Краткий анализ полностью гомоморфного шифрования FHE: технические принципы, сценарии применения и связанные проекты.

Автор оригинала: Хаотянь

Статья Виталикса о FHE (полностью гомоморфном шифровании) однажды была опубликована.ain вдохновил всех на исследование и воображение новых технологий шифрования. По моему мнению, FHE действительно на шаг выше технологии ZKP с точки зрения воображения и может помочь реализовать AI+Crypto в большем количестве сценариев применения. Как нам следует это понимать?

1) Определение: Полностью гомоморфное шифрование FHE позволяет реализовать работу с зашифрованными данными в определенной форме, не беспокоясь о раскрытии данных и конфиденциальности. Напротив, ZKP может решить проблему согласованной передачи данных только в зашифрованном состоянии. Сторона, получающая данные, может только проверить подлинность данных, представленных стороной данных. Это схема передачи с шифрованием «точка-точка»; в то время как полностью гомоморфное шифрование не ограничивает объем предмета операции, поэтому его можно рассматривать как схему операции шифрования «многие ко многим».

2) Как это работает: Традиционные компьютерные операции выполняются с данными в виде открытого текста. Если данные зашифрованы, их необходимо расшифровать перед расчетом, что неизбежно приведет к раскрытию конфиденциальных данных. Гомоморфное шифрование создает специальную схему шифрования, которая может выполнять гомоморфные преобразования зашифрованного текста, так что результат операции остается тем же, что и операция с открытым текстом. В системе гомоморфного шифрования добавление открытого текста эквивалентно умножению зашифрованного текста (правило), поэтому, если вы хотите добавить данные открытого текста, вам нужно только умножить зашифрованный текст (эквивалентность).

Короче говоря, гомоморфное шифрование использует специальные гомоморфные изменения, чтобы данные в состоянии зашифрованного текста давали тот же результат, что и открытый текст. Требуется лишь обеспечение гомоморфного соответствия характеристик правил работы.

3) Сценарии применения. В традиционной сфере Интернета полностью гомоморфное шифрование FHE может применяться в широком спектре областей, таких как облачное хранилище, биометрия, здравоохранение, финансы, реклама, секвенирование генов и т. д. В качестве примера можно привести биометрию: личные отпечатки пальцев. , радужная оболочка глаз, лица и другие биометрические данные являются конфиденциальными данными. Использование технологии FHE позволяет добиться сравнения и проверки этих данных в состоянии зашифрованного текста на сервере; Аналогично, фрагментация данных в сфере здравоохранения на протяжении многих лет может быть устранена с помощью FHE, позволяя различным медицинским структурам проводить совместный анализ и моделирование без обмена исходными данными.

В области криптографии пространство приложений FHE также может включать в себя несколько сценариев, требующих конфиденциальности, таких как игры, управление голосованием DAO, защита MEV, транзакции конфиденциальности, соблюдение нормативных требований и т. д. Возьмем в качестве примера игровой сценарий: платформа выполняет вычисления для продвигать игру, не подсматривая за картами на руках у игроков, делая игру более честной;

Если взять в качестве примера голосование DAO, киты могут участвовать в управлении голосованием, не раскрывая свои адреса и количество голосов, а протокол может генерировать результаты голосования посредством вычислений. Кроме того, пользователи могут передавать зашифрованные транзакции в Mempool, чтобы избежать раскрытия частной информации, такой как целевой адрес и сумма перевода. В другом примере, в сценарии регулирования, правительство может контролировать пул финансирования и лишить активов адресов, связанных с черными, без проверки конфиденциальных данных законных транзакций.

4) Недостатки: Стоит отметить, что вычислительная среда, в которой компьютеры выполняют рутинные операции в виде обычного текста, зачастую более сложна. Помимо сложения, вычитания, умножения и деления существуют еще условные циклы, выводы логических элементов и т. д., тогда как полугомоморфное шифрование и полностью гомоморфное шифрование могут быть быстро осуществлены только при сложении и умножении. Более сложные операции требуют комбинирования и суперпозиции, что соответственно увеличивает потребность в вычислительной мощности.

Таким образом, теоретически полностью гомоморфное шифрование может поддерживать любые вычисления, но из-за узких мест в производительности и характеристик алгоритма типы и сложность гомоморфных вычислений, которые могут быть эффективно выполнены, очень ограничены. Вообще говоря, сложные вычисления потребуют большого количества вычислительной мощности. Таким образом, процесс технической реализации полностью гомоморфного шифрования фактически представляет собой разработка процесс оптимизации алгоритмов и оптимизации контроля затрат вычислительной мощности, уделяя особое внимание производительности после аппаратного ускорения и повышения вычислительной мощности.

выше

По моему мнению, хотя полностью гомоморфное шифрование FHE сложно разработать и применить за короткий период времени, в качестве расширения и дополнения технологии ZKP оно может обеспечить большую поддержку для вычислений конфиденциальности больших моделей ИИ, совместного моделирования данных ИИ, Совместное обучение искусственному интеллекту, транзакции по соблюдению конфиденциальности Crypto и расширение сценария Crypto.

Эта статья взята из Интернета: Краткий анализ полностью гомоморфного шифрования FHE: технические принципы, сценарии применения и связанные проекты.

Связанный: Прогноз цены Fantom (FTM): может ли эта бычья модель предотвратить падение 31%?

Вкратце, цена Fantom формирует модель параболической кривой, которая предполагает потенциальную коррекцию 31%. Положительная корреляция альткоина с Биткойном предполагает, что FTM ожидает спад. Активные депозиты также находятся на многомесячном максимуме, что позволяет предположить, что мотивация для продажи высока. Цена Fantom (FTM) находится в процессе формирования бычьей модели, но, несмотря на ралли, она наблюдает медвежьи сигналы. Сможет ли альткойн бороться с этими настроениями и продолжить потенциальный рост 102%, или вскоре он столкнется с коррекцией 31%? Медвежьи сигналы крипторынка сильно влияют на цену Fantom Цена Fantom сохраняет свое присутствие выше отметки $1 с начала этой недели. Учитывая историческое движение, кажется, что альткойн, скорее всего, продолжит это ралли, но в более широком смысле…