Potencial y desafíos de la tecnología FHE en la protección de la privacidad y en las aplicaciones de Cadena de bloques
La encriptación homomórfica total (Fully Homomorphic Encryption, FHE) es una tecnología muy prometedora en el campo de la criptografía, cuya ventaja principal radica en la capacidad de realizar cálculos directamente sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptarlos. Esta característica proporciona un fuerte apoyo para la protección de la privacidad y el procesamiento de datos. FHE tiene amplias perspectivas de aplicación en múltiples campos, como finanzas, salud, computación en la nube, aprendizaje automático, sistemas de votación, Internet de las cosas y protección de la privacidad en la Cadena de bloques. Sin embargo, a pesar del gran potencial de FHE, su camino hacia la comercialización aún enfrenta numerosos desafíos.
Ventajas y casos de uso de FHE
La ventaja más destacada de FHE radica en la protección de la privacidad. Por ejemplo, cuando una empresa necesita utilizar la capacidad de cálculo de otra empresa para analizar datos, pero no desea que la otra parte acceda al contenido de los datos, FHE puede desempeñar un papel clave. El propietario de los datos puede transmitir los datos cifrados a la parte que realiza el cálculo para su análisis, y los resultados del cálculo permanecen cifrados; el propietario de los datos puede obtener los resultados del análisis tras descifrarlos. Este mecanismo protege eficazmente la privacidad de los datos, al tiempo que permite a la parte de cálculo completar el trabajo requerido.
Para industrias con alta sensibilidad de datos como las finanzas y la salud, este mecanismo de protección de la privacidad es especialmente importante. Con el rápido desarrollo de la computación en la nube y la inteligencia artificial, la seguridad de los datos se ha convertido cada vez más en un foco de atención. FHE puede proporcionar protección de computación multipartita en estos escenarios, permitiendo que las partes colaboren sin revelar información privada. En la tecnología de la Cadena de bloques, FHE mejora la transparencia y seguridad del procesamiento de datos a través de funciones como la protección de la privacidad en la cadena y la revisión de transacciones privadas.
Comparación de FHE con otras tecnologías de cifrado
En el ámbito de Web3, FHE, pruebas de conocimiento cero (ZK), cálculo multipartito (MPC) y entornos de ejecución confiables (TEE) son los principales métodos de protección de la privacidad. A diferencia de ZK, FHE puede realizar múltiples operaciones sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptar los datos primero. MPC permite que las partes realicen cálculos con los datos encriptados sin compartir información privada. TEE proporciona cálculo en un entorno seguro, pero la flexibilidad en el manejo de datos es relativamente limitada.
Estas tecnologías criptográficas tienen sus ventajas, pero en cuanto al soporte de tareas de cálculo complejas, FHE se destaca especialmente. Sin embargo, FHE aún enfrenta problemas de alto costo computacional y mala escalabilidad en aplicaciones prácticas, lo que limita su rendimiento en aplicaciones en tiempo real.
Limitaciones y desafíos de FHE
A pesar de que la base teórica de FHE es sólida, ha enfrentado desafíos prácticos en su aplicación comercial:
Costos de computación a gran escala: FHE requiere una gran cantidad de recursos de computación, y su costo aumenta significativamente en comparación con la computación sin cifrado. Para operaciones polinómicas de alto grado, el tiempo de procesamiento crece de manera polinómica, lo que dificulta satisfacer las necesidades de cálculo en tiempo real. Reducir costos depende de la aceleración por hardware especializado, pero esto también aumenta la complejidad de la implementación.
Capacidad de operación limitada: Aunque FHE puede realizar adición y multiplicación de datos cifrados, el soporte para operaciones no lineales complejas es limitado, lo que representa un cuello de botella para aplicaciones de inteligencia artificial que involucran redes neuronales profundas. Los esquemas FHE actuales son principalmente adecuados para cálculos lineales y polinomiales simples, y las aplicaciones de modelos no lineales están significativamente restringidas.
Complejidad del soporte multiusuario: 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 existen marcos de FHE de múltiples claves que permiten operar con conjuntos de datos cifrados 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 actual era impulsada por datos, la inteligencia artificial se aplica ampliamente en múltiples campos, pero las preocupaciones sobre la privacidad de los datos a menudo hacen que los usuarios no deseen compartir información sensible. FHE proporciona soluciones de protección de la privacidad en el campo de la IA. En el escenario de la computación en la nube, los datos suelen estar cifrados durante el proceso de transmisión y almacenamiento, pero a menudo están en estado de texto plano durante el procesamiento. A través de FHE, los datos del usuario se pueden procesar manteniendo el estado cifrado, asegurando la privacidad de los datos.
Esta ventaja es especialmente importante bajo regulaciones como el GDPR, que exigen que los usuarios tengan derecho a ser informados sobre la forma en que se procesan sus datos y garantizan que los datos estén protegidos durante la transmisión. La encriptación de extremo a extremo de FHE proporciona garantías de cumplimiento y seguridad de los datos.
Aplicaciones de FHE en la Cadena de bloques y proyectos relacionados
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. Actualmente, varios proyectos están utilizando la tecnología FHE para impulsar la implementación de la protección de la privacidad:
Solución FHE construida sobre la tecnología TFHE, centrada en operaciones booleanas y operaciones de enteros de baja longitud, y ha construido una pila de desarrollo FHE para aplicaciones de Cadena de bloques y AI.
Se desarrolló un nuevo lenguaje de contratos inteligentes y la biblioteca HyperghraphFHE, adecuada para redes de Cadena de bloques.
Utilizar FHE para implementar la protección de la privacidad en redes de cálculo de IA, soportando varios modelos de IA.
Combinando FHE con inteligencia artificial, se proporciona un entorno de IA descentralizado y con protección de la privacidad.
Como 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. Aunque las aplicaciones comerciales actuales de FHE enfrentan problemas de alto costo computacional y baja escalabilidad, se espera que estos problemas se resuelvan gradualmente a través de la aceleración de hardware y la optimización de algoritmos. Con el desarrollo de la Cadena de bloques, 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 respalde el cálculo de protección de la privacidad, trayendo avances revolucionarios a la seguridad de los datos.
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HodlKumamon
· hace12h
¡Bebés, esta solución técnica para la privacidad está asegurada, miau!
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SolidityStruggler
· hace12h
La tecnología es buena, pero su implementación es lo que realmente se necesita.
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SurvivorshipBias
· hace12h
Esto es claramente una nueva especulación en el círculo capitalista.
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ApeShotFirst
· hace12h
Esta tecnología va, va, va. Criptografía es siempre un dios.
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LowCapGemHunter
· hace12h
No entenderá la tecnología y solo especulará sobre conceptos.
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BasementAlchemist
· hace12h
Gran discusión, gran discusión. No lo entiendo por ahora, solo sigo la tendencia.
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GasGuzzler
· hace13h
¿Quién paga por la potencia computacional tan cara?
FHE tecnología: la clave del futuro para la protección de la privacidad en la Cadena de bloques y la IA
Potencial y desafíos de la tecnología FHE en la protección de la privacidad y en las aplicaciones de Cadena de bloques
La encriptación homomórfica total (Fully Homomorphic Encryption, FHE) es una tecnología muy prometedora en el campo de la criptografía, cuya ventaja principal radica en la capacidad de realizar cálculos directamente sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptarlos. Esta característica proporciona un fuerte apoyo para la protección de la privacidad y el procesamiento de datos. FHE tiene amplias perspectivas de aplicación en múltiples campos, como finanzas, salud, computación en la nube, aprendizaje automático, sistemas de votación, Internet de las cosas y protección de la privacidad en la Cadena de bloques. Sin embargo, a pesar del gran potencial de FHE, su camino hacia la comercialización aún enfrenta numerosos desafíos.
Ventajas y casos de uso de FHE
La ventaja más destacada de FHE radica en la protección de la privacidad. Por ejemplo, cuando una empresa necesita utilizar la capacidad de cálculo de otra empresa para analizar datos, pero no desea que la otra parte acceda al contenido de los datos, FHE puede desempeñar un papel clave. El propietario de los datos puede transmitir los datos cifrados a la parte que realiza el cálculo para su análisis, y los resultados del cálculo permanecen cifrados; el propietario de los datos puede obtener los resultados del análisis tras descifrarlos. Este mecanismo protege eficazmente la privacidad de los datos, al tiempo que permite a la parte de cálculo completar el trabajo requerido.
Para industrias con alta sensibilidad de datos como las finanzas y la salud, este mecanismo de protección de la privacidad es especialmente importante. Con el rápido desarrollo de la computación en la nube y la inteligencia artificial, la seguridad de los datos se ha convertido cada vez más en un foco de atención. FHE puede proporcionar protección de computación multipartita en estos escenarios, permitiendo que las partes colaboren sin revelar información privada. En la tecnología de la Cadena de bloques, FHE mejora la transparencia y seguridad del procesamiento de datos a través de funciones como la protección de la privacidad en la cadena y la revisión de transacciones privadas.
Comparación de FHE con otras tecnologías de cifrado
En el ámbito de Web3, FHE, pruebas de conocimiento cero (ZK), cálculo multipartito (MPC) y entornos de ejecución confiables (TEE) son los principales métodos de protección de la privacidad. A diferencia de ZK, FHE puede realizar múltiples operaciones sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptar los datos primero. MPC permite que las partes realicen cálculos con los datos encriptados sin compartir información privada. TEE proporciona cálculo en un entorno seguro, pero la flexibilidad en el manejo de datos es relativamente limitada.
Estas tecnologías criptográficas tienen sus ventajas, pero en cuanto al soporte de tareas de cálculo complejas, FHE se destaca especialmente. Sin embargo, FHE aún enfrenta problemas de alto costo computacional y mala escalabilidad en aplicaciones prácticas, lo que limita su rendimiento en aplicaciones en tiempo real.
Limitaciones y desafíos de FHE
A pesar de que la base teórica de FHE es sólida, ha enfrentado desafíos prácticos en su aplicación comercial:
Costos de computación a gran escala: FHE requiere una gran cantidad de recursos de computación, y su costo aumenta significativamente en comparación con la computación sin cifrado. Para operaciones polinómicas de alto grado, el tiempo de procesamiento crece de manera polinómica, lo que dificulta satisfacer las necesidades de cálculo en tiempo real. Reducir costos depende de la aceleración por hardware especializado, pero esto también aumenta la complejidad de la implementación.
Capacidad de operación limitada: Aunque FHE puede realizar adición y multiplicación de datos cifrados, el soporte para operaciones no lineales complejas es limitado, lo que representa un cuello de botella para aplicaciones de inteligencia artificial que involucran redes neuronales profundas. Los esquemas FHE actuales son principalmente adecuados para cálculos lineales y polinomiales simples, y las aplicaciones de modelos no lineales están significativamente restringidas.
Complejidad del soporte multiusuario: 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 existen marcos de FHE de múltiples claves que permiten operar con conjuntos de datos cifrados 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 actual era impulsada por datos, la inteligencia artificial se aplica ampliamente en múltiples campos, pero las preocupaciones sobre la privacidad de los datos a menudo hacen que los usuarios no deseen compartir información sensible. FHE proporciona soluciones de protección de la privacidad en el campo de la IA. En el escenario de la computación en la nube, los datos suelen estar cifrados durante el proceso de transmisión y almacenamiento, pero a menudo están en estado de texto plano durante el procesamiento. A través de FHE, los datos del usuario se pueden procesar manteniendo el estado cifrado, asegurando la privacidad de los datos.
Esta ventaja es especialmente importante bajo regulaciones como el GDPR, que exigen que los usuarios tengan derecho a ser informados sobre la forma en que se procesan sus datos y garantizan que los datos estén protegidos durante la transmisión. La encriptación de extremo a extremo de FHE proporciona garantías de cumplimiento y seguridad de los datos.
Aplicaciones de FHE en la Cadena de bloques y proyectos relacionados
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. Actualmente, varios proyectos están utilizando la tecnología FHE para impulsar la implementación de la protección de la privacidad:
Solución FHE construida sobre la tecnología TFHE, centrada en operaciones booleanas y operaciones de enteros de baja longitud, y ha construido una pila de desarrollo FHE para aplicaciones de Cadena de bloques y AI.
Se desarrolló un nuevo lenguaje de contratos inteligentes y la biblioteca HyperghraphFHE, adecuada para redes de Cadena de bloques.
Utilizar FHE para implementar la protección de la privacidad en redes de cálculo de IA, soportando varios modelos de IA.
Combinando FHE con inteligencia artificial, se proporciona un entorno de IA descentralizado y con protección de la privacidad.
Como 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. Aunque las aplicaciones comerciales actuales de FHE enfrentan problemas de alto costo computacional y baja escalabilidad, se espera que estos problemas se resuelvan gradualmente a través de la aceleración de hardware y la optimización de algoritmos. Con el desarrollo de la Cadena de bloques, 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 respalde el cálculo de protección de la privacidad, trayendo avances revolucionarios a la seguridad de los datos.