Discussion sur les Cryptoactifs et rapport hebdomadaire des prix
Selon les dernières statistiques, au 13 de ce mois, la popularité des discussions et les variations de prix des principaux cryptoactifs sont les suivantes :
Le nombre de discussions sur le Bitcoin la semaine dernière était de 12,52K, en baisse de 0,98% par rapport à la semaine précédente. Le prix de clôture dimanche était de 63916 dollars, en hausse de 1,62% par rapport à la semaine précédente.
Le nombre de discussions sur Ethereum la semaine dernière était de 3,63K, en augmentation de 3,45 % par rapport à la période précédente. Le prix de clôture de dimanche était de 2530 dollars, en baisse de 4 % par rapport à la période précédente.
Le nombre de discussions sur TON la semaine dernière était de 782, en baisse de 12,63 % par rapport à la semaine précédente. Le prix de clôture de dimanche était de 5,26 $, en légère baisse de 0,25 %.
Le potentiel et les défis de la technologie de chiffrement homomorphe
L'encryption homomorphe ( FHE ) est une technologie de pointe dans le domaine de la cryptographie, qui permet d'effectuer des calculs directement sur des données chiffrées sans décryptage. Cette caractéristique offre un soutien puissant pour la protection de la vie privée et le traitement des données. FHE a de vastes perspectives d'application dans plusieurs domaines, notamment la finance, la santé, le cloud computing, l'apprentissage automatique, les systèmes de vote, l'Internet des objets et la protection de la vie privée sur la blockchain. Cependant, malgré le potentiel énorme de FHE, sa commercialisation fait encore face à de nombreux défis.
Avantages et cas d'utilisation de FHE
Le principal avantage de l'FHE réside dans la protection de la vie privée. Par exemple, lorsqu'une entreprise doit utiliser la puissance de calcul d'une autre entreprise pour analyser des données, mais ne souhaite pas que l'autre partie ait accès au contenu spécifique, l'FHE peut jouer un rôle. Le propriétaire des données peut transmettre des données chiffrées à la partie de calcul pour traitement, et les résultats du calcul restent chiffrés. Le propriétaire des données peut déchiffrer pour obtenir les résultats de l'analyse, protégeant ainsi la vie privée des données tout en accomplissant la tâche de calcul requise.
Ce mécanisme de protection de la vie privée est particulièrement important pour les secteurs sensibles aux données tels que la finance et la santé. Avec le développement du cloud computing et de l'intelligence artificielle, la sécurité des données devient de plus en plus un sujet de préoccupation. L'FHE peut fournir une protection de calcul multipartite dans ces scénarios, permettant à chaque partie de collaborer sans exposer d'informations sensibles. Dans la technologie blockchain, l'FHE améliore la transparence et la sécurité du traitement des données grâce à des fonctionnalités telles que la protection de la vie privée sur la chaîne et l'examen des transactions privées.
Comparaison entre FHE et d'autres méthodes de chiffrement
Dans le domaine du Web3, FHE, preuves à zéro connaissance (ZK), calcul multipartite (MPC) et environnement d'exécution de confiance (TEE) sont tous des méthodes principales de protection de la vie privée. Contrairement à ZK, FHE peut effectuer diverses opérations sur des données chiffrées sans avoir à déchiffrer les données au préalable. MPC permet aux parties de calculer sans partager d'informations privées tout en gardant les données chiffrées. TEE offre un environnement de calcul sécurisé, mais sa flexibilité dans le traitement des données est relativement limitée.
Ces technologies de chiffrement ont chacune leurs avantages, mais en ce qui concerne le soutien aux tâches de calcul complexes, le FHE se distingue particulièrement. Cependant, le FHE fait encore face à des problèmes de coût de calcul élevé et de faible évolutivité dans les applications pratiques, ce qui limite ses performances dans les applications en temps réel.
Les limites et défis de FHE
Bien que la base théorique de FHE soit solide, elle rencontre certains défis pratiques dans son application commerciale :
Coûts de calcul à grande échelle : FHE nécessite d'importantes ressources de calcul, avec des coûts qui augmentent de manière significative par rapport aux calculs non chiffrés. Pour les opérations polynomiales de haut degré, le temps de traitement augmente de manière polynomiale, ce qui rend difficile la satisfaction des exigences de calcul en temps réel. La réduction des coûts doit dépendre de l'accélération par du matériel spécialisé, mais cela augmente également la complexité de déploiement.
Capacité opérationnelle limitée : Bien que la FHE puisse effectuer l'addition et la multiplication de données chiffrées, le support pour des opérations non linéaires complexes est limité. Cela constitue un goulot d'étranglement pour les applications d'intelligence artificielle impliquant des réseaux neuronaux profonds. Actuellement, les solutions FHE sont principalement adaptées aux calculs linéaires et aux calculs polynomiaux simples, et l'application de modèles non linéaires est considérablement restreinte.
Complexité du support multi-utilisateur : le FHE fonctionne bien dans un scénario utilisateur unique, mais la complexité du système augmente considérablement lorsqu'il s'agit de jeux de données multi-utilisateurs. Bien que des recherches aient proposé des cadres FHE à clés multiples, permettant d'opérer sur des jeux de données chiffrés avec différentes clés, la gestion des clés et la complexité de l'architecture du système augmentent de manière significative.
La combinaison de FHE et de l'intelligence artificielle
Dans l'ère actuelle axée sur les données, l'intelligence artificielle (AI) est largement utilisée dans de nombreux domaines, mais les inquiétudes concernant la confidentialité des données amènent souvent les utilisateurs à ne pas vouloir partager des informations sensibles. L'FHE fournit une solution de protection de la vie privée pour le domaine de l'IA. Dans le contexte de l'informatique en nuage, les données sont généralement chiffrées lors de la transmission et du stockage, mais elles sont souvent en texte clair pendant le traitement. Grâce à l'FHE, les données des utilisateurs peuvent être traitées tout en restant chiffrées, garantissant ainsi la confidentialité.
Cet avantage est particulièrement important dans le cadre de réglementations telles que le RGPD, qui exigent que les utilisateurs aient le droit d'être informés sur la manière dont leurs données sont traitées et garantissent que les données sont protégées lors de leur transmission. Le chiffrement de bout en bout de FHE assure la conformité et la sécurité des données.
Applications actuelles de FHE dans la blockchain et projets
L'application de FHE dans la blockchain se concentre principalement sur la protection de la vie privée des données, y compris la vie privée sur la chaîne, la vie privée des données d'entraînement AI, la vie privée des votes sur la chaîne et la révision des transactions privées sur la chaîne. Actuellement, plusieurs projets utilisent la technologie FHE pour promouvoir la mise en œuvre de la protection de la vie privée.
Certain projets construisent des solutions FHE largement utilisées dans plusieurs projets de protection de la vie privée sur blockchain. Ces projets incluent :
Basé sur la technologie TFHE, axé sur les opérations booléennes et les opérations sur des entiers à faible longueur, et a construit un projet de pile de développement FHE pour des applications blockchain et AI.
Développé un nouveau langage de contrat intelligent et la bibliothèque HyperghraphFHE, adaptés aux projets de réseaux de blockchain.
Utiliser le chiffrement homomorphe (FHE) pour réaliser la protection de la vie privée dans les réseaux de calcul AI, prenant en charge divers modèles d'IA.
Combiner FHE et intelligence artificielle, fournir un projet d'environnement AI décentralisé et protégé de la vie privée.
En tant que solution Layer 2 d'Ethereum, prend en charge les Rollups FHE et les coprocesseurs FHE, compatible avec EVM et supportant la rédaction de contrats intelligents en Solidity.
Conclusion
La FHE, en tant que technologie avancée capable d'exécuter des calculs sur des données chiffrées, présente des avantages significatifs en matière de protection de la vie privée des données. Bien que l'application commerciale actuelle de la FHE soit encore confrontée aux problèmes de coût de calcul élevé et de faible évolutivité, ces problèmes pourraient progressivement être résolus grâce à l'accélération matérielle et à l'optimisation des algorithmes. De plus, avec le développement de la technologie blockchain, la FHE jouera un rôle de plus en plus important dans la protection de la vie privée et le calcul sécurisé. À l'avenir, la FHE pourrait devenir la technologie clé soutenant le calcul de protection de la vie privée, apportant de nouvelles percées révolutionnaires en matière de sécurité des données.
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· Il y a 24m
Fluctuation hausse big pump big dump
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· 07-30 05:49
Les jetons voient leur prix inversé pour se faire prendre pour des cons.
Les applications et défis de la technologie de chiffrement homomorphique dans le domaine de la blockchain
Discussion sur les Cryptoactifs et rapport hebdomadaire des prix
Selon les dernières statistiques, au 13 de ce mois, la popularité des discussions et les variations de prix des principaux cryptoactifs sont les suivantes :
Le nombre de discussions sur le Bitcoin la semaine dernière était de 12,52K, en baisse de 0,98% par rapport à la semaine précédente. Le prix de clôture dimanche était de 63916 dollars, en hausse de 1,62% par rapport à la semaine précédente.
Le nombre de discussions sur Ethereum la semaine dernière était de 3,63K, en augmentation de 3,45 % par rapport à la période précédente. Le prix de clôture de dimanche était de 2530 dollars, en baisse de 4 % par rapport à la période précédente.
Le nombre de discussions sur TON la semaine dernière était de 782, en baisse de 12,63 % par rapport à la semaine précédente. Le prix de clôture de dimanche était de 5,26 $, en légère baisse de 0,25 %.
Le potentiel et les défis de la technologie de chiffrement homomorphe
L'encryption homomorphe ( FHE ) est une technologie de pointe dans le domaine de la cryptographie, qui permet d'effectuer des calculs directement sur des données chiffrées sans décryptage. Cette caractéristique offre un soutien puissant pour la protection de la vie privée et le traitement des données. FHE a de vastes perspectives d'application dans plusieurs domaines, notamment la finance, la santé, le cloud computing, l'apprentissage automatique, les systèmes de vote, l'Internet des objets et la protection de la vie privée sur la blockchain. Cependant, malgré le potentiel énorme de FHE, sa commercialisation fait encore face à de nombreux défis.
Avantages et cas d'utilisation de FHE
Le principal avantage de l'FHE réside dans la protection de la vie privée. Par exemple, lorsqu'une entreprise doit utiliser la puissance de calcul d'une autre entreprise pour analyser des données, mais ne souhaite pas que l'autre partie ait accès au contenu spécifique, l'FHE peut jouer un rôle. Le propriétaire des données peut transmettre des données chiffrées à la partie de calcul pour traitement, et les résultats du calcul restent chiffrés. Le propriétaire des données peut déchiffrer pour obtenir les résultats de l'analyse, protégeant ainsi la vie privée des données tout en accomplissant la tâche de calcul requise.
Ce mécanisme de protection de la vie privée est particulièrement important pour les secteurs sensibles aux données tels que la finance et la santé. Avec le développement du cloud computing et de l'intelligence artificielle, la sécurité des données devient de plus en plus un sujet de préoccupation. L'FHE peut fournir une protection de calcul multipartite dans ces scénarios, permettant à chaque partie de collaborer sans exposer d'informations sensibles. Dans la technologie blockchain, l'FHE améliore la transparence et la sécurité du traitement des données grâce à des fonctionnalités telles que la protection de la vie privée sur la chaîne et l'examen des transactions privées.
Comparaison entre FHE et d'autres méthodes de chiffrement
Dans le domaine du Web3, FHE, preuves à zéro connaissance (ZK), calcul multipartite (MPC) et environnement d'exécution de confiance (TEE) sont tous des méthodes principales de protection de la vie privée. Contrairement à ZK, FHE peut effectuer diverses opérations sur des données chiffrées sans avoir à déchiffrer les données au préalable. MPC permet aux parties de calculer sans partager d'informations privées tout en gardant les données chiffrées. TEE offre un environnement de calcul sécurisé, mais sa flexibilité dans le traitement des données est relativement limitée.
Ces technologies de chiffrement ont chacune leurs avantages, mais en ce qui concerne le soutien aux tâches de calcul complexes, le FHE se distingue particulièrement. Cependant, le FHE fait encore face à des problèmes de coût de calcul élevé et de faible évolutivité dans les applications pratiques, ce qui limite ses performances dans les applications en temps réel.
Les limites et défis de FHE
Bien que la base théorique de FHE soit solide, elle rencontre certains défis pratiques dans son application commerciale :
Coûts de calcul à grande échelle : FHE nécessite d'importantes ressources de calcul, avec des coûts qui augmentent de manière significative par rapport aux calculs non chiffrés. Pour les opérations polynomiales de haut degré, le temps de traitement augmente de manière polynomiale, ce qui rend difficile la satisfaction des exigences de calcul en temps réel. La réduction des coûts doit dépendre de l'accélération par du matériel spécialisé, mais cela augmente également la complexité de déploiement.
Capacité opérationnelle limitée : Bien que la FHE puisse effectuer l'addition et la multiplication de données chiffrées, le support pour des opérations non linéaires complexes est limité. Cela constitue un goulot d'étranglement pour les applications d'intelligence artificielle impliquant des réseaux neuronaux profonds. Actuellement, les solutions FHE sont principalement adaptées aux calculs linéaires et aux calculs polynomiaux simples, et l'application de modèles non linéaires est considérablement restreinte.
Complexité du support multi-utilisateur : le FHE fonctionne bien dans un scénario utilisateur unique, mais la complexité du système augmente considérablement lorsqu'il s'agit de jeux de données multi-utilisateurs. Bien que des recherches aient proposé des cadres FHE à clés multiples, permettant d'opérer sur des jeux de données chiffrés avec différentes clés, la gestion des clés et la complexité de l'architecture du système augmentent de manière significative.
La combinaison de FHE et de l'intelligence artificielle
Dans l'ère actuelle axée sur les données, l'intelligence artificielle (AI) est largement utilisée dans de nombreux domaines, mais les inquiétudes concernant la confidentialité des données amènent souvent les utilisateurs à ne pas vouloir partager des informations sensibles. L'FHE fournit une solution de protection de la vie privée pour le domaine de l'IA. Dans le contexte de l'informatique en nuage, les données sont généralement chiffrées lors de la transmission et du stockage, mais elles sont souvent en texte clair pendant le traitement. Grâce à l'FHE, les données des utilisateurs peuvent être traitées tout en restant chiffrées, garantissant ainsi la confidentialité.
Cet avantage est particulièrement important dans le cadre de réglementations telles que le RGPD, qui exigent que les utilisateurs aient le droit d'être informés sur la manière dont leurs données sont traitées et garantissent que les données sont protégées lors de leur transmission. Le chiffrement de bout en bout de FHE assure la conformité et la sécurité des données.
Applications actuelles de FHE dans la blockchain et projets
L'application de FHE dans la blockchain se concentre principalement sur la protection de la vie privée des données, y compris la vie privée sur la chaîne, la vie privée des données d'entraînement AI, la vie privée des votes sur la chaîne et la révision des transactions privées sur la chaîne. Actuellement, plusieurs projets utilisent la technologie FHE pour promouvoir la mise en œuvre de la protection de la vie privée.
Certain projets construisent des solutions FHE largement utilisées dans plusieurs projets de protection de la vie privée sur blockchain. Ces projets incluent :
Basé sur la technologie TFHE, axé sur les opérations booléennes et les opérations sur des entiers à faible longueur, et a construit un projet de pile de développement FHE pour des applications blockchain et AI.
Développé un nouveau langage de contrat intelligent et la bibliothèque HyperghraphFHE, adaptés aux projets de réseaux de blockchain.
Utiliser le chiffrement homomorphe (FHE) pour réaliser la protection de la vie privée dans les réseaux de calcul AI, prenant en charge divers modèles d'IA.
Combiner FHE et intelligence artificielle, fournir un projet d'environnement AI décentralisé et protégé de la vie privée.
En tant que solution Layer 2 d'Ethereum, prend en charge les Rollups FHE et les coprocesseurs FHE, compatible avec EVM et supportant la rédaction de contrats intelligents en Solidity.
Conclusion
La FHE, en tant que technologie avancée capable d'exécuter des calculs sur des données chiffrées, présente des avantages significatifs en matière de protection de la vie privée des données. Bien que l'application commerciale actuelle de la FHE soit encore confrontée aux problèmes de coût de calcul élevé et de faible évolutivité, ces problèmes pourraient progressivement être résolus grâce à l'accélération matérielle et à l'optimisation des algorithmes. De plus, avec le développement de la technologie blockchain, la FHE jouera un rôle de plus en plus important dans la protection de la vie privée et le calcul sécurisé. À l'avenir, la FHE pourrait devenir la technologie clé soutenant le calcul de protection de la vie privée, apportant de nouvelles percées révolutionnaires en matière de sécurité des données.