FHE: La nueva frontera de la protección de la privacidad de los datos
FHE( la criptografía completamente homomórfica ) es una técnica de cifrado avanzada que permite realizar cálculos directamente sobre datos cifrados, lo que permite procesar datos mientras se protege la privacidad. FHE tiene aplicaciones potenciales en múltiples campos como finanzas, salud y computación en la nube, pero debido a su enorme costo computacional, la comercialización aún requiere tiempo.
Principios básicos de FHE
El núcleo de FHE es utilizar polinomios para ocultar los datos originales. Un sistema FHE simplificado puede incluir:
Elija un polinomio de clave s(x)
Generar un polinomio aleatorio a(x)
Generar un pequeño polinomio de "ruido" e(x)
Texto encriptado m: c(x) = m + a(x)*s(x) + e(x)
Para descifrar, solo necesita conocer s(x) para recuperar el texto en claro. La introducción de ruido es para aumentar la seguridad, pero también presenta desafíos: el ruido se acumula con los cálculos y, en última instancia, puede llevar a una descifrado incorrecto.
Para resolver el problema del ruido, FHE ha utilizado varias tecnologías:
Cambio de clave: reducción del tamaño del texto cifrado
Cambio de módulo: reducir el presupuesto de ruido
Autoarranque: restablecer el ruido al nivel inicial
Los esquemas FHE más populares actualmente se basan en la técnica de autoarranque, pero el costo computacional sigue siendo alto.
Desafíos que enfrenta FHE
El principal desafío de FHE radica en su enorme carga computacional. Se estima que el cálculo de FHE es aproximadamente 1 millón de veces más lento que el cálculo normal. Para abordar este problema, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa de EE. UU. (DARPA) lanzó el programa DPRIVE, con el objetivo de aumentar la velocidad de cálculo de FHE a 1/10 del cálculo normal.
El plan DPRIVE se centra principalmente en los siguientes aspectos:
Aumentar la longitud de la palabra del procesador
Procesador ASIC de uso específico
Construir una arquitectura paralela MIMD
A pesar de los avances lentos, la tecnología FHE sigue siendo de gran importancia para proteger datos sensibles, especialmente en la era post-cuántica.
Aplicaciones de FHE en blockchain
En el campo de la blockchain, FHE se utiliza principalmente para proteger la privacidad de los datos, las aplicaciones incluyen:
Protección de privacidad en la cadena
Privacidad de los datos de entrenamiento de IA
Privacidad de votación en la cadena
Mitigación de MEV
Sin embargo, FHE también enfrenta desafíos como la reducción del rendimiento de la red y el aumento de los requisitos de funcionamiento de los nodos.
Principales proyectos de FHE
Los principales proyectos de FHE en la actualidad incluyen:
Zama: basado en el esquema TFHE, proporciona una pila de desarrollo completa
Fhenix: Construyendo una capa 2 de Optimism con prioridad en la privacidad
Privasea: enfocado en el cálculo de datos LLM
Inco Network: Construir FHE Layer 1
Mind Network: combinación con el modo Restaking
Octra: utiliza una tecnología única de hipergrafos para implementar FHE
Perspectivas
La tecnología FHE todavía se encuentra en una etapa temprana y enfrenta numerosos desafíos. Sin embargo, con el desarrollo de chips especializados y una mayor inversión de capital, se espera que FHE traiga profundas transformaciones en campos como la defensa, las finanzas y la salud. A pesar de que el camino hacia la comercialización es largo, FHE tiene un gran potencial de desarrollo en el futuro como una herramienta importante para la protección de la privacidad.
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NewPumpamentals
· 07-31 10:54
La privacidad es la piedra angular de la blockchain
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NotFinancialAdvice
· 07-31 10:44
La encriptación revolucionaria es realmente atractiva
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TopBuyerBottomSeller
· 07-31 10:43
La potencia computacional es muy cara y consume mucha energía.
Tecnología FHE: la nueva frontera en la protección de la privacidad de los datos en la Cadena de bloques
FHE: La nueva frontera de la protección de la privacidad de los datos
FHE( la criptografía completamente homomórfica ) es una técnica de cifrado avanzada que permite realizar cálculos directamente sobre datos cifrados, lo que permite procesar datos mientras se protege la privacidad. FHE tiene aplicaciones potenciales en múltiples campos como finanzas, salud y computación en la nube, pero debido a su enorme costo computacional, la comercialización aún requiere tiempo.
Principios básicos de FHE
El núcleo de FHE es utilizar polinomios para ocultar los datos originales. Un sistema FHE simplificado puede incluir:
Para descifrar, solo necesita conocer s(x) para recuperar el texto en claro. La introducción de ruido es para aumentar la seguridad, pero también presenta desafíos: el ruido se acumula con los cálculos y, en última instancia, puede llevar a una descifrado incorrecto.
Para resolver el problema del ruido, FHE ha utilizado varias tecnologías:
Los esquemas FHE más populares actualmente se basan en la técnica de autoarranque, pero el costo computacional sigue siendo alto.
Desafíos que enfrenta FHE
El principal desafío de FHE radica en su enorme carga computacional. Se estima que el cálculo de FHE es aproximadamente 1 millón de veces más lento que el cálculo normal. Para abordar este problema, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa de EE. UU. (DARPA) lanzó el programa DPRIVE, con el objetivo de aumentar la velocidad de cálculo de FHE a 1/10 del cálculo normal.
El plan DPRIVE se centra principalmente en los siguientes aspectos:
A pesar de los avances lentos, la tecnología FHE sigue siendo de gran importancia para proteger datos sensibles, especialmente en la era post-cuántica.
Aplicaciones de FHE en blockchain
En el campo de la blockchain, FHE se utiliza principalmente para proteger la privacidad de los datos, las aplicaciones incluyen:
Sin embargo, FHE también enfrenta desafíos como la reducción del rendimiento de la red y el aumento de los requisitos de funcionamiento de los nodos.
Principales proyectos de FHE
Los principales proyectos de FHE en la actualidad incluyen:
Perspectivas
La tecnología FHE todavía se encuentra en una etapa temprana y enfrenta numerosos desafíos. Sin embargo, con el desarrollo de chips especializados y una mayor inversión de capital, se espera que FHE traiga profundas transformaciones en campos como la defensa, las finanzas y la salud. A pesar de que el camino hacia la comercialización es largo, FHE tiene un gran potencial de desarrollo en el futuro como una herramienta importante para la protección de la privacidad.