Полностью гомоморфное шифрование ( FHE ) является передовой криптографической технологией, которая позволяет выполнять вычисления непосредственно на зашифрованных данных, обеспечивая при этом защиту конфиденциальности в процессе обработки данных. FHE имеет потенциальные области применения в различных сферах, таких как финансы, здравоохранение, облачные вычисления, особенно подходит для обработки и анализа данных с учетом защиты конфиденциальности. Однако из-за огромных вычислительных и объемных затрат коммерциализация FHE все еще требует времени.
Основной принцип FHE заключается в скрытии исходной информации с помощью многочленов и введении случайного шума для повышения безопасности. Для достижения вычислений бесконечной глубины FHE использует такие технологии, как переключение ключей, переключение модулей и привязка для управления шумом. В настоящее время основными схемами FHE являются BGV, BFV, CKKS и TFHE.
Несмотря на широкие перспективы технологии FHE, ее главная проблема заключается в вычислительной эффективности. По сравнению с обычными вычислениями, вычислительные затраты FHE могут превышать обычные вычисления в миллионы раз. С этой целью Агентство передовых оборонных исследований Министерства обороны США (DARPA) запустило специализированную программу Dprive, направленную на повышение скорости вычислений FHE до примерно 1/10 от скорости обычных вычислений. Программа сосредоточена на увеличении длины слова процессора, создании специализированных чипов ASIC, реализации параллельной архитектуры MIMD и других аспектах, пытаясь преодолеть узкие места производительности FHE.
В области блокчейна FHE в основном используется для защиты конфиденциальности данных, включая конфиденциальные транзакции на цепочке, защиту конфиденциальности данных для обучения ИИ, конфиденциальное голосование и др. Некоторые проекты, такие как Fhenix, Privasea и др., исследуют применение FHE в блокчейне. В частности, компания Zama разработала довольно зрелую цепочку инструментов FHE на основе схемы TFHE, что облегчает работу блокчейн-проектов.
Несмотря на то, что FHE все еще находится на ранней стадии и сталкивается с многочисленными техническими проблемами, с развитием специализированных чипов и постоянными инвестициями, FHE имеет потенциал привести к разрушительным изменениям в будущем, особенно в таких областях, как оборона, финансы и медицина, где требования к конфиденциальности крайне высоки. Как перспективная передовая технология, FHE заслуживает постоянного внимания и исследования со стороны отрасли.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
15 Лайков
Награда
15
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
SocialAnxietyStaker
· 6ч назад
задержка высокая до немоты, как это использовать?
Посмотреть ОригиналОтветить0
RadioShackKnight
· 6ч назад
Снова все запутано, давайте поговорим об этом позже.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeCrybaby
· 6ч назад
Вычислительная мощность стоимость такая высокая, кто заплатит?
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropHuntress
· 6ч назад
Расходы на стоимость так высоки, а различные капиталисты снова обратили внимание на новую концепцию, будут играть для лохов.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BearMarketNoodler
· 6ч назад
Слишком много ресурсов тратится, кто заплатит за вычислительную мощность?
FHE-технология: Будущее и вызовы приватных вычислений в Блокчейн
FHE: Будущее приватных вычислений
Полностью гомоморфное шифрование ( FHE ) является передовой криптографической технологией, которая позволяет выполнять вычисления непосредственно на зашифрованных данных, обеспечивая при этом защиту конфиденциальности в процессе обработки данных. FHE имеет потенциальные области применения в различных сферах, таких как финансы, здравоохранение, облачные вычисления, особенно подходит для обработки и анализа данных с учетом защиты конфиденциальности. Однако из-за огромных вычислительных и объемных затрат коммерциализация FHE все еще требует времени.
Основной принцип FHE заключается в скрытии исходной информации с помощью многочленов и введении случайного шума для повышения безопасности. Для достижения вычислений бесконечной глубины FHE использует такие технологии, как переключение ключей, переключение модулей и привязка для управления шумом. В настоящее время основными схемами FHE являются BGV, BFV, CKKS и TFHE.
Несмотря на широкие перспективы технологии FHE, ее главная проблема заключается в вычислительной эффективности. По сравнению с обычными вычислениями, вычислительные затраты FHE могут превышать обычные вычисления в миллионы раз. С этой целью Агентство передовых оборонных исследований Министерства обороны США (DARPA) запустило специализированную программу Dprive, направленную на повышение скорости вычислений FHE до примерно 1/10 от скорости обычных вычислений. Программа сосредоточена на увеличении длины слова процессора, создании специализированных чипов ASIC, реализации параллельной архитектуры MIMD и других аспектах, пытаясь преодолеть узкие места производительности FHE.
В области блокчейна FHE в основном используется для защиты конфиденциальности данных, включая конфиденциальные транзакции на цепочке, защиту конфиденциальности данных для обучения ИИ, конфиденциальное голосование и др. Некоторые проекты, такие как Fhenix, Privasea и др., исследуют применение FHE в блокчейне. В частности, компания Zama разработала довольно зрелую цепочку инструментов FHE на основе схемы TFHE, что облегчает работу блокчейн-проектов.
Несмотря на то, что FHE все еще находится на ранней стадии и сталкивается с многочисленными техническими проблемами, с развитием специализированных чипов и постоянными инвестициями, FHE имеет потенциал привести к разрушительным изменениям в будущем, особенно в таких областях, как оборона, финансы и медицина, где требования к конфиденциальности крайне высоки. Как перспективная передовая технология, FHE заслуживает постоянного внимания и исследования со стороны отрасли.