Cryptoactifs marché données et Chiffrement homomorphique technologie développement
Au 13 octobre, la popularité des discussions et la performance des prix des trois principales Cryptoactifs sont les suivantes :
Le nombre de discussions sur le Bitcoin la semaine dernière était de 12,52 K, en baisse de 0,98 % par rapport à la semaine précédente. Le prix dimanche dernier était de 63916 dollars, en hausse de 1,62 % par rapport à dimanche de la semaine précédente.
Le nombre de discussions sur Ethereum la semaine dernière était de 3,63K, en hausse de 3,45 % par rapport à la semaine précédente. Le prix dimanche dernier était de 2530 dollars, en baisse de 4 % par rapport au dimanche précédent.
Le nombre de discussions sur un certain Cryptoactif la semaine dernière était de 782, soit une baisse de 12,63 % par rapport à la semaine précédente. Le prix de dimanche dernier était de 5,26 dollars, soit une légère baisse de 0,25 % par rapport à dimanche dernier.
Le chiffrement homomorphique ( FHE ) est une technologie très prometteuse dans le domaine de la cryptographie. Il permet d'effectuer des calculs directement sur des données chiffrées sans avoir à les déchiffrer, offrant ainsi un soutien solide pour la protection de la vie privée et le traitement des données. Le FHE peut être largement appliqué dans de nombreux domaines tels que 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 dans la blockchain. Bien que les perspectives d'application soient vastes, la commercialisation du FHE fait encore face à de nombreux défis.
Le potentiel et les cas d'utilisation de la FHE
Le principal avantage du chiffrement homomorphique réside dans la protection de la vie privée. Par exemple, une entreprise a besoin d'utiliser la capacité de calcul d'une autre entreprise pour analyser des données, mais ne souhaite pas que cette dernière ait accès au contenu spécifique. Le FHE peut jouer un rôle dans ce cas : le propriétaire des données peut transmettre des données chiffrées à la partie calculante pour traitement, les résultats du calcul restant chiffrés, et le propriétaire des données peut déchiffrer pour obtenir les résultats d'analyse. Ce mécanisme protège à la fois la vie privée des données et accomplit le travail de calcul requis.
Pour des secteurs sensibles aux données tels que la finance et la santé, ce mécanisme de protection de la vie privée est particulièrement important. Avec le développement du cloud computing et de l'intelligence artificielle, la sécurité des données devient de plus en plus un point focal. Le chiffrement homomorphique (FHE) peut offrir une protection de calcul multipartite dans ces scénarios, permettant aux parties de collaborer sans exposer d'informations sensibles. Dans la technologie blockchain, le 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 de FHE avec d'autres méthodes de chiffrement
Dans le domaine du Web3, le FHE, les preuves à zéro connaissance (ZK), le calcul multipartite (MPC) et l'environnement d'exécution de confiance (TEE) sont les principales méthodes de protection de la vie privée. Le FHE peut effectuer diverses opérations sur des données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer les données au préalable. Le MPC permet aux parties de calculer dans un contexte de données chiffrées sans partager d'informations privées. Le TEE offre un environnement de calcul sécurisé, mais la flexibilité du 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 chiffrement homomorphique (FHE) se distingue particulièrement. Cependant, le FHE fait face à des problèmes de coûts de calcul élevés et de mauvaise évolutivité dans les applications réelles, ce qui limite ses performances dans les applications en temps réel.
Limitations et défis du FHE
Bien que la théorie FHE soit solide, elle rencontre des défis pratiques dans les applications commercialisées :
Coûts de calcul à grande échelle : Le FHE nécessite d'importantes ressources de calcul, et par rapport au calcul non chiffré, ses coûts augmentent considérablement. Pour les opérations de polynômes de haut degré, le temps de traitement augmente de manière polynomiale, ce qui rend difficile de répondre aux besoins de calcul en temps réel.
Capacité d'opération limitée : FHE peut exécuter l'addition et la multiplication de données chiffrées, mais le support pour des opérations non linéaires complexes est limité, ce qui constitue un goulot d'étranglement pour les applications d'intelligence artificielle impliquant des réseaux de neurones profonds.
Complexité du support multi-utilisateur : le FHE fonctionne bien dans des scénarios à utilisateur unique, mais la complexité du système augmente considérablement lorsqu'il s'agit d'ensembles de données multi-utilisateurs.
La combinaison de FHE et de l'intelligence artificielle
À l'ère des données, l'intelligence artificielle est largement utilisée dans plusieurs domaines, mais les préoccupations concernant la confidentialité des données empêchent les utilisateurs de partager des informations sensibles. Le chiffrement homomorphique (FHE) offre une solution de protection de la vie privée dans le domaine de l'IA. Dans les scénarios de cloud computing, le FHE permet de traiter les données des utilisateurs tout en maintenant leur état de chiffrement, garantissant ainsi la confidentialité.
Cet avantage est particulièrement important dans le cadre de réglementations telles que le GDPR, 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 pendant le transfert. Le chiffrement de bout en bout de FHE garantit la conformité et la sécurité des données.
Applications et projets actuels du chiffrement homomorphique dans la blockchain
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 de formation en IA, la vie privée des votes sur la chaîne et l'examen des transactions privées sur la chaîne. Plusieurs projets utilisent la technologie FHE pour promouvoir la réalisation de la protection de la vie privée.
Certains projets ont développé des solutions FHE basées sur la technologie TFHE, se concentrant sur les opérations booléennes et les opérations sur des entiers de faible longueur, et ont construit une pile de développement FHE pour les applications blockchain et IA. D'autres projets ont développé de nouveaux langages de contrats intelligents et des bibliothèques FHE, adaptées aux réseaux blockchain.
Certains projets utilisent le chiffrement homomorphique (FHE) pour réaliser une protection de la vie privée dans les réseaux de calcul AI, soutenant plusieurs modèles AI. D'autres projets combinent le FHE avec l'intelligence artificielle, offrant un environnement AI décentralisé et respectueux de la vie privée.
Certains projets en tant que solutions Layer 2 d'Ethereum prennent en charge les Rollups FHE et les Coprocessors FHE, sont compatibles avec l'EVM et prennent 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 actuelle de FHE fasse encore face à des problèmes de coûts de calcul élevés et de faible évolutivité, ces problèmes devraient progressivement être 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 en matière de protection de la vie privée et de calcul sécurisé. À l'avenir, FHE pourrait devenir la technologie centrale soutenant le calcul de protection de la vie privée, apportant une nouvelle percée révolutionnaire à la sécurité des données.
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AirdropHunterXiao
· Il y a 16h
BTC va décoller, n'est-ce pas ?
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ChainDoctor
· Il y a 21h
Cette fois, c'est vraiment haussier, n'est-ce pas ?
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RugpullTherapist
· 08-06 10:41
Le bull run est arrivé, faisons un tour.
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SchrodingerPrivateKey
· 08-06 10:41
Pourquoi les données sont-elles si étranges ?
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MysteryBoxBuster
· 08-06 10:39
BTC est vraiment fort, il est en vert.
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GasDevourer
· 08-06 10:16
Le premier à se faire prendre pour des cons dans l'univers de la cryptomonnaie
Les applications et défis de la protection de la vie privée de la technologie FHE dans le domaine de la Blockchain et de l'IA
Cryptoactifs marché données et Chiffrement homomorphique technologie développement
Au 13 octobre, la popularité des discussions et la performance des prix des trois principales Cryptoactifs sont les suivantes :
Le nombre de discussions sur le Bitcoin la semaine dernière était de 12,52 K, en baisse de 0,98 % par rapport à la semaine précédente. Le prix dimanche dernier était de 63916 dollars, en hausse de 1,62 % par rapport à dimanche de la semaine précédente.
Le nombre de discussions sur Ethereum la semaine dernière était de 3,63K, en hausse de 3,45 % par rapport à la semaine précédente. Le prix dimanche dernier était de 2530 dollars, en baisse de 4 % par rapport au dimanche précédent.
Le nombre de discussions sur un certain Cryptoactif la semaine dernière était de 782, soit une baisse de 12,63 % par rapport à la semaine précédente. Le prix de dimanche dernier était de 5,26 dollars, soit une légère baisse de 0,25 % par rapport à dimanche dernier.
Le chiffrement homomorphique ( FHE ) est une technologie très prometteuse dans le domaine de la cryptographie. Il permet d'effectuer des calculs directement sur des données chiffrées sans avoir à les déchiffrer, offrant ainsi un soutien solide pour la protection de la vie privée et le traitement des données. Le FHE peut être largement appliqué dans de nombreux domaines tels que 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 dans la blockchain. Bien que les perspectives d'application soient vastes, la commercialisation du FHE fait encore face à de nombreux défis.
Le potentiel et les cas d'utilisation de la FHE
Le principal avantage du chiffrement homomorphique réside dans la protection de la vie privée. Par exemple, une entreprise a besoin d'utiliser la capacité de calcul d'une autre entreprise pour analyser des données, mais ne souhaite pas que cette dernière ait accès au contenu spécifique. Le FHE peut jouer un rôle dans ce cas : le propriétaire des données peut transmettre des données chiffrées à la partie calculante pour traitement, les résultats du calcul restant chiffrés, et le propriétaire des données peut déchiffrer pour obtenir les résultats d'analyse. Ce mécanisme protège à la fois la vie privée des données et accomplit le travail de calcul requis.
Pour des secteurs sensibles aux données tels que la finance et la santé, ce mécanisme de protection de la vie privée est particulièrement important. Avec le développement du cloud computing et de l'intelligence artificielle, la sécurité des données devient de plus en plus un point focal. Le chiffrement homomorphique (FHE) peut offrir une protection de calcul multipartite dans ces scénarios, permettant aux parties de collaborer sans exposer d'informations sensibles. Dans la technologie blockchain, le 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 de FHE avec d'autres méthodes de chiffrement
Dans le domaine du Web3, le FHE, les preuves à zéro connaissance (ZK), le calcul multipartite (MPC) et l'environnement d'exécution de confiance (TEE) sont les principales méthodes de protection de la vie privée. Le FHE peut effectuer diverses opérations sur des données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer les données au préalable. Le MPC permet aux parties de calculer dans un contexte de données chiffrées sans partager d'informations privées. Le TEE offre un environnement de calcul sécurisé, mais la flexibilité du 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 chiffrement homomorphique (FHE) se distingue particulièrement. Cependant, le FHE fait face à des problèmes de coûts de calcul élevés et de mauvaise évolutivité dans les applications réelles, ce qui limite ses performances dans les applications en temps réel.
Limitations et défis du FHE
Bien que la théorie FHE soit solide, elle rencontre des défis pratiques dans les applications commercialisées :
Coûts de calcul à grande échelle : Le FHE nécessite d'importantes ressources de calcul, et par rapport au calcul non chiffré, ses coûts augmentent considérablement. Pour les opérations de polynômes de haut degré, le temps de traitement augmente de manière polynomiale, ce qui rend difficile de répondre aux besoins de calcul en temps réel.
Capacité d'opération limitée : FHE peut exécuter l'addition et la multiplication de données chiffrées, mais le support pour des opérations non linéaires complexes est limité, ce qui constitue un goulot d'étranglement pour les applications d'intelligence artificielle impliquant des réseaux de neurones profonds.
Complexité du support multi-utilisateur : le FHE fonctionne bien dans des scénarios à utilisateur unique, mais la complexité du système augmente considérablement lorsqu'il s'agit d'ensembles de données multi-utilisateurs.
La combinaison de FHE et de l'intelligence artificielle
À l'ère des données, l'intelligence artificielle est largement utilisée dans plusieurs domaines, mais les préoccupations concernant la confidentialité des données empêchent les utilisateurs de partager des informations sensibles. Le chiffrement homomorphique (FHE) offre une solution de protection de la vie privée dans le domaine de l'IA. Dans les scénarios de cloud computing, le FHE permet de traiter les données des utilisateurs tout en maintenant leur état de chiffrement, garantissant ainsi la confidentialité.
Cet avantage est particulièrement important dans le cadre de réglementations telles que le GDPR, 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 pendant le transfert. Le chiffrement de bout en bout de FHE garantit la conformité et la sécurité des données.
Applications et projets actuels du chiffrement homomorphique dans la blockchain
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 de formation en IA, la vie privée des votes sur la chaîne et l'examen des transactions privées sur la chaîne. Plusieurs projets utilisent la technologie FHE pour promouvoir la réalisation de la protection de la vie privée.
Certains projets ont développé des solutions FHE basées sur la technologie TFHE, se concentrant sur les opérations booléennes et les opérations sur des entiers de faible longueur, et ont construit une pile de développement FHE pour les applications blockchain et IA. D'autres projets ont développé de nouveaux langages de contrats intelligents et des bibliothèques FHE, adaptées aux réseaux blockchain.
Certains projets utilisent le chiffrement homomorphique (FHE) pour réaliser une protection de la vie privée dans les réseaux de calcul AI, soutenant plusieurs modèles AI. D'autres projets combinent le FHE avec l'intelligence artificielle, offrant un environnement AI décentralisé et respectueux de la vie privée.
Certains projets en tant que solutions Layer 2 d'Ethereum prennent en charge les Rollups FHE et les Coprocessors FHE, sont compatibles avec l'EVM et prennent 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 actuelle de FHE fasse encore face à des problèmes de coûts de calcul élevés et de faible évolutivité, ces problèmes devraient progressivement être 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 en matière de protection de la vie privée et de calcul sécurisé. À l'avenir, FHE pourrait devenir la technologie centrale soutenant le calcul de protection de la vie privée, apportant une nouvelle percée révolutionnaire à la sécurité des données.