Eine kurze Analyse der vollständig homomorphen FHE-Verschlüsselung: technische Prinzipien, Anwendungsszenarien und verwandte Projekte

Originalautor: Haotian

Vitaliks Artikel über FHE (Fully Homomorphic Encryption) hat erneut jedermanns Erkundung und Vorstellungskraft für neue Verschlüsselungstechnologien inspiriert. Meiner Meinung nach ist FHE in Bezug auf Vorstellungskraft tatsächlich einen Schritt weiter als die ZKP-Technologie und kann dazu beitragen, dass AI+Crypto in mehr Anwendungsszenarien implementiert wird. Wie ist das zu verstehen?

1) Definition: Die vollständig homomorphe FHE-Verschlüsselung kann den Vorgang der Verschlüsselung von Daten in einer bestimmten Form realisieren, ohne sich um die Offenlegung von Daten und Privatsphäre sorgen zu müssen. Im Gegensatz dazu kann ZKP nur das Problem der konsistenten Übertragung von Daten in einem verschlüsselten Zustand lösen. Die empfangende Partei der Daten kann nur überprüfen, ob die von der Datenpartei übermittelten Daten authentisch sind. Es handelt sich um ein Punkt-zu-Punkt-Verschlüsselungsübertragungsschema. Während die vollständig homomorphe Verschlüsselung den Umfang des Vorgangsgegenstands nicht einschränkt, kann sie als Viele-zu-viele-Verschlüsselungsoperationsschema betrachtet werden.

2) Funktionsweise: Herkömmliche Computeroperationen werden mit Klartextdaten durchgeführt. Wenn die Daten verschlüsselt sind, müssen sie vor der Berechnung entschlüsselt werden, wodurch zwangsläufig private Daten offengelegt werden. Die homomorphe Verschlüsselung erstellt ein spezielles Verschlüsselungsschema, das homomorphe Transformationen mit Chiffretext durchführen kann, sodass das Ergebnis der Operation mit dem der Klartextoperation übereinstimmt. In einem homomorphen Verschlüsselungssystem entspricht die Addition von Klartext der Multiplikation von Chiffretext (eine Regel). Wenn Sie also Klartextdaten hinzufügen möchten, müssen Sie nur den Chiffretext multiplizieren (Äquivalenz).

Kurz gesagt, die homomorphe Verschlüsselung verwendet spezielle homomorphe Änderungen, damit Daten im Geheimtextzustand dasselbe Ergebnis wie im Klartext erzeugen. Dazu müssen lediglich die homomorphen Korrespondenzeigenschaften der Operationsregeln sichergestellt werden.

3) Anwendungsszenarien: Im traditionellen Internetbereich kann die vollständig homomorphe FHE-Verschlüsselung in vielen Bereichen eingesetzt werden, beispielsweise in Cloud-Speicherung, Biometrie, Gesundheitswesen, Finanzen, Werbung, Gensequenzierung usw. Am Beispiel der Biometrie sind Fingerabdrücke, Iris, Gesichter und andere biometrische Daten vertrauliche Daten. Durch den Einsatz der FHE-Technologie können diese Daten im verschlüsselten Zustand des Servers verglichen und überprüft werden. Ebenso kann die jahrelange Datenfragmentierung im Gesundheitswesen durch FHE aufgebrochen werden, sodass verschiedene medizinische Strukturen gemeinsame Analysen und Modellierungen durchführen können, ohne die Originaldaten teilen zu müssen.

Im Bereich Kryptowährungen kann der FHE-Anwendungsraum auch mehrere Szenarien umfassen, die Datenschutz erfordern, wie z. B. Spiele, DAO-Abstimmungsverwaltung, MEV-Schutz, Datenschutztransaktionen, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften usw. Nehmen wir das Spielszenario als Beispiel: Die Plattform führt Berechnungen durch, um das Spiel zu fördern, ohne die Karten in den Händen der Spieler auszuspionieren, wodurch das Spiel fairer wird.

Am Beispiel der DAO-Abstimmung können Wale an der Abstimmungsverwaltung teilnehmen, ohne ihre Adressen und die Anzahl der Stimmen preiszugeben, und das Protokoll kann Abstimmungsergebnisse durch Berechnungen generieren. Darüber hinaus können Benutzer verschlüsselte Transaktionen an Mempool weitergeben, um die Offenlegung privater Informationen wie Zieladresse und Überweisungsbetrag zu vermeiden. In einem anderen Beispiel kann die Regierung in einem Regulierungsszenario den Finanzierungspool überwachen und die Vermögenswerte von Black-Related-Adressen entfernen, ohne die Datenschutzdaten legaler Transaktionen zu überprüfen.

4) Nachteile: Es ist anzumerken, dass die Computerumgebung, in der Computer Routineoperationen im Klartext ausführen, oft komplexer ist. Neben Addition, Subtraktion, Multiplikation und Division gibt es auch bedingte Schleifen, logische Gatterbeurteilungen usw., während semihomomorphe Verschlüsselung und vollhomomorphe Verschlüsselung nur bei Addition und Multiplikation schnell ausgeführt werden können. Komplexere Operationen erfordern Kombination und Überlagerung, was den Rechenleistungsbedarf entsprechend erhöht.

Theoretisch kann die vollständig homomorphe Verschlüsselung also jede Berechnung unterstützen, aber aufgrund von Leistungsengpässen und Algorithmuseigenschaften sind die Arten und die Komplexität homomorpher Berechnungen, die effizient ausgeführt werden können, sehr begrenzt. Im Allgemeinen erfordern komplexe Berechnungen eine große Rechenleistung. Daher ist der technische Implementierungsprozess der vollständig homomorphen Verschlüsselung eigentlich ein Entwicklungsprozess zur Optimierung des Algorithmus und zur Kostenkontrolle der Rechenleistung, wobei der Schwerpunkt insbesondere auf der Leistung nach Hardwarebeschleunigung und Rechenleistungssteigerung liegt.

über

Obwohl es meiner Meinung nach schwierig ist, die vollständig homomorphe FHE-Verschlüsselung in kurzer Zeit ausgereift und anwendbar zu machen, kann sie als Erweiterung und Ergänzung der ZKP-Technologie einen großen Unterstützungswert für KI-Datenschutzberechnungen in großen Modellen, die gemeinsame Modellierung von KI-Daten, kollaboratives KI-Training, Krypto-Datenschutz-Compliance-Transaktionen und die Erweiterung von Krypto-Szenarien bieten.

Dieser Artikel stammt aus dem Internet: Eine kurze Analyse der vollständig homomorphen FHE-Verschlüsselung: technische Prinzipien, Anwendungsszenarien und verwandte Projekte

Verbunden mit: Fantom (FTM)-Preisvorhersage: Kann dieses bullische Muster einen 31%-Rückgang verhindern?

Kurz gesagt: Der Fantom-Preis bildet ein parabolisches Kurvenmuster, was darauf hindeutet, dass eine mögliche 31%-Korrektur möglich sein könnte. Die positive Korrelation der Altcoin mit Bitcoin deutet darauf hin, dass FTM einen Rückgang erwartet. Die aktiven Einlagen liegen ebenfalls auf einem Mehrmonatshoch, was darauf hindeutet, dass die Verkaufsmotivation hoch ist. Der Fantom-Preis (FTM) befindet sich mitten in der Bildung eines bullischen Musters, aber trotz der Rallye sind bärische Signale zu beobachten. Kann die Altcoin dieser Stimmung entgegenwirken und ihren potenziellen Anstieg um 102% fortsetzen, oder wird sie bald einer 31%-Korrektur ausgesetzt sein? Bärische Signale am Kryptomarkt belasten den Fantom-Preis stark. Der Fantom-Preis hat seine Präsenz über der $1-Marke seit Anfang dieser Woche gehalten. In Anbetracht der historischen Bewegung scheint es, als würde die Altcoin diese Rallye wahrscheinlich fortsetzen, aber breitere…