Análisis de las dinámicas recientes del mercado de Activos Cripto y las perspectivas de la tecnología de Cifrado homomórfico

Los últimos datos muestran que la discusión sobre los principales Activos Cripto ha experimentado fluctuaciones de diferentes grados en su popularidad y precios. La cantidad de discusiones sobre Bitcoin la semana pasada fue de 12.52K, lo que representa una ligera disminución del 0.98% en comparación con la semana anterior, pero el precio subió a 63916 dólares, con un aumento del 1.62%. La popularidad de las discusiones sobre Ethereum aumentó un 3.45%, alcanzando 3.63K, pero el precio cayó un 4% a 2530 dólares. La atención hacia la moneda TON ha disminuido de manera notable, con una reducción del 12.63% en las discusiones hasta 782, y el precio cayó ligeramente un 0.25% a 5.26 dólares.

El cifrado homomórfico (FHE), como tecnología de vanguardia en el campo de la criptografía, está recibiendo cada vez más atención. Esta tecnología permite realizar cálculos directamente sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptarlos, proporcionando un fuerte apoyo a la protección de la privacidad y al procesamiento de datos. FHE tiene un potencial de aplicación en múltiples campos como las finanzas, la salud, la computación en la nube y el aprendizaje automático, destacándose especialmente en escenarios que requieren una alta protección de datos.

La principal ventaja del FHE radica en su capacidad de protección de la privacidad. Por ejemplo, una empresa puede enviar datos encriptados a otra empresa para su análisis, sin exponer los datos originales. Este mecanismo es especialmente importante en industrias donde los datos son sensibles, ya que puede facilitar el intercambio y la colaboración de datos, al mismo tiempo que protege la privacidad de todas las partes.

En el ecosistema Web3, la Cifrado homomórfico (FHE) se combina con tecnologías como las pruebas de cero conocimiento y el cálculo multipartito para formar una pila tecnológica de protección de la privacidad. En comparación con otros métodos, FHE tiene ventajas en el manejo de tareas de cálculo complejas. Sin embargo, FHE también enfrenta desafíos como un alto costo computacional y una mala escalabilidad, lo que limita su rendimiento en aplicaciones en tiempo real.

La combinación de FHE con la inteligencia artificial ofrece nuevas posibilidades para la era impulsada por datos. Bajo estrictas regulaciones de protección de datos, FHE puede garantizar que los datos permanezcan encriptados durante el proceso de tratamiento, cumpliendo así con los requisitos de conformidad y protegiendo la privacidad del usuario.

Actualmente, varios proyectos están aplicando la tecnología FHE en el ámbito de la cadena de bloques, centrándose principalmente en la privacidad en cadena, la protección de datos de entrenamiento de IA, la votación privada y la revisión de transacciones. Algunos proyectos reconocidos como Zama, Octra, Privasea, entre otros, están promoviendo la aplicación de FHE en escenarios reales.

A pesar de que la tecnología FHE aún enfrenta numerosos desafíos, se espera que los obstáculos para su aplicación comercial se superen gradualmente con el continuo avance de la aceleración de hardware y la optimización de algoritmos. En el futuro, FHE tiene el potencial de convertirse en la tecnología central de la computación de protección de la privacidad, trayendo cambios revolucionarios al campo de la seguridad de datos.