Криптоактиви ринку тижневий звіт та аналіз Гомоморфне шифрування технології

Станом на 13 жовтня, статистичні дані кількох основних криптоактивів показують:

Обговорення біткоїна минулого тижня становило 12,52K разів, що на 0,98% менше, ніж за попередній тиждень. Його закриття в неділю становило 63916 доларів, що на 1,62% більше, ніж у неділю попереднього тижня.

Обговорення Ethereum минулого тижня досягло 3,63K разів, що на 3,45% більше, ніж попереднього тижня. Ціна закриття в неділю склала 2530 доларів, що на 4% менше, ніж у неділю попереднього тижня.

Обговорення TON минулого тижня складало 782 рази, що на 12,63% менше, ніж попереднього тижня. Ціна закриття в неділю становила 5,26 доларів, що на 0,25% менше, ніж у неділю попереднього тижня.

Гомоморфне шифрування(FHE) є передовою технологією в галузі криптографії, основна перевага якої полягає в можливості безпосереднього виконання обчислень з зашифрованими даними без необхідності в процесі розшифрування. Ця особливість надає їй широкі перспективи застосування в захисті конфіденційності та обробці даних, охоплюючи фінанси, медицину, хмарні обчислення, машинне навчання, системи голосування, Інтернет речей та захист конфіденційності в блокчейні. Проте, незважаючи на величезний потенціал FHE, його комерціалізації все ще заважає багато викликів.

Потенціал та сфери застосування Гомоморфного шифрування

Гомоморфне шифрування має переваги у захисті приватності. Наприклад, коли компанії потрібно скористатися обчислювальною потужністю іншої компанії для аналізу даних, але вона не хоче, щоб інша сторона отримала доступ до конкретного змісту, FHE може бути корисним. Власник даних може передати зашифровані дані обчислювальній стороні для обробки, результати обчислень залишаються в зашифрованому стані, а власник даних може розшифрувати їх, щоб отримати результати аналізу. Такий механізм захищає приватність даних і дозволяє виконувати необхідні обчислювальні завдання.

Для таких чутливих до даних галузей, як фінанси та охорона здоров'я, цей механізм захисту приватності особливо важливий. З розвитком хмарних обчислень та штучного інтелекту безпека даних стає все більш актуальною. Гомоморфне шифрування може забезпечити захист багатосторонніх обчислень у цих сценаріях, дозволяючи сторонам співпрацювати без розкриття конфіденційної інформації. У технології блокчейн Гомоморфне шифрування підвищує прозорість та безпеку обробки даних, пропонуючи можливості захисту приватності на ланцюгу та перевірки приватних транзакцій.

Порівняння FHE та інших способів шифрування

У сфері Web3 FHE, нульові знання ( ZK ), багатосторонні обчислення ( MPC ) та довірене виконання середовища ( TEE ) є основними методами захисту приватності. FHE може виконувати різноманітні операції з зашифрованими даними без попереднього розшифрування. MPC дозволяє сторонам проводити обчислення у зашифрованому вигляді, не ділячись приватною інформацією. TEE забезпечує обчислення у безпечному середовищі, але гнучкість обробки даних порівняно обмежена.

Ці технології шифрування мають свої переваги, але у підтримці складних обчислювальних задач FHE особливо виділяється. Однак FHE в реальних застосуваннях все ще стикається з високими обчислювальними витратами та поганою масштабованістю, що обмежує його ефективність у реальному часі.

Обмеження та виклики FHE

Попри те, що теоретичні основи Гомоморфного шифрування (FHE) є потужними, у комерційних застосуваннях виникають практичні виклики:

1. Витрати на обчислення великого масштабу: Гомоморфне шифрування потребує великої кількості обчислювальних ресурсів, і його витрати значно зростають у порівнянні з нешифрованими обчисленнями. Для обчислень високих ступенів час обробки зростає поліноміально, що ускладнює задоволення вимог до реального часу. Зниження витрат потребує спеціалізованого апаратного прискорення, але це також ускладнює розгортання.

2. Обмежена оперативна спроможність: FHE може виконувати додавання та множення зашифрованих даних, але підтримка складних нелінійних операцій обмежена, що створює вузькі місця для AI-додатків, які залучають глибокі нейронні мережі. Поточні схеми FHE в основному підходять для лінійних та простих поліноміальних обчислень, застосування нелінійних моделей зазнає значних обмежень.

3. Складність підтримки кількох користувачів: Гомоморфне шифрування добре працює в сценаріях з одним користувачем, але коли йдеться про набори даних з кількома користувачами, складність системи різко зростає. Хоча багато ключова FHE структура дозволяє виконувати операції з зашифрованими наборами даних, що використовують різні ключі, управління ключами та складність архітектури системи значно зростає.

Поєднання FHE та штучного інтелекту

У сучасну епоху, що керується даними, ШІ широко застосовується в різних сферах, але побоювання щодо конфіденційності даних часто змушують користувачів не ділитися чутливою інформацією. Гомоморфне шифрування забезпечує рішення для захисту конфіденційності для ШІ. У сценаріях хмарних обчислень Гомоморфне шифрування дозволяє обробляти дані користувачів у зашифрованому стані, забезпечуючи 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 і забезпечували захист даних під час їх передачі. Енд-ту-енд шифрування FHE забезпечує відповідність і безпеку даних.

Поточне застосування FHE у блокчейні та проєкти

Гомоморфне шифрування (FHE) в блокчейні головним чином використовується для захисту приватності даних, включаючи приватність на ланцюгу, приватність даних для навчання штучного інтелекту, приватність голосування на ланцюгу та перевірку приватних транзакцій на ланцюгу тощо. Наразі кілька проектів використовують технологію FHE для реалізації захисту приватності.

Деякі проекти, які розробляють рішення FHE, широко застосовуються в кількох блокчейн-проектах та проектах з захисту конфіденційності. Ці проекти зосереджені на різних аспектах: деякі базуються на технології TFHE, зосереджуючи увагу на булевих операціях та операціях з низьким числом знаків; деякі розробили нові мови смарт-контрактів та бібліотеки FHE; а також деякі проекти поєднують FHE з штучним інтелектом, надаючи децентралізоване та захищене від конфіденційності середовище AI. Крім того, є проекти, які є рішеннями другого рівня для Ethereum, підтримуючи FHE Rollups та FHE Coprocessors, сумісні з EVM та підтримуючи смарт-контракти, написані на Solidity.

Висновок

FHE як передова технологія, що дозволяє виконувати обчислення на зашифрованих даних, має суттєві переваги у захисті конфіденційності даних. Хоча на сьогоднішній день комерційні застосування FHE все ще стикаються з проблемами високих обчислювальних витрат і низької масштабованості, проте завдяки апаратному прискоренню та оптимізації алгоритмів ці проблеми можуть бути поступово вирішені. Крім того, з розвитком технології блокчейн, FHE відіграватиме все більш важливу роль у захисті конфіденційності та безпечних обчисленнях. У майбутньому FHE може стати основною технологією, що підтримує обчислення з захистом конфіденційності, приносячи нові революційні прориви у безпеці даних.