اعتبارًا من 13 أكتوبر، قامت إحدى منصات البيانات بإجراء تحليل إحصائي لمعدل المناقشة وتغيرات الأسعار للعملات الرقمية الرئيسية:
كان حجم المناقشات حول البيتكوين الأسبوع الماضي 12.52 ألف مرة، بانخفاض قدره 0.98% مقارنة بالأسبوع السابق. كان سعر الإغلاق يوم الأحد 63916 دولار، بزيادة قدرها 1.62% عن نفس الفترة من الأسبوع الماضي.
وصلت كمية المناقشات حول إيثريوم الأسبوع الماضي إلى 3.63K، بزيادة قدرها 3.45% عن الأسبوع السابق. وكان سعر الإغلاق يوم الأحد 2530 دولار، بانخفاض قدره 4% عن نفس الفترة من الأسبوع الماضي.
بلغت مناقشات TON الأسبوع الماضي 782 مرة، بانخفاض قدره 12.63% عن الأسبوع السابق. وكان سعر الإغلاق يوم الأحد 5.26 دولار، بانخفاض طفيف قدره 0.25% مقارنة بنفس الفترة من الأسبوع الماضي.
آفاق وتحديات تقنية التشفير المتجانس
التشفير المتجانس ( FHE ) هو تقنية مبتكرة ذات إمكانيات كبيرة في مجال علم التشفير، حيث تتمثل ميزتها الأساسية في قدرتها على إجراء حسابات البيانات مباشرة في حالة مشفرة، دون الحاجة إلى عملية فك التشفير. تتيح هذه الميزة دعمًا قويًا لحماية الخصوصية ومعالجة البيانات، ويمكن استخدامها على نطاق واسع في مجالات مثل المالية، والرعاية الصحية، والحوسبة السحابية، وتعلم الآلة، وأنظمة التصويت، وإنترنت الأشياء، و блокчейн وغيرها. ومع ذلك، على الرغم من الآفاق الواسعة لتطبيقات FHE، لا تزال تواجه طريقها التجاري العديد من التحديات.
إمكانيات FHE ومجالات الاستخدام
تتمثل الميزة الرئيسية لـ FHE في حماية الخصوصية. على سبيل المثال، عندما تحتاج شركة ما إلى الاستفادة من قدرة حساب شركة أخرى لتحليل البيانات، لكنها لا ترغب في الكشف عن محتوى البيانات، فإن FHE يمكن أن تلعب دورًا هنا. يمكن لمالك البيانات نقل البيانات المشفرة إلى جهة الحساب للتحليل، وتبقى نتائج الحساب مشفرة، ويمكن لمالك البيانات فك تشفيرها للحصول على نتائج التحليل. تضمن هذه الآلية حماية فعالة لخصوصية البيانات، بينما تتيح أيضًا لجهة الحساب إكمال العمل المطلوب.
تعتبر هذه الآلية لحماية الخصوصية مهمة بشكل خاص في الصناعات الحساسة للبيانات مثل المالية والرعاية الصحية. مع تطور الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي، أصبحت أمان البيانات محور اهتمام متزايد. يمكن أن توفر FHE حماية للحوسبة المتعددة الأطراف في هذه السيناريوهات، مما يسمح لجميع الأطراف بالتعاون دون الكشف عن المعلومات الحساسة. في تقنية blockchain، تعزز FHE من شفافية وأمان معالجة البيانات من خلال حماية الخصوصية على السلسلة ومراجعة المعاملات الخاصة.
مقارنة FHE مع طرق التشفير الأخرى
في مجال Web3، تُعتبر FHE، إثباتات المعرفة صفرية (ZK)، الحسابات متعددة الأطراف (MPC) وبيئات التنفيذ الموثوقة (TEE) من الطرق الرئيسية لحماية الخصوصية. على عكس ZK، يمكن لـ FHE تنفيذ عدة عمليات على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات أولاً. بينما يتيح MPC للأطراف إجراء الحسابات في ظل تشفير البيانات، دون الحاجة إلى مشاركة المعلومات الحساسة. توفر TEE بيئة آمنة للحساب، ولكن مرونة معالجة البيانات تكون نسبياً محدودة.
تتمتع هذه التقنيات التشفيرية بمزاياها الخاصة، لكن في دعم مهام الحسابات المعقدة، يظهر FHE بشكل بارز. ومع ذلك، لا يزال FHE يواجه مشاكل في التكاليف الحسابية العالية وسوء القابلية للتوسع في التطبيقات العملية، مما يحد من أدائه في التطبيقات الفورية.
قيود وتحديات FHE
على الرغم من أن الأساس النظري لـ FHE قوي، إلا أنه واجه تحديات عملية في التطبيقات التجارية:
تكلفة الحساب على نطاق واسع: تتطلب FHE موارد حسابية كبيرة، وزيادة التكلفة بشكل ملحوظ مقارنة بالحساب غير المشفر. بالنسبة للعمليات متعددة الحدود ذات الرتبة العالية، يستغرق وقت المعالجة زيادة متعددة الحدود، مما يجعل من الصعب تلبية متطلبات الحساب في الوقت الحقيقي. لتقليل التكاليف، يجب الاعتماد على تسريع الأجهزة المتخصصة، لكن هذا يزيد أيضًا من تعقيد النشر.
القدرة المحدودة على التشغيل: على الرغم من أن FHE يمكنه تنفيذ عمليات الجمع والضرب على البيانات المشفرة، إلا أن دعمه للعمليات غير الخطية المعقدة محدود، مما يشكل عائقاً أمام التطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل الشبكات العصبية العميقة. لا تزال خطط FHE الحالية مناسبة بشكل رئيسي للحسابات الخطية والبسيطة، حيث تتأثر تطبيقات النماذج غير الخطية بشكل كبير.
تعقيد الدعم المتعدد للمستخدمين: يظهر FHE أداءً جيدًا في سيناريوهات المستخدم الواحد، ولكن عندما يتعلق الأمر بمجموعات بيانات متعددة المستخدمين، تزداد تعقيد النظام بشكل حاد. على الرغم من أن إطار FHE متعدد المفاتيح الذي تم اقتراحه في عام 2013 يسمح بالتعامل مع مجموعات بيانات مشفرة بمفاتيح مختلفة، إلا أن إدارة المفاتيح وتعقيد بنية النظام تزداد بشكل ملحوظ.
دمج FHE والذكاء الاصطناعي
في عصر البيانات الحالي المدفوع, يتم استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) على نطاق واسع في مجالات متعددة, ولكن مخاوف خصوصية البيانات تجعل المستخدمين غالباً غير راغبين في مشاركة المعلومات الحساسة. يوفر FHE حلول حماية الخصوصية في مجال الذكاء الاصطناعي. في سيناريوهات الحوسبة السحابية, غالباً ما تكون البيانات مشفرة أثناء النقل والتخزين, ولكنها غالباً ما تكون في حالة نص عادي أثناء المعالجة. من خلال FHE, يمكن معالجة بيانات المستخدم في حالة مشفرة, مما يضمن الخصوصية.
تعتبر هذه الميزة مهمة بشكل خاص في ظل القوانين مثل GDPR، حيث تطالب هذه القوانين المستخدمين بحقهم في معرفة كيفية معالجة البيانات، وتضمن حماية البيانات أثناء النقل. يوفر التشفير من النهاية إلى النهاية في FHE ضمانات للامتثال وأمان البيانات.
تطبيقات FHE الحالية في blockchain والمشاريع
تتركز تطبيقات FHE في blockchain بشكل رئيسي على حماية خصوصية البيانات، بما في ذلك الخصوصية على السلسلة، خصوصية بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، خصوصية التصويت على السلسلة ومراجعة المعاملات الخاصة على السلسلة. حالياً، تستخدم العديد من المشاريع تقنية FHE لدفع تحقيق حماية الخصوصية:
تم تطبيق حل FHE الذي تم بناؤه بواسطة مشروع معين على نطاق واسع في عدة مشاريع لحماية الخصوصية. يعتمد هذا المشروع على تقنية TFHE، ويركز على العمليات البوليانية وعمليات الأعداد الصحيحة ذات الطول القصير، وقد أنشأ مجموعة تطوير FHE لتطبيقات blockchain و AI.
قامت مشروع آخر بتطوير لغة عقود ذكية جديدة ومكتبة FHE، مناسبة لشبكات البلوكشين.
هناك مشاريع تستخدم التشفير الكامل (FHE) لتحقيق حماية الخصوصية في شبكات حسابات الذكاء الاصطناعي، وتدعم مجموعة متنوعة من نماذج الذكاء الاصطناعي.
شبكة تجمع بين FHE والذكاء الاصطناعي، تقدم بيئة ذكاء اصطناعي لامركزية مع حماية الخصوصية.
كحل Layer 2 من Ethereum، يدعم مشروع معين FHE Rollups وFHE Coprocessors، متوافق مع EVM ويدعم العقود الذكية المكتوبة بلغة Solidity.
الاستنتاج
تعتبر FHE تقنية متقدمة قادرة على تنفيذ الحسابات على البيانات المشفرة، وتتمتع بمزايا بارزة في حماية خصوصية البيانات. على الرغم من أن التطبيقات التجارية الحالية لـ FHE لا تزال تواجه تحديات مثل ارتفاع تكلفة الحساب وسوء القابلية للتوسع، إلا أنه من المتوقع أن يتم التغلب على هذه المشكلات تدريجياً من خلال تسريع الأجهزة وتحسين الخوارزميات. مع تطور تقنية blockchain، ستلعب FHE دورًا متزايد الأهمية في حماية الخصوصية والحسابات الآمنة. في المستقبل، قد تصبح FHE التقنية الأساسية التي تدعم حسابات حماية الخصوصية، مما يجلب ثورة جديدة في أمان البيانات.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تحليل حرارة الأسعار الأسبوعية للأصول المشفرة: ارتفع BTC بنسبة 1.62% وهبط ETH بنسبة 4%
تحليل البيانات الأسبوعية لسوق أصل رقمي التشفير
اعتبارًا من 13 أكتوبر، قامت إحدى منصات البيانات بإجراء تحليل إحصائي لمعدل المناقشة وتغيرات الأسعار للعملات الرقمية الرئيسية:
كان حجم المناقشات حول البيتكوين الأسبوع الماضي 12.52 ألف مرة، بانخفاض قدره 0.98% مقارنة بالأسبوع السابق. كان سعر الإغلاق يوم الأحد 63916 دولار، بزيادة قدرها 1.62% عن نفس الفترة من الأسبوع الماضي.
وصلت كمية المناقشات حول إيثريوم الأسبوع الماضي إلى 3.63K، بزيادة قدرها 3.45% عن الأسبوع السابق. وكان سعر الإغلاق يوم الأحد 2530 دولار، بانخفاض قدره 4% عن نفس الفترة من الأسبوع الماضي.
بلغت مناقشات TON الأسبوع الماضي 782 مرة، بانخفاض قدره 12.63% عن الأسبوع السابق. وكان سعر الإغلاق يوم الأحد 5.26 دولار، بانخفاض طفيف قدره 0.25% مقارنة بنفس الفترة من الأسبوع الماضي.
آفاق وتحديات تقنية التشفير المتجانس
التشفير المتجانس ( FHE ) هو تقنية مبتكرة ذات إمكانيات كبيرة في مجال علم التشفير، حيث تتمثل ميزتها الأساسية في قدرتها على إجراء حسابات البيانات مباشرة في حالة مشفرة، دون الحاجة إلى عملية فك التشفير. تتيح هذه الميزة دعمًا قويًا لحماية الخصوصية ومعالجة البيانات، ويمكن استخدامها على نطاق واسع في مجالات مثل المالية، والرعاية الصحية، والحوسبة السحابية، وتعلم الآلة، وأنظمة التصويت، وإنترنت الأشياء، و блокчейн وغيرها. ومع ذلك، على الرغم من الآفاق الواسعة لتطبيقات FHE، لا تزال تواجه طريقها التجاري العديد من التحديات.
إمكانيات FHE ومجالات الاستخدام
تتمثل الميزة الرئيسية لـ FHE في حماية الخصوصية. على سبيل المثال، عندما تحتاج شركة ما إلى الاستفادة من قدرة حساب شركة أخرى لتحليل البيانات، لكنها لا ترغب في الكشف عن محتوى البيانات، فإن FHE يمكن أن تلعب دورًا هنا. يمكن لمالك البيانات نقل البيانات المشفرة إلى جهة الحساب للتحليل، وتبقى نتائج الحساب مشفرة، ويمكن لمالك البيانات فك تشفيرها للحصول على نتائج التحليل. تضمن هذه الآلية حماية فعالة لخصوصية البيانات، بينما تتيح أيضًا لجهة الحساب إكمال العمل المطلوب.
تعتبر هذه الآلية لحماية الخصوصية مهمة بشكل خاص في الصناعات الحساسة للبيانات مثل المالية والرعاية الصحية. مع تطور الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي، أصبحت أمان البيانات محور اهتمام متزايد. يمكن أن توفر FHE حماية للحوسبة المتعددة الأطراف في هذه السيناريوهات، مما يسمح لجميع الأطراف بالتعاون دون الكشف عن المعلومات الحساسة. في تقنية blockchain، تعزز FHE من شفافية وأمان معالجة البيانات من خلال حماية الخصوصية على السلسلة ومراجعة المعاملات الخاصة.
مقارنة FHE مع طرق التشفير الأخرى
في مجال Web3، تُعتبر FHE، إثباتات المعرفة صفرية (ZK)، الحسابات متعددة الأطراف (MPC) وبيئات التنفيذ الموثوقة (TEE) من الطرق الرئيسية لحماية الخصوصية. على عكس ZK، يمكن لـ FHE تنفيذ عدة عمليات على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات أولاً. بينما يتيح MPC للأطراف إجراء الحسابات في ظل تشفير البيانات، دون الحاجة إلى مشاركة المعلومات الحساسة. توفر TEE بيئة آمنة للحساب، ولكن مرونة معالجة البيانات تكون نسبياً محدودة.
تتمتع هذه التقنيات التشفيرية بمزاياها الخاصة، لكن في دعم مهام الحسابات المعقدة، يظهر FHE بشكل بارز. ومع ذلك، لا يزال FHE يواجه مشاكل في التكاليف الحسابية العالية وسوء القابلية للتوسع في التطبيقات العملية، مما يحد من أدائه في التطبيقات الفورية.
قيود وتحديات FHE
على الرغم من أن الأساس النظري لـ FHE قوي، إلا أنه واجه تحديات عملية في التطبيقات التجارية:
تكلفة الحساب على نطاق واسع: تتطلب FHE موارد حسابية كبيرة، وزيادة التكلفة بشكل ملحوظ مقارنة بالحساب غير المشفر. بالنسبة للعمليات متعددة الحدود ذات الرتبة العالية، يستغرق وقت المعالجة زيادة متعددة الحدود، مما يجعل من الصعب تلبية متطلبات الحساب في الوقت الحقيقي. لتقليل التكاليف، يجب الاعتماد على تسريع الأجهزة المتخصصة، لكن هذا يزيد أيضًا من تعقيد النشر.
القدرة المحدودة على التشغيل: على الرغم من أن FHE يمكنه تنفيذ عمليات الجمع والضرب على البيانات المشفرة، إلا أن دعمه للعمليات غير الخطية المعقدة محدود، مما يشكل عائقاً أمام التطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل الشبكات العصبية العميقة. لا تزال خطط FHE الحالية مناسبة بشكل رئيسي للحسابات الخطية والبسيطة، حيث تتأثر تطبيقات النماذج غير الخطية بشكل كبير.
تعقيد الدعم المتعدد للمستخدمين: يظهر FHE أداءً جيدًا في سيناريوهات المستخدم الواحد، ولكن عندما يتعلق الأمر بمجموعات بيانات متعددة المستخدمين، تزداد تعقيد النظام بشكل حاد. على الرغم من أن إطار FHE متعدد المفاتيح الذي تم اقتراحه في عام 2013 يسمح بالتعامل مع مجموعات بيانات مشفرة بمفاتيح مختلفة، إلا أن إدارة المفاتيح وتعقيد بنية النظام تزداد بشكل ملحوظ.
دمج FHE والذكاء الاصطناعي
في عصر البيانات الحالي المدفوع, يتم استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) على نطاق واسع في مجالات متعددة, ولكن مخاوف خصوصية البيانات تجعل المستخدمين غالباً غير راغبين في مشاركة المعلومات الحساسة. يوفر FHE حلول حماية الخصوصية في مجال الذكاء الاصطناعي. في سيناريوهات الحوسبة السحابية, غالباً ما تكون البيانات مشفرة أثناء النقل والتخزين, ولكنها غالباً ما تكون في حالة نص عادي أثناء المعالجة. من خلال FHE, يمكن معالجة بيانات المستخدم في حالة مشفرة, مما يضمن الخصوصية.
تعتبر هذه الميزة مهمة بشكل خاص في ظل القوانين مثل GDPR، حيث تطالب هذه القوانين المستخدمين بحقهم في معرفة كيفية معالجة البيانات، وتضمن حماية البيانات أثناء النقل. يوفر التشفير من النهاية إلى النهاية في FHE ضمانات للامتثال وأمان البيانات.
تطبيقات FHE الحالية في blockchain والمشاريع
تتركز تطبيقات FHE في blockchain بشكل رئيسي على حماية خصوصية البيانات، بما في ذلك الخصوصية على السلسلة، خصوصية بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، خصوصية التصويت على السلسلة ومراجعة المعاملات الخاصة على السلسلة. حالياً، تستخدم العديد من المشاريع تقنية FHE لدفع تحقيق حماية الخصوصية:
تم تطبيق حل FHE الذي تم بناؤه بواسطة مشروع معين على نطاق واسع في عدة مشاريع لحماية الخصوصية. يعتمد هذا المشروع على تقنية TFHE، ويركز على العمليات البوليانية وعمليات الأعداد الصحيحة ذات الطول القصير، وقد أنشأ مجموعة تطوير FHE لتطبيقات blockchain و AI.
قامت مشروع آخر بتطوير لغة عقود ذكية جديدة ومكتبة FHE، مناسبة لشبكات البلوكشين.
هناك مشاريع تستخدم التشفير الكامل (FHE) لتحقيق حماية الخصوصية في شبكات حسابات الذكاء الاصطناعي، وتدعم مجموعة متنوعة من نماذج الذكاء الاصطناعي.
شبكة تجمع بين FHE والذكاء الاصطناعي، تقدم بيئة ذكاء اصطناعي لامركزية مع حماية الخصوصية.
كحل Layer 2 من Ethereum، يدعم مشروع معين FHE Rollups وFHE Coprocessors، متوافق مع EVM ويدعم العقود الذكية المكتوبة بلغة Solidity.
الاستنتاج
تعتبر FHE تقنية متقدمة قادرة على تنفيذ الحسابات على البيانات المشفرة، وتتمتع بمزايا بارزة في حماية خصوصية البيانات. على الرغم من أن التطبيقات التجارية الحالية لـ FHE لا تزال تواجه تحديات مثل ارتفاع تكلفة الحساب وسوء القابلية للتوسع، إلا أنه من المتوقع أن يتم التغلب على هذه المشكلات تدريجياً من خلال تسريع الأجهزة وتحسين الخوارزميات. مع تطور تقنية blockchain، ستلعب FHE دورًا متزايد الأهمية في حماية الخصوصية والحسابات الآمنة. في المستقبل، قد تصبح FHE التقنية الأساسية التي تدعم حسابات حماية الخصوصية، مما يجلب ثورة جديدة في أمان البيانات.