Перспективы применения технологий FHE в области защиты данных и Блокчейн
Недавно статистические данные показали колебания обсуждения и цен различных криптовалют. На этом фоне гомоморфное шифрование (FHE) как передовая технология в области криптографии привлекает широкое внимание в отрасли. FHE позволяет выполнять вычисления над зашифрованными данными без необходимости их расшифровки, обеспечивая надежную поддержку для защиты конфиденциальности и обработки данных.
Перспективы применения FHE весьма обширны, охватывающие финансовую сферу, здравоохранение, облачные вычисления, машинное обучение, системы голосования, Интернет вещей и защиту конфиденциальности в Блокчейн. Однако, несмотря на огромный потенциал, FHE все еще сталкивается с многочисленными вызовами на пути к коммерциализации.
Преимущества и области применения FHE
Основное преимущество FHE заключается в способности защищать конфиденциальность. Например, когда одной компании необходимо использовать вычислительные мощности другой компании для анализа данных, но она не хочет раскрывать содержание данных, FHE может сыграть важную роль. Владельцы данных могут передавать зашифрованные данные вычислительной стороне для обработки, и результаты вычислений продолжают оставаться в зашифрованном состоянии, а владельцы данных могут получить результаты анализа после расшифровки. Этот механизм эффективно защищает конфиденциальность данных и одновременно позволяет вычислительной стороне выполнять необходимые задачи.
Для таких чувствительных к данным отраслей, как финансы и медицина, механизм защиты конфиденциальности FHE особенно важен. С быстрым развитием облачных вычислений и искусственного интеллекта безопасность данных становится все более актуальной. FHE в этих сценариях может обеспечить защиту многопартитных вычислений, позволяя сторонам сотрудничать без раскрытия конфиденциальной информации. В области технологий Блокчейн FHE повышает прозрачность и безопасность обработки данных благодаря функциям защиты конфиденциальности на цепочке и проверки конфиденциальных транзакций.
Сравнение FHE и других технологий шифрования
В области Web3 основными методами защиты конфиденциальности являются FHE, нулевые доказательства (ZK), многопартитные вычисления (MPC) и доверенная среда выполнения (TEE). В отличие от ZK, FHE может выполнять различные операции с зашифрованными данными без предварительной расшифровки данных. MPC позволяет сторонам проводить вычисления в состоянии зашифрованных данных, не делясь конфиденциальной информацией. TEE предоставляет вычисления в безопасной среде, но гибкость обработки данных относительно ограничена.
Эти криптографические технологии имеют свои преимущества, но в поддержке сложных вычислительных задач FHE проявляет себя особенно хорошо. Однако FHE по-прежнему сталкивается с проблемами высокой вычислительной нагрузки и плохой масштабируемости в реальных приложениях, что ограничивает его производительность в реальном времени.
Ограничения и вызовы FHE
Несмотря на то, что теория FHE имеет сильную основу, в коммерческих приложениях возникли реальные проблемы:
Большие вычислительные затраты: FHE требует значительных вычислительных ресурсов, и по сравнению с нешифрованными вычислениями его вычислительные затраты значительно увеличиваются. Для операций с многочленами высокого порядка время обработки растет полиномиально, что затрудняет удовлетворение требований к обработке в реальном времени.
Ограниченные операционные возможности: хотя FHE может выполнять сложение и умножение зашифрованных данных, поддержка сложных нелинейных операций ограничена, что создает瓶нек для приложений искусственного интеллекта, связанных с глубокими нейронными сетями.
Сложность поддержки нескольких пользователей: FHE хорошо работает в сценариях с одним пользователем, но при работе с наборами данных нескольких пользователей сложность системы резко возрастает. Хотя были предложены исследования много-ключевой FHE-структуры, сложность управления ключами и архитектуры системы значительно увеличивается.
Сочетание FHE и искусственного интеллекта
В эпоху, управляемую данными, искусственный интеллект широко применяется в различных областях, однако опасения по поводу конфиденциальности данных часто заставляют пользователей не желать делиться чувствительной информацией. FHE предоставляет решения для защиты конфиденциальности в области ИИ. В контексте облачных вычислений FHE позволяет обрабатывать пользовательские данные в зашифрованном состоянии, обеспечивая конфиденциальность данных.
Это преимущество особенно важно в условиях требований таких регламентов, как GDPR, которые требуют от пользователей права на информирование о способах обработки данных и обеспечения защиты данных в процессе передачи. Энд-ту-энд шифрование FHE обеспечивает соблюдение норм и безопасность данных.
Применение FHE в Блокчейн
Применение FHE в Блокчейн в основном сосредоточено на защите конфиденциальности данных, включая конфиденциальность на цепи, конфиденциальность данных для обучения ИИ, конфиденциальность голосования на цепи и аудит конфиденциальных транзакций на цепи и другие направления. В настоящее время несколько проектов используют технологии FHE для реализации защиты конфиденциальности:
Одна технологическая компания, основанная на технологии TFHE, сосредоточена на булевых операциях и операциях с целыми числами с низкой длиной и построила стек разработки FHE для приложений в области Блокчейн и ИИ.
Некоторый проект разработал новый язык смарт-контрактов и библиотеку FHE, подходящие для Блокчейн-сетей.
Есть проекты, использующие FHE для реализации защиты конфиденциальности в сетях AI, поддерживающие различные модели AI.
Некоторая сеть сочетает FHE и искусственный интеллект, предлагая децентрализованную и защищенную от вторжений среду ИИ.
Как решение Layer 2 для Ethereum, данный проект поддерживает FHE Rollups и FHE Coprocessors, совместим с EVM и поддерживает смарт-контракты, написанные на Solidity.
Итог
FHE как передовая технология, способная выполнять вычисления над зашифрованными данными, обладает значительными преимуществами в защите конфиденциальности данных. Несмотря на то, что текущие коммерческие приложения FHE все еще сталкиваются с проблемами высокой вычислительной нагрузки и низкой масштабируемости, эти проблемы могут быть постепенно решены с помощью аппаратного ускорения и оптимизации алгоритмов. С развитием Блокчейн-технологий FHE будет играть все более важную роль в защите конфиденциальности и безопасных вычислениях. В будущем FHE имеет потенциал стать ключевой технологией, поддерживающей вычисления с защитой конфиденциальности, что приведет к революционным прорывам в области безопасности данных.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
8 Лайков
Награда
8
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
SmartContractWorker
· 6ч назад
Как защитить конфиденциальность, разве это не всё про проникаемость?
Посмотреть ОригиналОтветить0
BottomMisser
· 6ч назад
Улучшение снаряжения Улучшение снаряжения Но это действительно вкусно
Посмотреть ОригиналОтветить0
ChainSherlockGirl
· 6ч назад
По моему анализу, это дыня, прикрывающаяся флагом конфиденциальности.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GweiTooHigh
· 6ч назад
Какова полезность FHE, если он работает так медленно?
Технология FHE ведет революцию в области конфиденциальности данных. Применение Блокчейн имеет широкие перспективы.
Перспективы применения технологий FHE в области защиты данных и Блокчейн
Недавно статистические данные показали колебания обсуждения и цен различных криптовалют. На этом фоне гомоморфное шифрование (FHE) как передовая технология в области криптографии привлекает широкое внимание в отрасли. FHE позволяет выполнять вычисления над зашифрованными данными без необходимости их расшифровки, обеспечивая надежную поддержку для защиты конфиденциальности и обработки данных.
Перспективы применения FHE весьма обширны, охватывающие финансовую сферу, здравоохранение, облачные вычисления, машинное обучение, системы голосования, Интернет вещей и защиту конфиденциальности в Блокчейн. Однако, несмотря на огромный потенциал, FHE все еще сталкивается с многочисленными вызовами на пути к коммерциализации.
Преимущества и области применения FHE
Основное преимущество FHE заключается в способности защищать конфиденциальность. Например, когда одной компании необходимо использовать вычислительные мощности другой компании для анализа данных, но она не хочет раскрывать содержание данных, FHE может сыграть важную роль. Владельцы данных могут передавать зашифрованные данные вычислительной стороне для обработки, и результаты вычислений продолжают оставаться в зашифрованном состоянии, а владельцы данных могут получить результаты анализа после расшифровки. Этот механизм эффективно защищает конфиденциальность данных и одновременно позволяет вычислительной стороне выполнять необходимые задачи.
Для таких чувствительных к данным отраслей, как финансы и медицина, механизм защиты конфиденциальности FHE особенно важен. С быстрым развитием облачных вычислений и искусственного интеллекта безопасность данных становится все более актуальной. FHE в этих сценариях может обеспечить защиту многопартитных вычислений, позволяя сторонам сотрудничать без раскрытия конфиденциальной информации. В области технологий Блокчейн FHE повышает прозрачность и безопасность обработки данных благодаря функциям защиты конфиденциальности на цепочке и проверки конфиденциальных транзакций.
Сравнение FHE и других технологий шифрования
В области Web3 основными методами защиты конфиденциальности являются FHE, нулевые доказательства (ZK), многопартитные вычисления (MPC) и доверенная среда выполнения (TEE). В отличие от ZK, FHE может выполнять различные операции с зашифрованными данными без предварительной расшифровки данных. MPC позволяет сторонам проводить вычисления в состоянии зашифрованных данных, не делясь конфиденциальной информацией. TEE предоставляет вычисления в безопасной среде, но гибкость обработки данных относительно ограничена.
Эти криптографические технологии имеют свои преимущества, но в поддержке сложных вычислительных задач FHE проявляет себя особенно хорошо. Однако FHE по-прежнему сталкивается с проблемами высокой вычислительной нагрузки и плохой масштабируемости в реальных приложениях, что ограничивает его производительность в реальном времени.
Ограничения и вызовы FHE
Несмотря на то, что теория FHE имеет сильную основу, в коммерческих приложениях возникли реальные проблемы:
Большие вычислительные затраты: FHE требует значительных вычислительных ресурсов, и по сравнению с нешифрованными вычислениями его вычислительные затраты значительно увеличиваются. Для операций с многочленами высокого порядка время обработки растет полиномиально, что затрудняет удовлетворение требований к обработке в реальном времени.
Ограниченные операционные возможности: хотя FHE может выполнять сложение и умножение зашифрованных данных, поддержка сложных нелинейных операций ограничена, что создает瓶нек для приложений искусственного интеллекта, связанных с глубокими нейронными сетями.
Сложность поддержки нескольких пользователей: FHE хорошо работает в сценариях с одним пользователем, но при работе с наборами данных нескольких пользователей сложность системы резко возрастает. Хотя были предложены исследования много-ключевой FHE-структуры, сложность управления ключами и архитектуры системы значительно увеличивается.
Сочетание FHE и искусственного интеллекта
В эпоху, управляемую данными, искусственный интеллект широко применяется в различных областях, однако опасения по поводу конфиденциальности данных часто заставляют пользователей не желать делиться чувствительной информацией. FHE предоставляет решения для защиты конфиденциальности в области ИИ. В контексте облачных вычислений FHE позволяет обрабатывать пользовательские данные в зашифрованном состоянии, обеспечивая конфиденциальность данных.
Это преимущество особенно важно в условиях требований таких регламентов, как GDPR, которые требуют от пользователей права на информирование о способах обработки данных и обеспечения защиты данных в процессе передачи. Энд-ту-энд шифрование FHE обеспечивает соблюдение норм и безопасность данных.
Применение FHE в Блокчейн
Применение FHE в Блокчейн в основном сосредоточено на защите конфиденциальности данных, включая конфиденциальность на цепи, конфиденциальность данных для обучения ИИ, конфиденциальность голосования на цепи и аудит конфиденциальных транзакций на цепи и другие направления. В настоящее время несколько проектов используют технологии FHE для реализации защиты конфиденциальности:
Одна технологическая компания, основанная на технологии TFHE, сосредоточена на булевых операциях и операциях с целыми числами с низкой длиной и построила стек разработки FHE для приложений в области Блокчейн и ИИ.
Некоторый проект разработал новый язык смарт-контрактов и библиотеку FHE, подходящие для Блокчейн-сетей.
Есть проекты, использующие FHE для реализации защиты конфиденциальности в сетях AI, поддерживающие различные модели AI.
Некоторая сеть сочетает FHE и искусственный интеллект, предлагая децентрализованную и защищенную от вторжений среду ИИ.
Как решение Layer 2 для Ethereum, данный проект поддерживает FHE Rollups и FHE Coprocessors, совместим с EVM и поддерживает смарт-контракты, написанные на Solidity.
Итог
FHE как передовая технология, способная выполнять вычисления над зашифрованными данными, обладает значительными преимуществами в защите конфиденциальности данных. Несмотря на то, что текущие коммерческие приложения FHE все еще сталкиваются с проблемами высокой вычислительной нагрузки и низкой масштабируемости, эти проблемы могут быть постепенно решены с помощью аппаратного ускорения и оптимизации алгоритмов. С развитием Блокчейн-технологий FHE будет играть все более важную роль в защите конфиденциальности и безопасных вычислениях. В будущем FHE имеет потенциал стать ключевой технологией, поддерживающей вычисления с защитой конфиденциальности, что приведет к революционным прорывам в области безопасности данных.