إمكانيات وتحديات تقنية FHE في حماية الخصوصية وتطبيقات البلوكتشين
التشفير الشامل (Fully Homomorphic Encryption, FHE) هو تقنية واعدة في مجال التشفير، وتتمثل ميزتها الأساسية في القدرة على إجراء حسابات مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك التشفير. توفر هذه الميزة دعمًا قويًا لحماية الخصوصية ومعالجة البيانات. لدى FHE آفاق واسعة للتطبيق في مجالات متعددة مثل المالية، والرعاية الصحية، والحوسبة السحابية، وتعلم الآلة، وأنظمة التصويت، وإنترنت الأشياء، وحماية الخصوصية في البلوكتشين. ومع ذلك، على الرغم من الإمكانيات الكبيرة لـ FHE، لا تزال تواجه طريقها التجاري العديد من التحديات.
مزايا FHE و سيناريوهات التطبيق
تتمثل الميزة الأكثر بروزًا لـ FHE في حماية الخصوصية. على سبيل المثال، عندما تحتاج شركة ما إلى الاستفادة من قدرة شركة أخرى على معالجة البيانات، ولكن لا ترغب في السماح للطرف الآخر بالوصول إلى محتوى البيانات، يمكن أن تلعب FHE دورًا حاسمًا. يمكن لمالك البيانات نقل البيانات المشفرة إلى الطرف المعالج لإجراء التحليل، وتظل نتائج التحليل مشفرة، ويمكن لمالك البيانات فك تشفيرها للحصول على نتائج التحليل. تحمي هذه الآلية خصوصية البيانات بشكل فعال، بينما تتيح أيضًا للطرف المعالج إكمال العمل المطلوب.
بالنسبة للصناعات ذات الحساسية العالية للبيانات مثل المالية والرعاية الصحية، تعتبر آلية حماية الخصوصية هذه مهمة بشكل خاص. مع التطور السريع للحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي، أصبحت أمان البيانات تزداد تركيزاً. يوفر FHE في هذه السيناريوهات حماية الحوسبة متعددة الأطراف، مما يسمح للأطراف بالتعاون دون الكشف عن المعلومات الخاصة. في تكنولوجيا البلوكتشين، يعزز FHE من خلال ميزات مثل حماية الخصوصية على السلسلة ومراجعة تداول الخصوصية، من شفافية وأمان معالجة البيانات.
مقارنة FHE مع تقنيات التشفير الأخرى
في مجال Web3، تعتبر FHE، وإثبات المعرفة الصفرية (ZK)، والحساب متعدد الأطراف (MPC) وبيئة التنفيذ الموثوق بها (TEE) الطرق الرئيسية لحماية الخصوصية. على عكس ZK، يمكن لـ FHE إجراء عمليات متعددة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات أولاً. يسمح MPC للأطراف بإجراء الحسابات في حالة تشفير البيانات، دون الحاجة إلى مشاركة المعلومات الخاصة. توفر TEE حسابات في بيئة آمنة، لكن مرونة معالجة البيانات محدودة نسبيًا.
تتمتع تقنيات التشفير هذه بمزايا مختلفة، لكن في دعم المهام الحاسوبية المعقدة، تبرز FHE بشكل خاص. ومع ذلك، تواجه FHE في التطبيقات العملية مشكلات تتعلق بارتفاع تكاليف الحساب وضعف قابلية التوسع، مما يحد من أدائها في التطبيقات الزمنية.
قيود وتحديات FHE
على الرغم من أن الأساس النظري لـ FHE قوي، إلا أنه واجه تحديات عملية في التطبيقات التجارية:
تكلفة الحساب الكبيرة: تتطلب FHE موارد حسابية كبيرة، مقارنة بالحسابات غير المشفرة، تزداد تكلفتها بشكل ملحوظ. بالنسبة لعمليات كثيرات الحدود من الدرجة العالية، يزداد وقت المعالجة بشكل متعدد الحدود، مما يجعل من الصعب تلبية متطلبات الحسابات في الوقت الحقيقي. تقليل التكاليف يعتمد على تسريع الأجهزة المخصصة، لكن ذلك يزيد أيضًا من تعقيد النشر.
القدرة التشغيلية المحدودة: على الرغم من أن FHE يمكنه تنفيذ جمع وضرب البيانات المشفرة، إلا أن الدعم للعمليات غير الخطية المعقدة محدود، مما يشكل عقبة أمام التطبيقات الذكية مثل الشبكات العصبية العميقة. حاليًا، فإن حلول FHE مناسبة بشكل أساسي للحسابات الخطية وعمليات متعددة الحدود البسيطة، حيث تتلقى تطبيقات النماذج غير الخطية قيودًا ملحوظة.
تعقيد دعم المستخدمين المتعددين: يظهر FHE أداءً جيدًا في سيناريوهات المستخدم الفردي، ولكن عندما يتعلق الأمر بمجموعات البيانات متعددة المستخدمين، فإن تعقيد النظام يرتفع بشكل حاد. على الرغم من وجود إطار FHE متعدد المفاتيح يسمح بعمليات على مجموعات البيانات المشفرة بمفاتيح مختلفة، إلا أن إدارة المفاتيح وتعقيد بنية النظام يزيدان بشكل ملحوظ.
دمج FHE مع الذكاء الاصطناعي
في عصر البيانات المدفوعة الحالي، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في مجالات متعددة، لكن مخاوف خصوصية البيانات تجعل المستخدمين غالبًا غير مستعدين لمشاركة المعلومات الحساسة. يوفر FHE حلًا لحماية الخصوصية في مجال الذكاء الاصطناعي. في سيناريوهات الحوسبة السحابية، يتم عادةً تشفير البيانات أثناء النقل والتخزين، لكن غالبًا ما تكون في حالة نص عادي أثناء المعالجة. من خلال FHE، يمكن معالجة بيانات المستخدمين مع الحفاظ على حالة التشفير، مما يضمن خصوصية البيانات.
تعتبر هذه الميزة مهمة بشكل خاص بموجب اللوائح مثل GDPR، حيث تتطلب هذه اللوائح من المستخدمين الحق في معرفة كيفية معالجة البيانات، وتضمن حماية البيانات أثناء عملية النقل. يوفر التشفير من طرف إلى طرف لـ FHE ضمانات للامتثال وأمان البيانات.
تطبيقات FHE في البلوكتشين والمشاريع ذات الصلة
تُستخدم FHE في البلوكتشين بشكل رئيسي لحماية خصوصية البيانات، بما في ذلك الخصوصية على السلسلة، وخصوصية بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، وخصوصية التصويت على السلسلة، ومراجعة المعاملات الخاصة على السلسلة. حاليًا، تستخدم العديد من المشاريع تقنية FHE لدفع تحقيق حماية الخصوصية:
حل FHE المبني على تقنية TFHE، يركز على العمليات البوليانية وعمليات الأعداد الصحيحة ذات الطول المنخفض، وقد تم بناء مجموعة تطوير FHE لتطبيقات البلوكتشين والذكاء الاصطناعي.
تم تطوير لغة عقود ذكية جديدة ومكتبة HyperghraphFHE، مناسبة لشبكات البلوكتشين.
استخدام FHE لتحقيق حماية الخصوصية في شبكة حسابات الذكاء الاصطناعي، ودعم مجموعة متنوعة من نماذج الذكاء الاصطناعي.
دمج FHE مع الذكاء الاصطناعي، لتوفير بيئة AI لامركزية ومحافظة على الخصوصية.
تعتبر FHE كنوع من التقنيات المتقدمة القادرة على تنفيذ الحسابات على البيانات المشفرة، ولها مزايا ملحوظة في حماية خصوصية البيانات. على الرغم من أن التطبيقات التجارية الحالية لـ FHE تواجه تحديات في تكاليف الحساب وقلة القابلية للتوسع، إلا أن من المتوقع أن يتم حل هذه المشكلات تدريجياً من خلال تسريع الأجهزة وتحسين الخوارزميات. مع تطور تقنية البلوكتشين، ستلعب FHE دوراً متزايد الأهمية في حماية الخصوصية والحسابات الآمنة. في المستقبل، قد تصبح FHE التقنية الأساسية التي تدعم الحسابات التي تحمي الخصوصية، مما يؤدي إلى تقدم ثوري في أمان البيانات.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
تسجيلات الإعجاب 12
أعجبني
12
7
مشاركة
تعليق
0/400
HodlKumamon
· منذ 12 س
الأطفال، الحل التقني للخصوصية أصبح ثابتاً!
شاهد النسخة الأصليةرد0
SolidityStruggler
· منذ 12 س
التقنية جيدة بالتأكيد، لكن التطبيق هو ما يحتاجه السوق.
شاهد النسخة الأصليةرد0
SurvivorshipBias
· منذ 12 س
هذا الشيء يبدو وكأنه دعاية جديدة في دائرة رأس المال
شاهد النسخة الأصليةرد0
ApeShotFirst
· منذ 12 س
هذه التقنية تتسارع بسرعة ، التشفير هو الإله إلى الأبد
شاهد النسخة الأصليةرد0
LowCapGemHunter
· منذ 12 س
تقنية غير مفهومة مرة أخرى ستقوم بالتداول في المفاهيم
تقنية FHE: مفتاح مستقبل حماية الخصوصية في البلوكتشين والذكاء الاصطناعي
إمكانيات وتحديات تقنية FHE في حماية الخصوصية وتطبيقات البلوكتشين
التشفير الشامل (Fully Homomorphic Encryption, FHE) هو تقنية واعدة في مجال التشفير، وتتمثل ميزتها الأساسية في القدرة على إجراء حسابات مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك التشفير. توفر هذه الميزة دعمًا قويًا لحماية الخصوصية ومعالجة البيانات. لدى FHE آفاق واسعة للتطبيق في مجالات متعددة مثل المالية، والرعاية الصحية، والحوسبة السحابية، وتعلم الآلة، وأنظمة التصويت، وإنترنت الأشياء، وحماية الخصوصية في البلوكتشين. ومع ذلك، على الرغم من الإمكانيات الكبيرة لـ FHE، لا تزال تواجه طريقها التجاري العديد من التحديات.
مزايا FHE و سيناريوهات التطبيق
تتمثل الميزة الأكثر بروزًا لـ FHE في حماية الخصوصية. على سبيل المثال، عندما تحتاج شركة ما إلى الاستفادة من قدرة شركة أخرى على معالجة البيانات، ولكن لا ترغب في السماح للطرف الآخر بالوصول إلى محتوى البيانات، يمكن أن تلعب FHE دورًا حاسمًا. يمكن لمالك البيانات نقل البيانات المشفرة إلى الطرف المعالج لإجراء التحليل، وتظل نتائج التحليل مشفرة، ويمكن لمالك البيانات فك تشفيرها للحصول على نتائج التحليل. تحمي هذه الآلية خصوصية البيانات بشكل فعال، بينما تتيح أيضًا للطرف المعالج إكمال العمل المطلوب.
بالنسبة للصناعات ذات الحساسية العالية للبيانات مثل المالية والرعاية الصحية، تعتبر آلية حماية الخصوصية هذه مهمة بشكل خاص. مع التطور السريع للحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي، أصبحت أمان البيانات تزداد تركيزاً. يوفر FHE في هذه السيناريوهات حماية الحوسبة متعددة الأطراف، مما يسمح للأطراف بالتعاون دون الكشف عن المعلومات الخاصة. في تكنولوجيا البلوكتشين، يعزز FHE من خلال ميزات مثل حماية الخصوصية على السلسلة ومراجعة تداول الخصوصية، من شفافية وأمان معالجة البيانات.
مقارنة FHE مع تقنيات التشفير الأخرى
في مجال Web3، تعتبر FHE، وإثبات المعرفة الصفرية (ZK)، والحساب متعدد الأطراف (MPC) وبيئة التنفيذ الموثوق بها (TEE) الطرق الرئيسية لحماية الخصوصية. على عكس ZK، يمكن لـ FHE إجراء عمليات متعددة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات أولاً. يسمح MPC للأطراف بإجراء الحسابات في حالة تشفير البيانات، دون الحاجة إلى مشاركة المعلومات الخاصة. توفر TEE حسابات في بيئة آمنة، لكن مرونة معالجة البيانات محدودة نسبيًا.
تتمتع تقنيات التشفير هذه بمزايا مختلفة، لكن في دعم المهام الحاسوبية المعقدة، تبرز FHE بشكل خاص. ومع ذلك، تواجه FHE في التطبيقات العملية مشكلات تتعلق بارتفاع تكاليف الحساب وضعف قابلية التوسع، مما يحد من أدائها في التطبيقات الزمنية.
قيود وتحديات FHE
على الرغم من أن الأساس النظري لـ FHE قوي، إلا أنه واجه تحديات عملية في التطبيقات التجارية:
تكلفة الحساب الكبيرة: تتطلب FHE موارد حسابية كبيرة، مقارنة بالحسابات غير المشفرة، تزداد تكلفتها بشكل ملحوظ. بالنسبة لعمليات كثيرات الحدود من الدرجة العالية، يزداد وقت المعالجة بشكل متعدد الحدود، مما يجعل من الصعب تلبية متطلبات الحسابات في الوقت الحقيقي. تقليل التكاليف يعتمد على تسريع الأجهزة المخصصة، لكن ذلك يزيد أيضًا من تعقيد النشر.
القدرة التشغيلية المحدودة: على الرغم من أن FHE يمكنه تنفيذ جمع وضرب البيانات المشفرة، إلا أن الدعم للعمليات غير الخطية المعقدة محدود، مما يشكل عقبة أمام التطبيقات الذكية مثل الشبكات العصبية العميقة. حاليًا، فإن حلول FHE مناسبة بشكل أساسي للحسابات الخطية وعمليات متعددة الحدود البسيطة، حيث تتلقى تطبيقات النماذج غير الخطية قيودًا ملحوظة.
تعقيد دعم المستخدمين المتعددين: يظهر FHE أداءً جيدًا في سيناريوهات المستخدم الفردي، ولكن عندما يتعلق الأمر بمجموعات البيانات متعددة المستخدمين، فإن تعقيد النظام يرتفع بشكل حاد. على الرغم من وجود إطار FHE متعدد المفاتيح يسمح بعمليات على مجموعات البيانات المشفرة بمفاتيح مختلفة، إلا أن إدارة المفاتيح وتعقيد بنية النظام يزيدان بشكل ملحوظ.
دمج FHE مع الذكاء الاصطناعي
في عصر البيانات المدفوعة الحالي، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في مجالات متعددة، لكن مخاوف خصوصية البيانات تجعل المستخدمين غالبًا غير مستعدين لمشاركة المعلومات الحساسة. يوفر FHE حلًا لحماية الخصوصية في مجال الذكاء الاصطناعي. في سيناريوهات الحوسبة السحابية، يتم عادةً تشفير البيانات أثناء النقل والتخزين، لكن غالبًا ما تكون في حالة نص عادي أثناء المعالجة. من خلال FHE، يمكن معالجة بيانات المستخدمين مع الحفاظ على حالة التشفير، مما يضمن خصوصية البيانات.
تعتبر هذه الميزة مهمة بشكل خاص بموجب اللوائح مثل GDPR، حيث تتطلب هذه اللوائح من المستخدمين الحق في معرفة كيفية معالجة البيانات، وتضمن حماية البيانات أثناء عملية النقل. يوفر التشفير من طرف إلى طرف لـ FHE ضمانات للامتثال وأمان البيانات.
تطبيقات FHE في البلوكتشين والمشاريع ذات الصلة
تُستخدم FHE في البلوكتشين بشكل رئيسي لحماية خصوصية البيانات، بما في ذلك الخصوصية على السلسلة، وخصوصية بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، وخصوصية التصويت على السلسلة، ومراجعة المعاملات الخاصة على السلسلة. حاليًا، تستخدم العديد من المشاريع تقنية FHE لدفع تحقيق حماية الخصوصية:
حل FHE المبني على تقنية TFHE، يركز على العمليات البوليانية وعمليات الأعداد الصحيحة ذات الطول المنخفض، وقد تم بناء مجموعة تطوير FHE لتطبيقات البلوكتشين والذكاء الاصطناعي.
تم تطوير لغة عقود ذكية جديدة ومكتبة HyperghraphFHE، مناسبة لشبكات البلوكتشين.
استخدام FHE لتحقيق حماية الخصوصية في شبكة حسابات الذكاء الاصطناعي، ودعم مجموعة متنوعة من نماذج الذكاء الاصطناعي.
دمج FHE مع الذكاء الاصطناعي، لتوفير بيئة AI لامركزية ومحافظة على الخصوصية.
كحل Layer 2 للإيثيريوم، يدعم FHE Rollups وFHE Coprocessors، متوافق مع EVM ويدعم العقود الذكية المكتوبة بلغة Solidity.
الاستنتاج
تعتبر FHE كنوع من التقنيات المتقدمة القادرة على تنفيذ الحسابات على البيانات المشفرة، ولها مزايا ملحوظة في حماية خصوصية البيانات. على الرغم من أن التطبيقات التجارية الحالية لـ FHE تواجه تحديات في تكاليف الحساب وقلة القابلية للتوسع، إلا أن من المتوقع أن يتم حل هذه المشكلات تدريجياً من خلال تسريع الأجهزة وتحسين الخوارزميات. مع تطور تقنية البلوكتشين، ستلعب FHE دوراً متزايد الأهمية في حماية الخصوصية والحسابات الآمنة. في المستقبل، قد تصبح FHE التقنية الأساسية التي تدعم الحسابات التي تحمي الخصوصية، مما يؤدي إلى تقدم ثوري في أمان البيانات.