і поганої масштабованості, ці проблеми можуть бути поступово вирішені за допомогою апаратного прискорення та оптимізації алгоритмів. З розвитком технології Блокчейн, FHE відіграватиме все більш важливу роль у захисті конфіденційності та безпечних обчисленнях. У майбутньому FHE має потенціал стати основною технологією, що підтримує обчислення з захистом конфіденційності, забезпечуючи революційний прорив у безпеці даних.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
8 лайків
Нагородити
8
4
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
SmartContractWorker
· 16год тому
Як захистити приватність, адже все ж прозоро?
Переглянути оригіналвідповісти на0
BottomMisser
· 16год тому
Оновлення обладнання Оновлення обладнання Але це дійсно приємно
Переглянути оригіналвідповісти на0
ChainSherlockGirl
· 16год тому
На мою думку, це огірок, який маскується під прапором приватності.
Технологія FHE веде революцію в захисті даних. Перспективи застосування Блокчейн широкі.
Перспективи застосування технології FHE в захисті приватності даних та в сфері Блокчейн
Нещодавно статистичні дані показують, що обговорення багатьох криптовалют набуває популярності, а їх ціни коливаються. У цьому контексті, гомоморфне шифрування (FHE) як передова технологія в галузі криптографії привертає широку увагу в індустрії. FHE дозволяє проводити обчислення над зашифрованими даними без їх розшифрування, що надає потужну підтримку захисту приватності та обробці даних.
Перспективи застосування FHE є надзвичайно широкими, вони охоплюють фінансову сферу, охорону здоров'я, хмарні обчислення, машинне навчання, системи голосування, Інтернет речей та захист приватності в Блокчейн. Проте, незважаючи на величезний потенціал, FHE все ще стикається з численними викликами на шляху до комерціалізації.
Переваги FHE та сценарії використання
Основна перевага FHE полягає в його здатності захищати конфіденційність. Наприклад, коли одна компанія потребує обчислювальних потужностей іншої компанії для аналізу даних, але не хоче розкривати зміст даних, FHE може відігравати важливу роль. Власники даних можуть передавати зашифровані дані обчислювальній стороні для обробки, при цьому результати обчислень залишаються зашифрованими, і власники даних можуть розшифрувати їх, щоб отримати результати аналізу. Такий механізм ефективно захищає конфіденційність даних, одночасно дозволяючи обчислювальній стороні виконувати необхідну роботу.
Для чутливих до даних галузей, таких як фінанси та охорона здоров'я, механізми захисту конфіденційності FHE є особливо важливими. З швидким розвитком хмарних обчислень та штучного інтелекту безпека даних стає все більш актуальною темою. FHE у цих сценаріях може забезпечити захист багатосторонніх обчислень, дозволяючи сторонам співпрацювати без розкриття конфіденційної інформації. У сфері технологій блокчейн FHE підвищує прозорість та безпеку обробки даних завдяки функціям захисту конфіденційності на блокчейні та перевірки конфіденційних транзакцій.
Порівняння FHE та інших криптографічних технологій
У сфері Web3 основними методами захисту конфіденційності є FHE, нульові знання (ZK), багатосторонні обчислення (MPC) та надійне середовище виконання (TEE). На відміну від ZK, FHE може виконувати різноманітні операції над зашифрованими даними без необхідності попереднього розкриття даних. MPC дозволяє сторонам виконувати обчислення в зашифрованому стані, не ділячись приватною інформацією. TEE забезпечує обчислення в безпечному середовищі, але гнучкість обробки даних є відносно обмеженою.
Ці криптографічні технології мають свої переваги, але у підтримці складних обчислювальних завдань FHE показує особливі результати. Проте FHE у реальному застосуванні все ще стикається з високими обчислювальними витратами та поганою масштабованістю, що обмежує його продуктивність у реальних застосунках.
Обмеження та виклики FHE
Хоча теоретична база FHE є потужною, вона стикається з практичними викликами в комерційному застосуванні:
Витрати на обчислення великого масштабу: FHE потребує значних обчислювальних ресурсів, порівняно з необробленими обчисленнями, його обчислювальні витрати значно зростають. Для обчислення високих поліномів час обробки зростає поліноміально, що ускладнює задоволення вимог до обробки в реальному часі.
Обмежені операційні можливості: хоча FHE може виконувати додавання та множення зашифрованих даних, підтримка складних нелінійних операцій є обмеженою, що створює вузьке місце для застосувань штучного інтелекту, таких як глибокі нейронні мережі.
Складність підтримки кількох користувачів: FHE добре працює в сценаріях з одним користувачем, але при залученні наборів даних з кількома користувачами складність системи різко зростає. Хоча були проведені дослідження, які запропонували багатоключеву FHE-структуру, проте її управління ключами та складність системної архітектури помітно зросли.
Поєднання FHE та штучного інтелекту
В епоху, керовану даними, штучний інтелект широко застосовується в багатьох сферах, але побоювання щодо конфіденційності даних часто змушують користувачів не бажати ділитися чутливою інформацією. FHE пропонує рішення для захисту конфіденційності в галузі ШІ. У сценаріях хмарних обчислень FHE дозволяє обробляти дані користувачів, зберігаючи їх у зашифрованому стані, гарантуючи конфіденційність даних.
Ця перевага є особливо важливою в умовах вимог таких регуляцій, як GDPR, оскільки ці регуляції вимагають, щоб користувачі мали право знати про способи обробки даних та забезпечують захист даних під час їх передачі. Кінцева до кінцевої шифрація FHE забезпечує відповідність та безпеку даних.
FHE в Блокчейн
Застосування FHE в Блокчейн в основному зосереджено на захисті конфіденційності даних, включаючи конфіденційність на ланцюзі, конфіденційність даних для навчання ШІ, конфіденційність голосування на ланцюзі та перевірку конфіденційних транзакцій на ланцюзі. В даний час кілька проектів використовують технологію FHE для сприяння реалізації захисту конфіденційності:
Одна технічна компанія, що базується на технології TFHE, зосередилася на булевих обчисленнях і обчисленнях з низькою довжиною цілого числа, а також створила стек розробки FHE для додатків Блокчейн і ШІ.
Деякий проект розробив нову мову смарт-контрактів та бібліотеку FHE, що підходять для Блокчейн мереж.
Є проекти, які використовують FHE для реалізації захисту конфіденційності в обчислювальних мережах AI, підтримують різні AI моделі.
Одна мережа поєднує FHE та штучний інтелект, забезпечуючи децентралізоване та захищене від витоку даних середовище для ШІ.
Як рішення Layer 2 для Ethereum, проект підтримує FHE Rollups та FHE Coprocessors, є сумісним з EVM та підтримує смарт-контракти, написані на Solidity.
Підсумок
FHE як передова технологія, що дозволяє виконувати обчислення над зашифрованими даними, має значні переваги в захисті конфіденційності даних. Незважаючи на те, що поточні комерційні застосування FHE все ще стикаються з проблемами високих обчислювальних витрат і поганої масштабованості, ці проблеми можуть бути поступово вирішені за допомогою апаратного прискорення та оптимізації алгоритмів. З розвитком технології Блокчейн, FHE відіграватиме все більш важливу роль у захисті конфіденційності та безпечних обчисленнях. У майбутньому FHE має потенціал стати основною технологією, що підтримує обчислення з захистом конфіденційності, забезпечуючи революційний прорив у безпеці даних.