Potencial y desafíos de la tecnología de Cifrado homomórfico FHE
Hasta el 13 de octubre, una plataforma de datos mostró estadísticas sobre las principales criptomonedas:
El volumen de discusión de Bitcoin la semana pasada fue de 12.52K, con una disminución del 0.98% en comparación con la semana anterior. El precio de cierre del domingo fue de 63916 dólares, con un aumento del 1.62% en comparación con la semana anterior.
El volumen de discusión de Ethereum la semana pasada fue de 3.63K, con un aumento del 3.45% en comparación con la semana anterior. El precio de cierre del domingo fue de 2530 dólares, con una disminución del 4% en comparación con la semana anterior.
La discusión sobre TON la semana pasada fue de 782 veces, lo que representa una disminución del 12.63% en comparación con la semana anterior. El precio de cierre del domingo fue de 5.26 dólares, con una caída del 0.25% en comparación con la semana anterior.
Cifrado homomórfico ( FHE ) como una nueva estrella en el campo de la encriptación, su ventaja central radica en la capacidad de realizar operaciones directamente sobre datos encriptados sin necesidad de descifrarlos. Esta característica le confiere un amplio potencial de aplicación en la protección de la privacidad y el procesamiento de datos, abarcando múltiples campos como finanzas, salud, computación en la nube, aprendizaje automático, sistemas de votación, Internet de las Cosas y blockchain. Sin embargo, a pesar del enorme potencial del FHE, su camino hacia la comercialización aún enfrenta numerosos desafíos.
Escenarios de aplicación y ventajas del cifrado homomórfico
La característica más destacada de FHE es su potente capacidad de protección de la privacidad. Por ejemplo, cuando una empresa necesita utilizar los recursos de computación de otra empresa para analizar datos, pero no desea exponer el contenido de los datos, FHE puede desempeñar un papel. El propietario de los datos puede transmitir datos encriptados a la parte que realiza el cálculo para su procesamiento, y los resultados del cálculo permanecen en estado encriptado; el propietario de los datos puede obtener los resultados del análisis después de desencriptar. Este mecanismo protege la privacidad de los datos y al mismo tiempo cumple con las tareas de cálculo requeridas.
Para industrias sensibles a datos como las finanzas y la medicina, el mecanismo de protección de la privacidad de FHE es especialmente importante. Con el 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 lograr cálculos seguros entre múltiples partes en estos escenarios, permitiendo que las partes colaboren sin revelar información confidencial. En la tecnología blockchain, FHE mejora la transparencia y seguridad en el procesamiento de datos al proporcionar funciones como la protección de la privacidad en la cadena y la revisión de transacciones privadas.
Comparación de FHE con otras tecnologías de protección de la privacidad
En el ámbito de Web3, FHE se clasifica junto con las pruebas de conocimiento cero (ZK), el cálculo multipartito (MPC) y el entorno de ejecución confiable (TEE) como los principales métodos de protección de la privacidad. A diferencia de ZK, FHE puede realizar diversas operaciones sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptar los datos primero. MPC permite que las partes realicen cálculos en estado de datos encriptados sin tener que compartir información privada. TEE, por su parte, proporciona cálculos en un entorno seguro, pero la flexibilidad en el procesamiento de datos es relativamente limitada.
A pesar de que estas tecnologías tienen sus ventajas, el cifrado homomórfico (FHE) destaca especialmente en el apoyo a tareas de cálculo complejas. Sin embargo, el FHE todavía enfrenta problemas de alto costo computacional y baja escalabilidad en las aplicaciones prácticas, lo que limita su rendimiento en aplicaciones en tiempo real.
Desafíos del FHE
A pesar de que la base teórica de FHE es sólida, se han encontrado dificultades prácticas en el proceso de comercialización:
Costo computacional a gran escala: FHE requiere una gran cantidad de recursos de cálculo, y en comparación con el cálculo no encriptado, su costo 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. Reducir costos depende de la aceleración por hardware especializado, pero esto a su vez aumenta la complejidad de la implementación.
Capacidad de operación limitada: Aunque el cifrado homomórfico puede realizar adiciones y multiplicaciones de datos encriptados, su apoyo para operaciones no lineales complejas es limitado, lo que representa un obstáculo para aplicaciones de IA que implican redes neuronales profundas, entre otras. Actualmente, los esquemas de cifrado homomórfico son principalmente adecuados para cálculos lineales y polinómicos simples, y las aplicaciones de modelos no lineales están significativamente limitadas.
Soporte multiusuario complejo: El FHE funciona bien en escenarios de un solo usuario, pero la complejidad del sistema aumenta drásticamente cuando se trata de conjuntos de datos multiusuario. Aunque el marco de FHE de múltiples claves permite operar con conjuntos de datos encriptados con diferentes 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 IA se aplica ampliamente en múltiples campos, pero las preocupaciones sobre la privacidad de los datos a menudo hacen que los usuarios no estén dispuestos a compartir información sensible. El Cifrado homomórfico proporciona soluciones de protección de privacidad para la IA. En el escenario de la computación en la nube, el Cifrado homomórfico permite que los datos de los usuarios se procesen en estado encriptado, asegurando la privacidad.
Esta ventaja es especialmente importante bajo regulaciones como el GDPR, ya que estas regulaciones exigen que los usuarios tengan derecho a ser informados sobre cómo se procesan sus datos y garantizan la protección durante la transmisión de datos. El cifrado homomórfico (FHE) proporciona una garantía de cumplimiento y seguridad de los datos.
Aplicaciones de FHE en blockchain
FHE se utiliza principalmente en la cadena de bloques para proteger la privacidad de los datos, incluyendo la privacidad en la cadena, la privacidad de los datos de entrenamiento de IA, la privacidad de las votaciones en la cadena y la revisión de transacciones privadas en la cadena, entre otros aspectos. Actualmente, varios proyectos están utilizando la tecnología FHE para promover la realización de la protección de la privacidad:
La tecnología construida por un proveedor de soluciones FHE se utiliza ampliamente en varios proyectos de protección de la privacidad.
Hay proyectos basados en la tecnología TFHE, enfocados en operaciones booleanas y operaciones de enteros de bajo ancho, y construyendo una pila de desarrollo FHE para aplicaciones de blockchain y AI.
Algunos proyectos han desarrollado nuevos lenguajes de contratos inteligentes y bibliotecas de Cifrado homomórfico, adecuados para redes de blockchain.
También hay proyectos que utilizan el Cifrado homomórfico para implementar la protección de la privacidad en redes de cálculo de IA, apoyando varios modelos de IA.
Algunos proyectos combinan FHE con inteligencia artificial, proporcionando un entorno de IA descentralizado y con protección de la privacidad.
Como un proyecto de solución Layer 2 de Ethereum, soporta FHE Rollups y FHE Coprocessors, es compatible con EVM y soporta contratos inteligentes escritos en Solidity.
Conclusión
FHE, como una tecnología avanzada que permite realizar cálculos sobre datos encriptados, tiene ventajas significativas en la protección de la privacidad de los datos. A pesar de que la comercialización actual de FHE enfrenta desafíos como altos costos computacionales y escasa escalabilidad, se espera que estos problemas se resuelvan gradualmente mediante la aceleración de hardware y la optimización de algoritmos. Con el desarrollo de la tecnología blockchain, FHE jugará un papel cada vez más importante en la protección de la privacidad y el cálculo seguro. En el futuro, FHE podría convertirse en la tecnología central que sustente el cálculo de protección de la privacidad, trayendo avances revolucionarios a la seguridad de los datos.
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MidnightSeller
· hace16h
btc subió, ¿por qué sigo perdiendo dinero?
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GateUser-3824aa38
· hace16h
Nadie puede protegerse de la naturaleza humana, ¿verdad?
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SignatureCollector
· hace16h
Otra nueva juguete del algoritmo
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RunWhenCut
· hace16h
¿FHE? ¿Qué utilidad tiene para los inversores minoristas? Mejor mirar el precio de la moneda.
Tecnología FHE: la estrella del futuro y los desafíos de la protección de la privacidad en la Cadena de bloques
Potencial y desafíos de la tecnología de Cifrado homomórfico FHE
Hasta el 13 de octubre, una plataforma de datos mostró estadísticas sobre las principales criptomonedas:
El volumen de discusión de Bitcoin la semana pasada fue de 12.52K, con una disminución del 0.98% en comparación con la semana anterior. El precio de cierre del domingo fue de 63916 dólares, con un aumento del 1.62% en comparación con la semana anterior.
El volumen de discusión de Ethereum la semana pasada fue de 3.63K, con un aumento del 3.45% en comparación con la semana anterior. El precio de cierre del domingo fue de 2530 dólares, con una disminución del 4% en comparación con la semana anterior.
La discusión sobre TON la semana pasada fue de 782 veces, lo que representa una disminución del 12.63% en comparación con la semana anterior. El precio de cierre del domingo fue de 5.26 dólares, con una caída del 0.25% en comparación con la semana anterior.
Cifrado homomórfico ( FHE ) como una nueva estrella en el campo de la encriptación, su ventaja central radica en la capacidad de realizar operaciones directamente sobre datos encriptados sin necesidad de descifrarlos. Esta característica le confiere un amplio potencial de aplicación en la protección de la privacidad y el procesamiento de datos, abarcando múltiples campos como finanzas, salud, computación en la nube, aprendizaje automático, sistemas de votación, Internet de las Cosas y blockchain. Sin embargo, a pesar del enorme potencial del FHE, su camino hacia la comercialización aún enfrenta numerosos desafíos.
Escenarios de aplicación y ventajas del cifrado homomórfico
La característica más destacada de FHE es su potente capacidad de protección de la privacidad. Por ejemplo, cuando una empresa necesita utilizar los recursos de computación de otra empresa para analizar datos, pero no desea exponer el contenido de los datos, FHE puede desempeñar un papel. El propietario de los datos puede transmitir datos encriptados a la parte que realiza el cálculo para su procesamiento, y los resultados del cálculo permanecen en estado encriptado; el propietario de los datos puede obtener los resultados del análisis después de desencriptar. Este mecanismo protege la privacidad de los datos y al mismo tiempo cumple con las tareas de cálculo requeridas.
Para industrias sensibles a datos como las finanzas y la medicina, el mecanismo de protección de la privacidad de FHE es especialmente importante. Con el 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 lograr cálculos seguros entre múltiples partes en estos escenarios, permitiendo que las partes colaboren sin revelar información confidencial. En la tecnología blockchain, FHE mejora la transparencia y seguridad en el procesamiento de datos al proporcionar funciones como la protección de la privacidad en la cadena y la revisión de transacciones privadas.
Comparación de FHE con otras tecnologías de protección de la privacidad
En el ámbito de Web3, FHE se clasifica junto con las pruebas de conocimiento cero (ZK), el cálculo multipartito (MPC) y el entorno de ejecución confiable (TEE) como los principales métodos de protección de la privacidad. A diferencia de ZK, FHE puede realizar diversas operaciones sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptar los datos primero. MPC permite que las partes realicen cálculos en estado de datos encriptados sin tener que compartir información privada. TEE, por su parte, proporciona cálculos en un entorno seguro, pero la flexibilidad en el procesamiento de datos es relativamente limitada.
A pesar de que estas tecnologías tienen sus ventajas, el cifrado homomórfico (FHE) destaca especialmente en el apoyo a tareas de cálculo complejas. Sin embargo, el FHE todavía enfrenta problemas de alto costo computacional y baja escalabilidad en las aplicaciones prácticas, lo que limita su rendimiento en aplicaciones en tiempo real.
Desafíos del FHE
A pesar de que la base teórica de FHE es sólida, se han encontrado dificultades prácticas en el proceso de comercialización:
Costo computacional a gran escala: FHE requiere una gran cantidad de recursos de cálculo, y en comparación con el cálculo no encriptado, su costo 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. Reducir costos depende de la aceleración por hardware especializado, pero esto a su vez aumenta la complejidad de la implementación.
Capacidad de operación limitada: Aunque el cifrado homomórfico puede realizar adiciones y multiplicaciones de datos encriptados, su apoyo para operaciones no lineales complejas es limitado, lo que representa un obstáculo para aplicaciones de IA que implican redes neuronales profundas, entre otras. Actualmente, los esquemas de cifrado homomórfico son principalmente adecuados para cálculos lineales y polinómicos simples, y las aplicaciones de modelos no lineales están significativamente limitadas.
Soporte multiusuario complejo: El FHE funciona bien en escenarios de un solo usuario, pero la complejidad del sistema aumenta drásticamente cuando se trata de conjuntos de datos multiusuario. Aunque el marco de FHE de múltiples claves permite operar con conjuntos de datos encriptados con diferentes 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 IA se aplica ampliamente en múltiples campos, pero las preocupaciones sobre la privacidad de los datos a menudo hacen que los usuarios no estén dispuestos a compartir información sensible. El Cifrado homomórfico proporciona soluciones de protección de privacidad para la IA. En el escenario de la computación en la nube, el Cifrado homomórfico permite que los datos de los usuarios se procesen en estado encriptado, asegurando la privacidad.
Esta ventaja es especialmente importante bajo regulaciones como el GDPR, ya que estas regulaciones exigen que los usuarios tengan derecho a ser informados sobre cómo se procesan sus datos y garantizan la protección durante la transmisión de datos. El cifrado homomórfico (FHE) proporciona una garantía de cumplimiento y seguridad de los datos.
Aplicaciones de FHE en blockchain
FHE se utiliza principalmente en la cadena de bloques para proteger la privacidad de los datos, incluyendo la privacidad en la cadena, la privacidad de los datos de entrenamiento de IA, la privacidad de las votaciones en la cadena y la revisión de transacciones privadas en la cadena, entre otros aspectos. Actualmente, varios proyectos están utilizando la tecnología FHE para promover la realización de la protección de la privacidad:
Conclusión
FHE, como una tecnología avanzada que permite realizar cálculos sobre datos encriptados, tiene ventajas significativas en la protección de la privacidad de los datos. A pesar de que la comercialización actual de FHE enfrenta desafíos como altos costos computacionales y escasa escalabilidad, se espera que estos problemas se resuelvan gradualmente mediante la aceleración de hardware y la optimización de algoritmos. Con el desarrollo de la tecnología blockchain, FHE jugará un papel cada vez más importante en la protección de la privacidad y el cálculo seguro. En el futuro, FHE podría convertirse en la tecnología central que sustente el cálculo de protección de la privacidad, trayendo avances revolucionarios a la seguridad de los datos.