Криптоактиви ринкові динаміки та Гомоморфне шифрування технології розвитку

Згідно з останніми даними, станом на 13 жовтня, обговорення основних криптоактивів і ціни виглядають наступним чином:

Обговорення біткоїна минулого тижня становило 12,52K, що на 0,98% менше, ніж попереднього тижня. Його закриття в неділю склало 63916 доларів, що на 1,62% більше, ніж за аналогічний період минулого тижня.

Обсяг обговорень Ethereum минулого тижня склав 3,63K, що на 3,45% більше, ніж попереднього тижня. Але його ціна в неділю становила 2530 доларів, що на 4% менше, ніж за аналогічний період минулого тижня.

Обговорень TON монети минулого тижня було 782, що на 12.63% менше, ніж на попередньому тижні. Її ціна в неділю становила 5.26 доларів, що на 0.25% менше, ніж за той же період минулого тижня.

Гомоморфне шифрування(FHE) як передова технологія в галузі шифрування, демонструє величезний потенціал для застосування. Його основна перевага полягає в можливості виконання обчислень безпосередньо на зашифрованих даних, без необхідності розшифровки, що забезпечує потужну підтримку для захисту приватності та обробки даних. FHE може широко використовуватися в фінансах, медицині, хмарних обчисленнях, машинному навчанні, системах голосування, Інтернеті речей та захисті приватності в блокчейні. Незважаючи на це, шлях комерціалізації FHE все ще стикається з багатьма викликами.

Переваги та сфери застосування Гомоморфного шифрування

Максимальна перевага гомоморфного шифрування полягає в захисті конфіденційності. Наприклад, коли компанії потрібно використовувати зовнішні обчислювальні потужності для аналізу даних, але вона не хоче, щоб вміст даних був доступний зовнішнім особам, FHE може бути корисним. Компанія може зашифрувати дані перед їх передачею, а зовнішні організації можуть виконувати обчислення в зашифрованому стані, результати залишаються зашифрованими. Після розшифрування компанія отримує результати аналізу, що захищає конфіденційність даних і дозволяє виконати необхідні обчислювальні завдання.

Цей механізм захисту конфіденційності є особливо важливим для чутливих галузей, таких як фінанси та охорона здоров'я. З розвитком хмарних обчислень та штучного інтелекту безпека даних стає все більш актуальною. Гомоморфне шифрування (FHE) може забезпечити захист багатосторонніх обчислень у цих сферах, дозволяючи сторонам співпрацювати без розкриття конфіденційної інформації. У технології блокчейн FHE підвищує прозорість і безпеку обробки даних через функції захисту конфіденційності на ланцюзі та перевірки конфіденційних транзакцій.

Порівняння FHE з іншими технологіями шифрування

У сфері Web3 FHE, нульові знання ( ZK ), багатопартійні обчислення ( MPC ) та довірене середовище виконання ( TEE ) є основними методами захисту конфіденційності. На відміну від ZK, FHE може виконувати різні операції над зашифрованими даними, не розшифровуючи їх спочатку. MPC дозволяє сторонам виконувати обчислення в умовах зашифрованих даних, не обмінюючись конфіденційною інформацією. TEE ж забезпечує обчислення в захищеному середовищі, але має відносно обмежену гнучкість в обробці даних.

Ці крипто технології мають свої переваги, але у підтримці складних обчислювальних завдань FHE особливо виділяється. Однак, FHE в реальних додатках все ще стикається з проблемами високих обчислювальних витрат і поганої масштабованості, що обмежує його ефективність у реальних застосуваннях.

Обмеження та виклики FHE

Хоча теоретичні основи FHE є потужними, в комерційних застосуваннях виникають практичні виклики:

1. Витрати на обчислення в великому масштабі: FHE потребує великої кількості обчислювальних ресурсів, у порівнянні з необробленими обчисленнями, його обчислювальні витрати значно зростають. Для обчислень високих ступенів час обробки зростає поліноміально, що ускладнює задоволення вимог до обчислень у реальному часі. Зниження витрат потребує спеціального апаратного прискорення, але це також збільшує складність розгортання.

2. Обмежені операційні можливості: FHE може виконувати додавання та множення зашифрованих даних, але підтримка складних нелінійних операцій є обмеженою, що створює вузьке місце для штучного інтелекту, пов'язаного з глибокими нейронними мережами. Поточні рішення FHE все ще в основному підходять для лінійних і простих поліноміальних обчислень, застосування нелінійних моделей зазнає значних обмежень.

3. Складність підтримки багатьох користувачів: Гомоморфне шифрування добре працює в сценаріях з одним користувачем, але зростає складність системи, коли йдеться про набори даних з кількома користувачами. Хоча існують багатоключові FHE-фрейми, які дозволяють працювати з зашифрованими наборами даних, що використовують різні ключі, складність управління ключами та архітектури системи суттєво зростає.

Поєднання Гомоморфного шифрування та штучного інтелекту

У сучасну епоху, керовану даними, штучний інтелект (AI) широко застосовується в багатьох сферах, але занепокоєння щодо конфіденційності даних часто змушує користувачів не бажати ділитися чутливою інформацією. Гомоморфне шифрування надає рішення для захисту конфіденційності в сфері штучного інтелекту. У контексті хмарних обчислень гомоморфне шифрування дозволяє обробляти дані користувачів у зашифрованому стані, забезпечуючи конфіденційність даних.

Ця перевага є особливо важливою в умовах вимог регламентів, таких як GDPR, оскільки ці регламенти вимагають від користувачів права знати про способи обробки даних і забезпечують захист даних під час їх передачі. Гомоморфне шифрування забезпечує захист відповідності та безпеки даних.

Поточне застосування Гомоморфного шифрування на блокчейні та проєкти

Застосування Гомоморфного шифрування (FHE) у блокчейні головним чином зосереджено на захисті приватності даних, включаючи приватність на ланцюзі, приватність даних для навчання ШІ, приватність голосування на ланцюзі та перевірку приватних транзакцій на ланцюзі. Наразі кілька проектів використовують технологію FHE для сприяння реалізації захисту приватності:

• Рішення FHE, розроблене певною компанією, широко використовується в кількох проектах захисту конфіденційності в блокчейні.
• Певний проєкт базується на технології TFHE, зосереджений на булевих обчисленнях і обчисленнях з низькою довжиною цілого числа, а також створив стек розробки FHE для застосувань у блокчейні та ШІ.
• Інший проект розробив нову мову смарт-контрактів та бібліотеку HyperghraphFHE, призначену для мереж блокчейн.
• Один проект використовує гомоморфне шифрування для забезпечення конфіденційності в обчислювальних мережах AI, підтримуючи різні моделі AI.
• Є також проекти, що поєднують Гомоморфне шифрування та штучний інтелект, пропонуючи децентралізоване та конфіденційне середовище для ШІ.
• Деяке рішення Layer 2 підтримує FHE Rollups та FHE Coprocessors, сумісне з EVM та підтримує смарт-контракти, написані на Solidity.

Висновок

FHE як просунута технологія, що дозволяє виконувати обчислення на зашифрованих даних, має значні переваги в захисті конфіденційності даних. Хоча нині комерційне застосування FHE все ще стикається з проблемами великого обчислювального навантаження та поганої масштабованості, ці проблеми можуть бути поступово вирішені за допомогою апаратного прискорення та оптимізації алгоритмів. Крім того, з розвитком технології блокчейн, FHE буде грати все більш важливу роль у захисті конфіденційності та безпечних обчисленнях. У майбутньому FHE може стати основною технологією, що підтримує обчислення з захистом конфіденційності, забезпечуючи нові революційні прориви в безпеці даних.