Потенциал и вызовы технологии FHE в защите конфиденциальности и приложениях Блокчейн
Полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption, FHE) является многообещающей технологией в области криптографии, основное преимущество которой заключается в возможности выполнять вычисления непосредственно над зашифрованными данными без необходимости их расшифровки. Эта особенность предоставляет мощную поддержку для защиты частной информации и обработки данных. FHE имеет широкие перспективы применения в таких областях, как финансы, здравоохранение, облачные вычисления, машинное обучение, системы голосования, Интернет вещей и защита конфиденциальности в Блокчейн. Однако, несмотря на огромный потенциал FHE, его путь к коммерциализации по-прежнему сталкивается с многочисленными вызовами.
Преимущества и области применения FHE
Наиболее значительное преимущество FHE заключается в защите конфиденциальности. Например, когда одной компании необходимо использовать вычислительную мощность другой компании для анализа данных, но она не хочет, чтобы другая сторона имела доступ к содержимому данных, FHE может сыграть ключевую роль. Владельцы данных могут отправить зашифрованные данные вычислительной стороне для анализа, при этом результаты вычислений остаются зашифрованными, и владельцы данных могут получить результаты анализа, расшифровав их. Этот механизм эффективно защищает конфиденциальность данных и одновременно позволяет вычислительной стороне выполнять необходимые задачи.
Для таких отраслей, как финансы и здравоохранение, где данные имеют высокую чувствительность, этот механизм защиты конфиденциальности особенно важен. С быстрым развитием облачных вычислений и искусственного интеллекта безопасность данных становится все более актуальной. FHE может предоставить защиту многосторонних вычислений в этих сценариях, позволяя сторонам сотрудничать без раскрытия конфиденциальной информации. В технологии Блокчейн FHE повышает прозрачность и безопасность обработки данных через функции защиты конфиденциальности на блокчейне и проверки конфиденциальных транзакций.
Сравнение FHE и других криптографических технологий
В области Web3 основными методами защиты конфиденциальности являются FHE, нулевые знания (ZK), многопартитные вычисления (MPC) и доверенная вычислительная среда (TEE). В отличие от ZK, FHE может выполнять различные операции с зашифрованными данными без необходимости их расшифровки. MPC позволяет сторонам проводить вычисления в условиях шифрования данных, не делясь конфиденциальной информацией. TEE предоставляет вычисления в безопасной среде, но гибкость обработки данных относительно ограничена.
Эти криптографические технологии имеют свои преимущества, но в поддержке сложных вычислительных задач FHE особенно выделяется. Тем не менее, FHE по-прежнему сталкивается с высокими вычислительными затратами и плохой масштабируемостью в реальных приложениях, что ограничивает его эффективность в режиме реального времени.
Ограничения и вызовы FHE
Несмотря на мощную теоретическую основу FHE, в коммерческих приложениях возникли практические проблемы:
Масштабные вычислительные затраты: FHE требует значительных вычислительных ресурсов, и его затраты резко возрастают по сравнению с незащищенными вычислениями. Для операций с многочленами высокой степени время обработки растет полиномиально, что затрудняет выполнение требований к обработке в реальном времени. Снижение затрат зависит от использования специализированного аппаратного ускорения, но это также увеличивает сложность развертывания.
Ограниченные операционные возможности: хотя FHE может выполнять сложение и умножение зашифрованных данных, поддержка сложных нелинейных операций ограничена, что является узким местом для приложений искусственного интеллекта, таких как глубокие нейронные сети. Текущие схемы FHE в основном подходят для линейных и простых полиномиальных вычислений, применение нелинейных моделей значительно ограничено.
Сложность поддержки нескольких пользователей: FHE хорошо работает в сценариях с одним пользователем, но при работе с многопользовательскими наборами данных системная сложность резко возрастает. Хотя существуют многоключевые FHE-рамки, позволяющие обрабатывать зашифрованные наборы данных с различными ключами, сложность управления ключами и архитектуры системы значительно увеличивается.
Сочетание FHE и искусственного интеллекта
В эпоху, движимую данными, искусственный интеллект широко используется в различных областях, но опасения по поводу конфиденциальности данных часто заставляют пользователей не желать делиться чувствительной информацией. FHE предоставляет решения для защиты конфиденциальности в области ИИ. В сценариях облачных вычислений данные обычно шифруются во время передачи и хранения, но в процессе обработки они часто находятся в открытом виде. С помощью FHE данные пользователей могут обрабатываться в зашифрованном состоянии, что обеспечивает конфиденциальность данных.
Это преимущество особенно важно в условиях требований таких регуляторов, как GDPR, которые требуют от пользователей права на информированность о способах обработки данных и обеспечения защиты данных во время передачи. Конечное шифрование FHE обеспечивает соблюдение норм и безопасность данных.
Применение FHE в Блокчейн и связанные проекты
FHE в Блокчейне в основном используется для защиты конфиденциальности данных, включая конфиденциальность на цепи, конфиденциальность данных для обучения ИИ, конфиденциальность голосования на цепи и проверку конфиденциальных транзакций на цепи и т.д. В настоящее время несколько проектов используют технологию FHE для продвижения реализации защиты конфиденциальности:
FHE-решение, построенное на технологии TFHE, сосредоточено на булевых операциях и операциях с низкой длиной целых чисел, а также создало стек разработки FHE для приложений на Блокчейн и AI.
Разработан новый язык смарт-контрактов и библиотека HyperghraphFHE, подходящая для Блокчейн-сетей.
Использование FHE для реализации защиты конфиденциальности в вычислительных сетях AI, поддержка различных AI моделей.
Совместив FHE и искусственный интеллект, предоставляем децентрализованную и защищенную от вторжений среду ИИ.
В качестве решения Layer 2 для Ethereum поддерживает FHE Rollups и FHE Coprocessors, совместим с EVM и поддерживает смарт-контракты, написанные на Solidity.
Вывод
FHE как продвинутая технология, позволяющая выполнять вычисления над зашифрованными данными, имеет значительные преимущества в защите конфиденциальности данных. Хотя текущие коммерческие приложения FHE сталкиваются с проблемами высокой вычислительной нагрузки и плохой масштабируемости, с помощью аппаратного ускорения и оптимизации алгоритмов эти проблемы могут быть постепенно решены. С развитием Блокчейн технологии, FHE будет играть все более важную роль в защите конфиденциальности и безопасных вычислениях. В будущем FHE может стать ключевой технологией, поддерживающей вычисления с защитой конфиденциальности, что приведет к революционным прорывам в области безопасности данных.
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.
12 Лайков
Награда
12
7
Поделиться
комментарий
0/400
HodlKumamon
· 5ч назад
Детишки, техническое решение для конфиденциальности теперь стабильно, мяу!
Посмотреть ОригиналОтветить0
SolidityStruggler
· 5ч назад
Технологии, безусловно, хороши, но их реализация — это необходимость.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SurvivorshipBias
· 5ч назад
Эта штука явно является новой спекуляцией в капитальном круге
Посмотреть ОригиналОтветить0
ApeShotFirst
· 5ч назад
Эта технология рвется вперед, Криптография навсегда бог!
Посмотреть ОригиналОтветить0
LowCapGemHunter
· 5ч назад
Опять непонятные технологии и炒 концепции.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BasementAlchemist
· 5ч назад
Обсуждение обсуждение Временно не понимаю Следую за популярностью
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasGuzzler
· 5ч назад
Вычислительная мощность так дорога, кто за это заплатит?
Технология FHE: Ключ к будущему защиты конфиденциальности в Блокчейне и ИИ
Потенциал и вызовы технологии FHE в защите конфиденциальности и приложениях Блокчейн
Полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption, FHE) является многообещающей технологией в области криптографии, основное преимущество которой заключается в возможности выполнять вычисления непосредственно над зашифрованными данными без необходимости их расшифровки. Эта особенность предоставляет мощную поддержку для защиты частной информации и обработки данных. FHE имеет широкие перспективы применения в таких областях, как финансы, здравоохранение, облачные вычисления, машинное обучение, системы голосования, Интернет вещей и защита конфиденциальности в Блокчейн. Однако, несмотря на огромный потенциал FHE, его путь к коммерциализации по-прежнему сталкивается с многочисленными вызовами.
Преимущества и области применения FHE
Наиболее значительное преимущество FHE заключается в защите конфиденциальности. Например, когда одной компании необходимо использовать вычислительную мощность другой компании для анализа данных, но она не хочет, чтобы другая сторона имела доступ к содержимому данных, FHE может сыграть ключевую роль. Владельцы данных могут отправить зашифрованные данные вычислительной стороне для анализа, при этом результаты вычислений остаются зашифрованными, и владельцы данных могут получить результаты анализа, расшифровав их. Этот механизм эффективно защищает конфиденциальность данных и одновременно позволяет вычислительной стороне выполнять необходимые задачи.
Для таких отраслей, как финансы и здравоохранение, где данные имеют высокую чувствительность, этот механизм защиты конфиденциальности особенно важен. С быстрым развитием облачных вычислений и искусственного интеллекта безопасность данных становится все более актуальной. FHE может предоставить защиту многосторонних вычислений в этих сценариях, позволяя сторонам сотрудничать без раскрытия конфиденциальной информации. В технологии Блокчейн FHE повышает прозрачность и безопасность обработки данных через функции защиты конфиденциальности на блокчейне и проверки конфиденциальных транзакций.
Сравнение FHE и других криптографических технологий
В области Web3 основными методами защиты конфиденциальности являются FHE, нулевые знания (ZK), многопартитные вычисления (MPC) и доверенная вычислительная среда (TEE). В отличие от ZK, FHE может выполнять различные операции с зашифрованными данными без необходимости их расшифровки. MPC позволяет сторонам проводить вычисления в условиях шифрования данных, не делясь конфиденциальной информацией. TEE предоставляет вычисления в безопасной среде, но гибкость обработки данных относительно ограничена.
Эти криптографические технологии имеют свои преимущества, но в поддержке сложных вычислительных задач FHE особенно выделяется. Тем не менее, FHE по-прежнему сталкивается с высокими вычислительными затратами и плохой масштабируемостью в реальных приложениях, что ограничивает его эффективность в режиме реального времени.
Ограничения и вызовы FHE
Несмотря на мощную теоретическую основу FHE, в коммерческих приложениях возникли практические проблемы:
Масштабные вычислительные затраты: FHE требует значительных вычислительных ресурсов, и его затраты резко возрастают по сравнению с незащищенными вычислениями. Для операций с многочленами высокой степени время обработки растет полиномиально, что затрудняет выполнение требований к обработке в реальном времени. Снижение затрат зависит от использования специализированного аппаратного ускорения, но это также увеличивает сложность развертывания.
Ограниченные операционные возможности: хотя FHE может выполнять сложение и умножение зашифрованных данных, поддержка сложных нелинейных операций ограничена, что является узким местом для приложений искусственного интеллекта, таких как глубокие нейронные сети. Текущие схемы FHE в основном подходят для линейных и простых полиномиальных вычислений, применение нелинейных моделей значительно ограничено.
Сложность поддержки нескольких пользователей: FHE хорошо работает в сценариях с одним пользователем, но при работе с многопользовательскими наборами данных системная сложность резко возрастает. Хотя существуют многоключевые FHE-рамки, позволяющие обрабатывать зашифрованные наборы данных с различными ключами, сложность управления ключами и архитектуры системы значительно увеличивается.
Сочетание FHE и искусственного интеллекта
В эпоху, движимую данными, искусственный интеллект широко используется в различных областях, но опасения по поводу конфиденциальности данных часто заставляют пользователей не желать делиться чувствительной информацией. FHE предоставляет решения для защиты конфиденциальности в области ИИ. В сценариях облачных вычислений данные обычно шифруются во время передачи и хранения, но в процессе обработки они часто находятся в открытом виде. С помощью FHE данные пользователей могут обрабатываться в зашифрованном состоянии, что обеспечивает конфиденциальность данных.
Это преимущество особенно важно в условиях требований таких регуляторов, как GDPR, которые требуют от пользователей права на информированность о способах обработки данных и обеспечения защиты данных во время передачи. Конечное шифрование FHE обеспечивает соблюдение норм и безопасность данных.
Применение FHE в Блокчейн и связанные проекты
FHE в Блокчейне в основном используется для защиты конфиденциальности данных, включая конфиденциальность на цепи, конфиденциальность данных для обучения ИИ, конфиденциальность голосования на цепи и проверку конфиденциальных транзакций на цепи и т.д. В настоящее время несколько проектов используют технологию FHE для продвижения реализации защиты конфиденциальности:
FHE-решение, построенное на технологии TFHE, сосредоточено на булевых операциях и операциях с низкой длиной целых чисел, а также создало стек разработки FHE для приложений на Блокчейн и AI.
Разработан новый язык смарт-контрактов и библиотека HyperghraphFHE, подходящая для Блокчейн-сетей.
Использование FHE для реализации защиты конфиденциальности в вычислительных сетях AI, поддержка различных AI моделей.
Совместив FHE и искусственный интеллект, предоставляем децентрализованную и защищенную от вторжений среду ИИ.
В качестве решения Layer 2 для Ethereum поддерживает FHE Rollups и FHE Coprocessors, совместим с EVM и поддерживает смарт-контракты, написанные на Solidity.
Вывод
FHE как продвинутая технология, позволяющая выполнять вычисления над зашифрованными данными, имеет значительные преимущества в защите конфиденциальности данных. Хотя текущие коммерческие приложения FHE сталкиваются с проблемами высокой вычислительной нагрузки и плохой масштабируемости, с помощью аппаратного ускорения и оптимизации алгоритмов эти проблемы могут быть постепенно решены. С развитием Блокчейн технологии, FHE будет играть все более важную роль в защите конфиденциальности и безопасных вычислениях. В будущем FHE может стать ключевой технологией, поддерживающей вычисления с защитой конфиденциальности, что приведет к революционным прорывам в области безопасности данных.