Dynamique du marché des actifs cryptographiques et potentiel du chiffrement homomorphique
À la date du 13 octobre, l'enthousiasme des discussions et la performance des prix des principaux actifs cryptographiques sont les suivants :
Selon les statistiques d'une plateforme de données, le volume de discussions sur Bitcoin la semaine dernière était de 12,52K, en baisse de 0,98 % par rapport à la semaine précédente. Son prix de clôture dimanche était de 63916 dollars, en hausse de 1,62 %.
Le volume de discussion sur Ethereum la semaine dernière était de 3,63K, avec une augmentation de 3,45 % par rapport à la semaine précédente. Son prix de clôture dimanche était de 2530 dollars, en baisse de 4 % par rapport à la semaine précédente.
Le volume de discussion sur TON la semaine dernière était de 782 fois, en baisse de 12,63 % par rapport à la semaine précédente. Son prix de clôture dimanche était de 5,26 dollars, avec une légère baisse de 0,25 % par rapport à la semaine précédente.
Chiffrement homomorphique ( FHE ) en tant que technologie de pointe dans le domaine de la cryptographie, présente de vastes perspectives d'application. Son principal avantage réside dans sa capacité à effectuer des calculs directement sur les données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer, offrant un soutien puissant pour la protection de la vie privée et le traitement des données. FHE peut être appliqué dans de nombreux domaines, notamment la finance, la santé, le cloud computing, l'apprentissage machine, les systèmes de vote, l'Internet des objets et la protection de la vie privée blockchain. Néanmoins, la voie de la commercialisation de FHE fait encore face à certains défis.
Le potentiel et les cas d'utilisation du chiffrement homomorphique
Le principal avantage du chiffrement homomorphique (FHE) réside dans la protection de la vie privée des données. Par exemple, lorsqu'une entreprise a besoin d'utiliser la puissance de calcul d'une autre entreprise pour analyser des données, mais ne souhaite pas que le contenu des données soit connu de la partie adverse, le FHE peut jouer un rôle. Le propriétaire des données peut transmettre les données chiffrées à la partie de calcul pour traitement, le résultat du calcul restant chiffré. Le propriétaire des données peut ensuite déchiffrer pour obtenir les résultats de l'analyse. Ce mécanisme protège à la fois la vie privée des données et n'entrave pas le travail de calcul nécessaire.
Pour les secteurs sensibles aux données tels que la finance et la santé, la fonction de protection de la vie privée de FHE est particulièrement importante. Avec le développement du cloud computing et de l'IA, la sécurité des données devient de plus en plus un point focal. FHE peut fournir une protection de la vie privée dans des calculs multipartites, permettant aux parties de collaborer sans divulguer d'informations sensibles. Dans la technologie blockchain, FHE améliore la transparence et la sécurité du traitement des données grâce à des fonctions telles que la protection de la vie privée sur chaîne et l'examen des transactions privées.
Comparaison entre FHE et d'autres techniques de chiffrement
Dans le domaine du Web3, le chiffrement homomorphique (FHE), les preuves à divulgation nulle de connaissance (ZK), le calcul sécurisé multi-parties (MPC) et les environnements d'exécution de confiance (TEE) sont tous des méthodes principales de protection de la vie privée. Contrairement à ZK, le FHE permet d'effectuer diverses opérations sur des données chiffrées sans avoir besoin de les déchiffrer au préalable. Le MPC permet à plusieurs parties d'effectuer des calculs tout en maintenant les données chiffrées, sans avoir à partager d'informations sensibles. Le TEE, quant à lui, offre un environnement de calcul sécurisé, mais est relativement limité en matière de flexibilité de traitement des données.
Ces technologies 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 coûts de calcul élevés et de faible évolutivité dans les applications pratiques, ce qui limite ses performances dans les applications en temps réel.
Limites et défis du FHE
Bien que la base théorique du chiffrement homomorphique soit solide, elle a rencontré certains défis pratiques lors de son processus de commercialisation :
Coût de calcul à grande échelle : le chiffrement homomorphique (FHE) nécessite d'importantes ressources de calcul, et par rapport aux calculs non chiffrés, son coût augmente considérablement. Pour les opérations polynomiales de haut degré, le temps de traitement croît de manière polynomiale, ce qui rend difficile la satisfaction des exigences de calcul en temps réel. Bien qu'il soit possible de réduire les coûts grâce à des accélérateurs matériels spécialisés, cela augmente également la complexité du déploiement.
Capacité opérationnelle limitée : Bien que le chiffrement homomorphique puisse effectuer des opérations d'addition et de multiplication sur des données chiffrées, le support pour des opérations non linéaires complexes est limité, ce qui constitue un goulot d'étranglement pour des applications d'IA impliquant des réseaux de neurones profonds. Les solutions de chiffrement homomorphique actuelles sont principalement adaptées aux calculs linéaires et aux calculs polynomiaux simples, et l'application de modèles non linéaires est considérablement limitée.
Complexité du support multi-utilisateur : le FHE fonctionne bien dans un scénario à 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 multi-clés, permettant d'opérer sur des jeux de données chiffrés avec différentes clés, la gestion des clés et la complexité de l'architecture système augmentent considérablement.
La combinaison de FHE et de l'IA
À l'ère actuelle axée sur les données, l'IA est largement appliquée dans plusieurs domaines, mais les préoccupations concernant la confidentialité des données poussent souvent les utilisateurs à ne pas vouloir partager des informations sensibles. Le chiffrement homomorphique (FHE) offre une solution de protection de la vie privée dans le domaine de l'IA. Dans le contexte du cloud computing, le FHE permet de traiter les données des utilisateurs tout en maintenant leur état chiffré, garantissant ainsi la confidentialité des données.
Cet avantage est particulièrement important dans le cadre des 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 la protection des données pendant leur transmission. Le chiffrement de bout en bout FHE assure la conformité et la sécurité des données.
L'application du chiffrement homomorphique dans la blockchain
Le FHE est principalement utilisé dans la blockchain pour protéger la vie privée des données, y compris la vie privée sur la chaîne, la vie privée des données d'entraînement de l'IA, la vie privée des votes sur la chaîne et l'examen des transactions privées sur la chaîne, etc. Actuellement, plusieurs projets utilisent la technologie FHE pour promouvoir la mise en œuvre de la protection de la vie privée.
La solution FHE développée par une certaine entreprise est largement utilisée dans plusieurs projets de protection de la vie privée. Cette entreprise se concentre sur les opérations booléennes et les opérations sur des entiers de faible longueur en s'appuyant sur la technologie TFHE, et a construit une pile de développement FHE pour les applications blockchain et IA.
Une autre entreprise a développé un nouveau langage de contrat intelligent et une bibliothèque FHE, adaptés aux réseaux de blockchain.
Il y a aussi des projets utilisant le Chiffrement homomorphique pour réaliser la protection de la vie privée dans les réseaux de calcul AI, supportant plusieurs modèles AI.
Un réseau combinant le chiffrement homomorphique et l'IA, offrant un environnement d'IA décentralisé et protégé en matière de vie privée.
En tant que solution Layer 2 pour Ethereum, un certain projet prend en charge les Rollups FHE et les Coprocessors FHE, est compatible avec l'EVM et prend en charge les contrats intelligents écrits en Solidity.
Conclusion
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 de FHE fasse encore face à des défis tels que des coûts de calcul élevés et une évolutivité limitée, ces problèmes devraient être progressivement résolus grâce à l'accélération matérielle et à l'optimisation des algorithmes. Avec le développement de la technologie blockchain, FHE jouera un rôle de plus en plus important dans la protection de la vie privée et le calcul sécurisé. À l'avenir, FHE devrait devenir la technologie centrale soutenant le calcul de protection de la vie privée, apportant une percée révolutionnaire en matière de sécurité des données.
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SchroedingerGas
· 08-01 07:42
Avoir des jetons sans piège, c'est comme être fou.
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FlatTax
· 08-01 07:41
btc hausse rend les autres assez mal
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NFTDreamer
· 08-01 07:41
btc vrai bull de plus en plus silencieusement hausse
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not_your_keys
· 08-01 07:38
Les vieux pigeons ne s'inquiètent pas, il y a une hausse dans la stabilité.
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DeepRabbitHole
· 08-01 07:18
Le bull arrive avec la baisse de la chaleur.
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GasFeeVictim
· 08-01 07:15
off-chain a livré, tout le monde s'est sauvé, ennuyant
La discussion sur BTC diminue, le prix augmente. La technologie FHE pourrait devenir le cœur du calcul privé.
Dynamique du marché des actifs cryptographiques et potentiel du chiffrement homomorphique
À la date du 13 octobre, l'enthousiasme des discussions et la performance des prix des principaux actifs cryptographiques sont les suivants :
Selon les statistiques d'une plateforme de données, le volume de discussions sur Bitcoin la semaine dernière était de 12,52K, en baisse de 0,98 % par rapport à la semaine précédente. Son prix de clôture dimanche était de 63916 dollars, en hausse de 1,62 %.
Le volume de discussion sur Ethereum la semaine dernière était de 3,63K, avec une augmentation de 3,45 % par rapport à la semaine précédente. Son prix de clôture dimanche était de 2530 dollars, en baisse de 4 % par rapport à la semaine précédente.
Le volume de discussion sur TON la semaine dernière était de 782 fois, en baisse de 12,63 % par rapport à la semaine précédente. Son prix de clôture dimanche était de 5,26 dollars, avec une légère baisse de 0,25 % par rapport à la semaine précédente.
Chiffrement homomorphique ( FHE ) en tant que technologie de pointe dans le domaine de la cryptographie, présente de vastes perspectives d'application. Son principal avantage réside dans sa capacité à effectuer des calculs directement sur les données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer, offrant un soutien puissant pour la protection de la vie privée et le traitement des données. FHE peut être appliqué dans de nombreux domaines, notamment la finance, la santé, le cloud computing, l'apprentissage machine, les systèmes de vote, l'Internet des objets et la protection de la vie privée blockchain. Néanmoins, la voie de la commercialisation de FHE fait encore face à certains défis.
Le potentiel et les cas d'utilisation du chiffrement homomorphique
Le principal avantage du chiffrement homomorphique (FHE) réside dans la protection de la vie privée des données. Par exemple, lorsqu'une entreprise a besoin d'utiliser la puissance de calcul d'une autre entreprise pour analyser des données, mais ne souhaite pas que le contenu des données soit connu de la partie adverse, le FHE peut jouer un rôle. Le propriétaire des données peut transmettre les données chiffrées à la partie de calcul pour traitement, le résultat du calcul restant chiffré. Le propriétaire des données peut ensuite déchiffrer pour obtenir les résultats de l'analyse. Ce mécanisme protège à la fois la vie privée des données et n'entrave pas le travail de calcul nécessaire.
Pour les secteurs sensibles aux données tels que la finance et la santé, la fonction de protection de la vie privée de FHE est particulièrement importante. Avec le développement du cloud computing et de l'IA, la sécurité des données devient de plus en plus un point focal. FHE peut fournir une protection de la vie privée dans des calculs multipartites, permettant aux parties de collaborer sans divulguer d'informations sensibles. Dans la technologie blockchain, FHE améliore la transparence et la sécurité du traitement des données grâce à des fonctions telles que la protection de la vie privée sur chaîne et l'examen des transactions privées.
Comparaison entre FHE et d'autres techniques de chiffrement
Dans le domaine du Web3, le chiffrement homomorphique (FHE), les preuves à divulgation nulle de connaissance (ZK), le calcul sécurisé multi-parties (MPC) et les environnements d'exécution de confiance (TEE) sont tous des méthodes principales de protection de la vie privée. Contrairement à ZK, le FHE permet d'effectuer diverses opérations sur des données chiffrées sans avoir besoin de les déchiffrer au préalable. Le MPC permet à plusieurs parties d'effectuer des calculs tout en maintenant les données chiffrées, sans avoir à partager d'informations sensibles. Le TEE, quant à lui, offre un environnement de calcul sécurisé, mais est relativement limité en matière de flexibilité de traitement des données.
Ces technologies 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 coûts de calcul élevés et de faible évolutivité dans les applications pratiques, ce qui limite ses performances dans les applications en temps réel.
Limites et défis du FHE
Bien que la base théorique du chiffrement homomorphique soit solide, elle a rencontré certains défis pratiques lors de son processus de commercialisation :
Coût de calcul à grande échelle : le chiffrement homomorphique (FHE) nécessite d'importantes ressources de calcul, et par rapport aux calculs non chiffrés, son coût augmente considérablement. Pour les opérations polynomiales de haut degré, le temps de traitement croît de manière polynomiale, ce qui rend difficile la satisfaction des exigences de calcul en temps réel. Bien qu'il soit possible de réduire les coûts grâce à des accélérateurs matériels spécialisés, cela augmente également la complexité du déploiement.
Capacité opérationnelle limitée : Bien que le chiffrement homomorphique puisse effectuer des opérations d'addition et de multiplication sur des données chiffrées, le support pour des opérations non linéaires complexes est limité, ce qui constitue un goulot d'étranglement pour des applications d'IA impliquant des réseaux de neurones profonds. Les solutions de chiffrement homomorphique actuelles sont principalement adaptées aux calculs linéaires et aux calculs polynomiaux simples, et l'application de modèles non linéaires est considérablement limitée.
Complexité du support multi-utilisateur : le FHE fonctionne bien dans un scénario à 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 multi-clés, permettant d'opérer sur des jeux de données chiffrés avec différentes clés, la gestion des clés et la complexité de l'architecture système augmentent considérablement.
La combinaison de FHE et de l'IA
À l'ère actuelle axée sur les données, l'IA est largement appliquée dans plusieurs domaines, mais les préoccupations concernant la confidentialité des données poussent souvent les utilisateurs à ne pas vouloir partager des informations sensibles. Le chiffrement homomorphique (FHE) offre une solution de protection de la vie privée dans le domaine de l'IA. Dans le contexte du cloud computing, le FHE permet de traiter les données des utilisateurs tout en maintenant leur état chiffré, garantissant ainsi la confidentialité des données.
Cet avantage est particulièrement important dans le cadre des 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 la protection des données pendant leur transmission. Le chiffrement de bout en bout FHE assure la conformité et la sécurité des données.
L'application du chiffrement homomorphique dans la blockchain
Le FHE est principalement utilisé dans la blockchain pour protéger la vie privée des données, y compris la vie privée sur la chaîne, la vie privée des données d'entraînement de l'IA, la vie privée des votes sur la chaîne et l'examen des transactions privées sur la chaîne, etc. Actuellement, plusieurs projets utilisent la technologie FHE pour promouvoir la mise en œuvre de la protection de la vie privée.
La solution FHE développée par une certaine entreprise est largement utilisée dans plusieurs projets de protection de la vie privée. Cette entreprise se concentre sur les opérations booléennes et les opérations sur des entiers de faible longueur en s'appuyant sur la technologie TFHE, et a construit une pile de développement FHE pour les applications blockchain et IA.
Une autre entreprise a développé un nouveau langage de contrat intelligent et une bibliothèque FHE, adaptés aux réseaux de blockchain.
Il y a aussi des projets utilisant le Chiffrement homomorphique pour réaliser la protection de la vie privée dans les réseaux de calcul AI, supportant plusieurs modèles AI.
Un réseau combinant le chiffrement homomorphique et l'IA, offrant un environnement d'IA décentralisé et protégé en matière de vie privée.
En tant que solution Layer 2 pour Ethereum, un certain projet prend en charge les Rollups FHE et les Coprocessors FHE, est compatible avec l'EVM et prend en charge les contrats intelligents écrits en Solidity.
Conclusion
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 de FHE fasse encore face à des défis tels que des coûts de calcul élevés et une évolutivité limitée, ces problèmes devraient être progressivement résolus grâce à l'accélération matérielle et à l'optimisation des algorithmes. Avec le développement de la technologie blockchain, FHE jouera un rôle de plus en plus important dans la protection de la vie privée et le calcul sécurisé. À l'avenir, FHE devrait devenir la technologie centrale soutenant le calcul de protection de la vie privée, apportant une percée révolutionnaire en matière de sécurité des données.