وفقًا لأحدث إحصائيات البيانات، اعتبارًا من 13 من هذا الشهر، فإن درجة المناقشة والتغيرات في أسعار الأصول الرقمية الرئيسية هي كما يلي:
عدد المناقشات حول بتكوين الأسبوع الماضي كان 12.52K، بانخفاض 0.98% على أساس أسبوعي. سعر الإغلاق يوم الأحد كان 63916 دولار، بزيادة 1.62% على أساس أسبوعي.
عدد المناقشات حول الإثريوم الأسبوع الماضي كان 3.63K، بزيادة بنسبة 3.45% على أساس أسبوعي. سعر الإغلاق يوم الأحد كان 2530 دولار، بانخفاض بنسبة 4% على أساس أسبوعي.
ناقش TON 782 مرة الأسبوع الماضي، بانخفاض بنسبة 12.63% على أساس أسبوعي. وسعر الإغلاق يوم الأحد كان 5.26 دولار، بانخفاض طفيف بنسبة 0.25% على أساس أسبوعي.
إمكانيات وتحديات تقنية التشفير المتجانس
التشفير المتجانس ( FHE ) هي تقنية متقدمة في مجال علم التشفير، حيث تسمح بإجراء الحسابات على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفيرها. هذه الخاصية توفر دعمًا قويًا لحماية الخصوصية ومعالجة البيانات. FHE لديها آفاق واسعة للتطبيق في مجالات عديدة مثل المالية، والرعاية الصحية، والحوسبة السحابية، وتعلم الآلة، وأنظمة التصويت، وإنترنت الأشياء، وحماية الخصوصية في blockchain. ومع ذلك، على الرغم من الإمكانات الكبيرة لـ FHE، فإن طريقها نحو التجارية لا يزال يواجه العديد من التحديات.
مزايا FHE ومجالات تطبيقه
تتمثل الميزة الرئيسية لـ FHE في حماية الخصوصية. على سبيل المثال، عندما تحتاج شركة ما إلى الاستفادة من قدرة شركة أخرى على معالجة البيانات، ولكنها لا ترغب في أن تتعرض الشركة الأخرى لمحتوى البيانات المحدد، يمكن لـ FHE أن تلعب دورها. يمكن لمالك البيانات إرسال البيانات المشفرة إلى الطرف المعالج للقيام بالتحليل، ولا تزال نتائج الحسابات في حالة مشفرة. بعد فك تشفير البيانات، يمكن لمالك البيانات الحصول على نتائج التحليل، مما يحمي خصوصية البيانات وينجز المهمة الحسابية المطلوبة.
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. توفر FHE في هذه السيناريوهات حماية الحسابات المتعددة، مما يسمح لجميع الأطراف بالتعاون دون الكشف عن المعلومات الحساسة. في تقنية blockchain، تعزز FHE من خلال حماية الخصوصية على السلسلة ومراجعة المعاملات الخاصة، من شفافية وأمان معالجة البيانات.
مقارنة FHE مع طرق التشفير الأخرى
في مجال Web3، تُعتبر FHE، وإثباتات المعرفة الصفرية (ZK)، والحساب متعدد الأطراف (MPC)، وبيئة التنفيذ الموثوقة (TEE) جميعها طرق رئيسية لحماية الخصوصية. على عكس ZK، يمكن لـ FHE إجراء عمليات متعددة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات أولاً. يسمح MPC للأطراف بإجراء الحسابات في ظل تشفير البيانات دون الحاجة إلى مشاركة المعلومات الخاصة مع بعضها البعض. بينما توفر TEE حسابات في بيئة آمنة، إلا أن مرونة معالجة البيانات فيها محدودة نسبيًا.
تتمتع هذه التقنيات التشفيرية بمزايا مختلفة، ولكن في دعم المهام الحسابية المعقدة، تبرز FHE بشكل خاص. ومع ذلك، لا تزال FHE تواجه في التطبيقات العملية مشكلات تتعلق بارتفاع تكاليف الحساب وسوء قابلية التوسع، مما يحد من أدائها في التطبيقات الفورية.
قيود وتحديات FHE
على الرغم من أن الأساس النظري لـ FHE قوي، إلا أنه واجه بعض التحديات العملية في التطبيقات التجارية:
تكلفة الحساب على نطاق واسع: تتطلب FHE موارد حسابية كبيرة، مما يزيد بشكل ملحوظ من التكاليف مقارنة بالحساب غير المشفر. بالنسبة لعمليات متعددة الحدود من الدرجة العالية، يتزايد وقت المعالجة بشكل متعدد الحدود، مما يجعل من الصعب تلبية متطلبات الحساب في الوقت الحقيقي. تعتمد تقليل التكاليف على تسريع الأجهزة المتخصصة، لكن هذا يزيد أيضًا من تعقيد النشر.
القدرة التشغيلية المحدودة: على الرغم من أن FHE يمكنه تنفيذ عمليات الجمع والضرب على البيانات المشفرة، إلا أن دعمه للعمليات غير الخطية المعقدة محدود. وهذا يشكل عقبة أمام التطبيقات الذكية مثل الشبكات العصبية العميقة. في الوقت الحالي، فإن خطط FHE مناسبة بشكل رئيسي للحسابات الخطية والمتعددة الحدود البسيطة، وتكون تطبيقات النماذج غير الخطية محدودة بشكل كبير.
تعقيد الدعم متعدد المستخدمين: FHE يعمل بشكل جيد في سيناريو المستخدم الفردي، ولكن عندما يتعلق الأمر بمجموعات بيانات متعددة المستخدمين، يرتفع تعقيد النظام بشكل حاد. على الرغم من أن هناك أبحاث اقترحت إطار عمل FHE متعدد المفاتيح، مما يسمح بتشغيل مجموعات بيانات مشفرة بمفاتيح مختلفة، إلا أن إدارة المفاتيح وتعقيد بنية النظام يزيدان بشكل ملحوظ.
دمج FHE مع الذكاء الاصطناعي
في عصر البيانات الحالي المدفوع بالبيانات، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) على نطاق واسع في مجالات متعددة، لكن مخاوف خصوصية البيانات تجعل المستخدمين غالبًا مترددين في مشاركة المعلومات الحساسة. يوفر FHE حلول حماية الخصوصية في مجال الذكاء الاصطناعي. في سيناريوهات الحوسبة السحابية، تكون البيانات عادةً مشفرة أثناء النقل والتخزين، لكن أثناء المعالجة تكون غالبًا في حالة نصية عادية. من خلال FHE، يمكن معالجة بيانات المستخدمين أثناء الحفاظ على حالة التشفير، مما يضمن الخصوصية.
تعتبر هذه الميزة مهمة بشكل خاص بموجب اللوائح مثل GDPR، حيث تتطلب هذه اللوائح من المستخدمين الحق في معرفة كيفية معالجة البيانات، وضمان حماية البيانات أثناء النقل. يوفر التشفير من الطرف إلى الطرف (FHE) ضمانات للامتثال وأمان البيانات.
التطبيقات الحالية لـ FHE في blockchain والمشاريع
تتركز تطبيقات FHE في مجال blockchain بشكل رئيسي على حماية خصوصية البيانات، بما في ذلك الخصوصية على السلسلة، وخصوصية بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، وخصوصية التصويت على السلسلة، ومراجعة المعاملات الخاصة على السلسلة. حاليًا، تستخدم العديد من المشاريع تقنية FHE لدفع تحقيق حماية الخصوصية.
تم استخدام حلول FHE التي تم بناؤها بواسطة بعض المشاريع على نطاق واسع في العديد من مشاريع حماية الخصوصية على blockchain. تشمل هذه المشاريع:
مستندة إلى تقنية TFHE، تركز على العمليات المنطقية وعمليات الأعداد الصحيحة ذات الطول القصير، وقد أنشأت مشروعًا لستاك تطوير FHE لتطبيقات blockchain وAI.
تم تطوير لغة عقود ذكية جديدة ومكتبة HyperghraphFHE، مناسبة لمشاريع الشبكات البلوكتشين.
استخدام FHE لتحقيق الخصوصية في الشبكات الحسابية للذكاء الاصطناعي، ودعم مشاريع متعددة النماذج للذكاء الاصطناعي.
مشروع يجمع بين FHE والذكاء الاصطناعي، ويوفر بيئة AI لامركزية ومحمية للخصوصية.
كحل من الطبقة الثانية على شبكة الإيثيريوم، يدعم تجميعات FHE وموصلات FHE، متوافق مع EVM ويدعم كتابة العقود الذكية بلغة Solidity.
الخاتمة
تقنية FHE، كونها تقنية متقدمة قادرة على تنفيذ الحسابات على البيانات المشفرة، تتمتع بمزايا ملحوظة في حماية خصوصية البيانات. على الرغم من أن التطبيقات التجارية الحالية لـ FHE لا تزال تواجه مشكلات كبيرة في تكاليف الحوسبة ونقص القابلية للتوسع، إلا أنه من المتوقع أن يتم حل هذه المشكلات تدريجياً من خلال تسريع الأجهزة وتحسين الخوارزميات. بالإضافة إلى ذلك، مع تطور تقنية blockchain، ستلعب FHE دورًا متزايد الأهمية في حماية الخصوصية والحوسبة الآمنة. في المستقبل، قد تصبح FHE التقنية الأساسية لدعم الحوسبة ذات 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.
تطبيقات وتحديات تقنية التشفير المتماثل في مجال البلوكتشين
مناقشة الأصول الرقمية والاسعار الأسبوعية
وفقًا لأحدث إحصائيات البيانات، اعتبارًا من 13 من هذا الشهر، فإن درجة المناقشة والتغيرات في أسعار الأصول الرقمية الرئيسية هي كما يلي:
عدد المناقشات حول بتكوين الأسبوع الماضي كان 12.52K، بانخفاض 0.98% على أساس أسبوعي. سعر الإغلاق يوم الأحد كان 63916 دولار، بزيادة 1.62% على أساس أسبوعي.
عدد المناقشات حول الإثريوم الأسبوع الماضي كان 3.63K، بزيادة بنسبة 3.45% على أساس أسبوعي. سعر الإغلاق يوم الأحد كان 2530 دولار، بانخفاض بنسبة 4% على أساس أسبوعي.
ناقش TON 782 مرة الأسبوع الماضي، بانخفاض بنسبة 12.63% على أساس أسبوعي. وسعر الإغلاق يوم الأحد كان 5.26 دولار، بانخفاض طفيف بنسبة 0.25% على أساس أسبوعي.
إمكانيات وتحديات تقنية التشفير المتجانس
التشفير المتجانس ( FHE ) هي تقنية متقدمة في مجال علم التشفير، حيث تسمح بإجراء الحسابات على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفيرها. هذه الخاصية توفر دعمًا قويًا لحماية الخصوصية ومعالجة البيانات. FHE لديها آفاق واسعة للتطبيق في مجالات عديدة مثل المالية، والرعاية الصحية، والحوسبة السحابية، وتعلم الآلة، وأنظمة التصويت، وإنترنت الأشياء، وحماية الخصوصية في blockchain. ومع ذلك، على الرغم من الإمكانات الكبيرة لـ FHE، فإن طريقها نحو التجارية لا يزال يواجه العديد من التحديات.
مزايا FHE ومجالات تطبيقه
تتمثل الميزة الرئيسية لـ FHE في حماية الخصوصية. على سبيل المثال، عندما تحتاج شركة ما إلى الاستفادة من قدرة شركة أخرى على معالجة البيانات، ولكنها لا ترغب في أن تتعرض الشركة الأخرى لمحتوى البيانات المحدد، يمكن لـ FHE أن تلعب دورها. يمكن لمالك البيانات إرسال البيانات المشفرة إلى الطرف المعالج للقيام بالتحليل، ولا تزال نتائج الحسابات في حالة مشفرة. بعد فك تشفير البيانات، يمكن لمالك البيانات الحصول على نتائج التحليل، مما يحمي خصوصية البيانات وينجز المهمة الحسابية المطلوبة.
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. توفر FHE في هذه السيناريوهات حماية الحسابات المتعددة، مما يسمح لجميع الأطراف بالتعاون دون الكشف عن المعلومات الحساسة. في تقنية blockchain، تعزز FHE من خلال حماية الخصوصية على السلسلة ومراجعة المعاملات الخاصة، من شفافية وأمان معالجة البيانات.
مقارنة FHE مع طرق التشفير الأخرى
في مجال Web3، تُعتبر FHE، وإثباتات المعرفة الصفرية (ZK)، والحساب متعدد الأطراف (MPC)، وبيئة التنفيذ الموثوقة (TEE) جميعها طرق رئيسية لحماية الخصوصية. على عكس ZK، يمكن لـ FHE إجراء عمليات متعددة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات أولاً. يسمح MPC للأطراف بإجراء الحسابات في ظل تشفير البيانات دون الحاجة إلى مشاركة المعلومات الخاصة مع بعضها البعض. بينما توفر TEE حسابات في بيئة آمنة، إلا أن مرونة معالجة البيانات فيها محدودة نسبيًا.
تتمتع هذه التقنيات التشفيرية بمزايا مختلفة، ولكن في دعم المهام الحسابية المعقدة، تبرز FHE بشكل خاص. ومع ذلك، لا تزال FHE تواجه في التطبيقات العملية مشكلات تتعلق بارتفاع تكاليف الحساب وسوء قابلية التوسع، مما يحد من أدائها في التطبيقات الفورية.
قيود وتحديات FHE
على الرغم من أن الأساس النظري لـ FHE قوي، إلا أنه واجه بعض التحديات العملية في التطبيقات التجارية:
تكلفة الحساب على نطاق واسع: تتطلب FHE موارد حسابية كبيرة، مما يزيد بشكل ملحوظ من التكاليف مقارنة بالحساب غير المشفر. بالنسبة لعمليات متعددة الحدود من الدرجة العالية، يتزايد وقت المعالجة بشكل متعدد الحدود، مما يجعل من الصعب تلبية متطلبات الحساب في الوقت الحقيقي. تعتمد تقليل التكاليف على تسريع الأجهزة المتخصصة، لكن هذا يزيد أيضًا من تعقيد النشر.
القدرة التشغيلية المحدودة: على الرغم من أن FHE يمكنه تنفيذ عمليات الجمع والضرب على البيانات المشفرة، إلا أن دعمه للعمليات غير الخطية المعقدة محدود. وهذا يشكل عقبة أمام التطبيقات الذكية مثل الشبكات العصبية العميقة. في الوقت الحالي، فإن خطط FHE مناسبة بشكل رئيسي للحسابات الخطية والمتعددة الحدود البسيطة، وتكون تطبيقات النماذج غير الخطية محدودة بشكل كبير.
تعقيد الدعم متعدد المستخدمين: FHE يعمل بشكل جيد في سيناريو المستخدم الفردي، ولكن عندما يتعلق الأمر بمجموعات بيانات متعددة المستخدمين، يرتفع تعقيد النظام بشكل حاد. على الرغم من أن هناك أبحاث اقترحت إطار عمل FHE متعدد المفاتيح، مما يسمح بتشغيل مجموعات بيانات مشفرة بمفاتيح مختلفة، إلا أن إدارة المفاتيح وتعقيد بنية النظام يزيدان بشكل ملحوظ.
دمج FHE مع الذكاء الاصطناعي
في عصر البيانات الحالي المدفوع بالبيانات، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) على نطاق واسع في مجالات متعددة، لكن مخاوف خصوصية البيانات تجعل المستخدمين غالبًا مترددين في مشاركة المعلومات الحساسة. يوفر FHE حلول حماية الخصوصية في مجال الذكاء الاصطناعي. في سيناريوهات الحوسبة السحابية، تكون البيانات عادةً مشفرة أثناء النقل والتخزين، لكن أثناء المعالجة تكون غالبًا في حالة نصية عادية. من خلال FHE، يمكن معالجة بيانات المستخدمين أثناء الحفاظ على حالة التشفير، مما يضمن الخصوصية.
تعتبر هذه الميزة مهمة بشكل خاص بموجب اللوائح مثل GDPR، حيث تتطلب هذه اللوائح من المستخدمين الحق في معرفة كيفية معالجة البيانات، وضمان حماية البيانات أثناء النقل. يوفر التشفير من الطرف إلى الطرف (FHE) ضمانات للامتثال وأمان البيانات.
التطبيقات الحالية لـ FHE في blockchain والمشاريع
تتركز تطبيقات FHE في مجال blockchain بشكل رئيسي على حماية خصوصية البيانات، بما في ذلك الخصوصية على السلسلة، وخصوصية بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، وخصوصية التصويت على السلسلة، ومراجعة المعاملات الخاصة على السلسلة. حاليًا، تستخدم العديد من المشاريع تقنية FHE لدفع تحقيق حماية الخصوصية.
تم استخدام حلول FHE التي تم بناؤها بواسطة بعض المشاريع على نطاق واسع في العديد من مشاريع حماية الخصوصية على blockchain. تشمل هذه المشاريع:
مستندة إلى تقنية TFHE، تركز على العمليات المنطقية وعمليات الأعداد الصحيحة ذات الطول القصير، وقد أنشأت مشروعًا لستاك تطوير FHE لتطبيقات blockchain وAI.
تم تطوير لغة عقود ذكية جديدة ومكتبة HyperghraphFHE، مناسبة لمشاريع الشبكات البلوكتشين.
استخدام FHE لتحقيق الخصوصية في الشبكات الحسابية للذكاء الاصطناعي، ودعم مشاريع متعددة النماذج للذكاء الاصطناعي.
مشروع يجمع بين FHE والذكاء الاصطناعي، ويوفر بيئة AI لامركزية ومحمية للخصوصية.
كحل من الطبقة الثانية على شبكة الإيثيريوم، يدعم تجميعات FHE وموصلات FHE، متوافق مع EVM ويدعم كتابة العقود الذكية بلغة Solidity.
الخاتمة
تقنية FHE، كونها تقنية متقدمة قادرة على تنفيذ الحسابات على البيانات المشفرة، تتمتع بمزايا ملحوظة في حماية خصوصية البيانات. على الرغم من أن التطبيقات التجارية الحالية لـ FHE لا تزال تواجه مشكلات كبيرة في تكاليف الحوسبة ونقص القابلية للتوسع، إلا أنه من المتوقع أن يتم حل هذه المشكلات تدريجياً من خلال تسريع الأجهزة وتحسين الخوارزميات. بالإضافة إلى ذلك، مع تطور تقنية blockchain، ستلعب FHE دورًا متزايد الأهمية في حماية الخصوصية والحوسبة الآمنة. في المستقبل، قد تصبح FHE التقنية الأساسية لدعم الحوسبة ذات الخصوصية، مما يجلب ثورة جديدة في أمان البيانات.