La encriptación totalmente homomórfica ( FHE ) es una tecnología de encriptación avanzada que permite realizar cálculos directamente sobre datos encriptados, lo que permite el procesamiento de datos mientras se protege la privacidad. FHE tiene aplicaciones potenciales en múltiples campos como las finanzas, la salud y la computación en la nube, pero debido a su gran costo computacional, aún está lejos de una implementación comercial.
El principio básico de FHE es convertir los datos en texto claro en una forma polinómica para la encriptación, y luego realizar operaciones de cálculo sobre el texto cifrado. Para controlar el crecimiento del ruido, FHE utiliza técnicas como el cambio de clave, el cambio de módulo y la autoejecución. Actualmente, los esquemas FHE más populares incluyen BGV, BFV, CKKS, entre otros.
Los principales desafíos que enfrenta FHE son la eficiencia computacional, siendo aproximadamente un millón de veces más lento en comparación con la computación normal. Para abordar esto, la DARPA de EE. UU. lanzó el programa DPRIVE, con el objetivo de aumentar la velocidad de cálculo de FHE a 1/10 de la computación normal. El programa se centra en optimizar el rendimiento de FHE a través de la ampliación de la longitud de palabra del procesador, el desarrollo de chips ASIC dedicados y la construcción de arquitecturas paralelas.
En el campo de la blockchain, FHE se puede utilizar para proteger la privacidad en la cadena, la privacidad de los datos de entrenamiento de IA, votaciones privadas y otros escenarios. Actualmente, varios proyectos están explorando la combinación de FHE y blockchain, como Zama, Fhenix, Octra, entre otros. Zama ha construido una cadena de herramientas de desarrollo bastante completa basada en TFHE, mientras que Octra ha propuesto una nueva implementación de FHE basada en hipergráficas.
A pesar de que FHE todavía se encuentra en una etapa temprana, su futuro parece prometedor con el desarrollo de hardware relacionado y una mayor inversión de capital. Se espera que FHE traiga profundas transformaciones a sectores como la defensa, las finanzas y la salud, liberando un gran potencial de datos privados.
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YieldWhisperer
· hace20h
he visto esta película antes... 100x más rápido pero aún inútil en la vida real
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SundayDegen
· hace21h
Los técnicos son así, mientras funcione está bien.
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CoinBasedThinking
· hace22h
100 veces es solo para divertirse
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LiquidityWizard
· hace22h
hmm, teóricamente hablando, los problemas de latencia hacen que esto sea ~99.7% inútil rn
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LazyDevMiner
· hace22h
Se siente como un gran engaño...
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not_your_keys
· hace22h
¿Cuándo se podrá usar si la velocidad ha mejorado tanto?
Avance tecnológico en FHE: la encriptación acelera millones de veces y podría revolucionar la privacidad en la Cadena de bloques
FHE: El futuro de la computación privada
La encriptación totalmente homomórfica ( FHE ) es una tecnología de encriptación avanzada que permite realizar cálculos directamente sobre datos encriptados, lo que permite el procesamiento de datos mientras se protege la privacidad. FHE tiene aplicaciones potenciales en múltiples campos como las finanzas, la salud y la computación en la nube, pero debido a su gran costo computacional, aún está lejos de una implementación comercial.
El principio básico de FHE es convertir los datos en texto claro en una forma polinómica para la encriptación, y luego realizar operaciones de cálculo sobre el texto cifrado. Para controlar el crecimiento del ruido, FHE utiliza técnicas como el cambio de clave, el cambio de módulo y la autoejecución. Actualmente, los esquemas FHE más populares incluyen BGV, BFV, CKKS, entre otros.
Los principales desafíos que enfrenta FHE son la eficiencia computacional, siendo aproximadamente un millón de veces más lento en comparación con la computación normal. Para abordar esto, la DARPA de EE. UU. lanzó el programa DPRIVE, con el objetivo de aumentar la velocidad de cálculo de FHE a 1/10 de la computación normal. El programa se centra en optimizar el rendimiento de FHE a través de la ampliación de la longitud de palabra del procesador, el desarrollo de chips ASIC dedicados y la construcción de arquitecturas paralelas.
En el campo de la blockchain, FHE se puede utilizar para proteger la privacidad en la cadena, la privacidad de los datos de entrenamiento de IA, votaciones privadas y otros escenarios. Actualmente, varios proyectos están explorando la combinación de FHE y blockchain, como Zama, Fhenix, Octra, entre otros. Zama ha construido una cadena de herramientas de desarrollo bastante completa basada en TFHE, mientras que Octra ha propuesto una nueva implementación de FHE basada en hipergráficas.
A pesar de que FHE todavía se encuentra en una etapa temprana, su futuro parece prometedor con el desarrollo de hardware relacionado y una mayor inversión de capital. Se espera que FHE traiga profundas transformaciones a sectores como la defensa, las finanzas y la salud, liberando un gran potencial de datos privados.