Анализ коммерческих перспектив AI и Гомоморфного шифрования
Недавно была проведена статистика обсуждений и изменения цен нескольких основных шифрования валют. Данные показывают, что количество обсуждений биткойна немного снизилось на прошлой неделе, но цена немного поднялась. Обсуждения эфира возросли, но цена упала. Обсуждения TON и цена снизились.
Гомоморфное шифрование(FHE) как новая криптографическая технология вызывает широкий интерес. Оно позволяет производить вычисления непосредственно на зашифрованных данных без необходимости расшифровки, что предоставляет мощную поддержку для защиты конфиденциальности и обработки данных. FHE имеет широкие перспективы применения в таких областях, как финансы, здравоохранение, облачные вычисления и особенно в ситуациях, когда необходимо защищать конфиденциальные данные.
Основное преимущество FHE заключается в способности защищать конфиденциальность. Например, компания может передать зашифрованные данные другой компании для анализа и расчетов, не беспокоясь о утечке данных. Этот механизм особенно важен для таких отраслей, как финансы и здравоохранение. В области облачных вычислений и искусственного интеллекта FHE также может обеспечить безопасные многопользовательские вычисления. Кроме того, FHE может быть применен в технологии блокчейн, повышая прозрачность и безопасность обработки данных.
По сравнению с другими технологиями защиты конфиденциальности, такими как доказательства с нулевым раскрытием и многопартийные вычисления, Гомоморфное шифрование обладает преимуществом в поддержке сложных вычислительных задач. Тем не менее, Гомоморфное шифрование все еще сталкивается с некоторыми вызовами в практическом применении, в основном включающими:
Большие вычислительные затраты: Гомоморфное шифрование требует значительных вычислительных ресурсов, что затрудняет удовлетворение требований к вычислениям в реальном времени.
Ограниченные операционные возможности: в настоящее время FHE в основном подходит для линейных и простых полиномиальных вычислений, поддержка сложных нелинейных операций недостаточна.
Поддержка нескольких пользователей сложна: при работе с многопользовательскими наборами данных сложность системы значительно возрастает.
В области искусственного интеллекта Гомоморфное шифрование предлагает новые решения для защиты конфиденциальности данных. Пользователи могут анализировать данные с использованием облачных AI-сервисов, защищая при этом чувствительную информацию. Эта особенность особенно важна в условиях требований таких регуляций, как GDPR.
В настоящее время несколько проектов применяют технологии FHE в области блокчейна, в основном сосредоточившись на конфиденциальности данных в цепочке, конфиденциальности данных для обучения ИИ, конфиденциальности голосования в цепочке и других направлениях. Некоторые представительские проекты включают:
Платформа разработки FHE, сфокусированная на булевых операциях и операциях с целыми числами низкой длины
Разработка нового типа языка смарт-контрактов и библиотеки Гомоморфного шифрования
Решение для защиты конфиденциальности сети вычислений AI с использованием Гомоморфного шифрования
Децентрализованная платформа защиты конфиденциальности, объединяющая Гомоморфное шифрование и ИИ
Поддержка FHE в решении масштабирования второго уровня Ethereum
Несмотря на то, что Гомоморфное шифрование (FHE) в настоящее время по-прежнему сталкивается с проблемами в коммерческих приложениях, благодаря аппаратному ускорению и оптимизации алгоритмов эти проблемы, как ожидается, будут постепенно решены. С развитием технологии блокчейна FHE будет играть все более важную роль в защите конфиденциальности и безопасных вычислениях. В будущем FHE, как ожидается, станет ключевой технологией, поддерживающей вычисления с защитой конфиденциальности, что приведет к революционным прорывам в области безопасности данных.
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» .
11 Лайков
Награда
11
4
Поделиться
комментарий
0/400
ArbitrageBot
· 5ч назад
Интересно, жду много от трассы fhe.
Посмотреть ОригиналОтветить0
LostBetweenChains
· 5ч назад
Снова появилась новая концепция шифрования, будут играть для лохов, без твердой валюты никто не поверит
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidityWitch
· 5ч назад
Хотя это и бык, но почему рынок не реагирует?
Посмотреть ОригиналОтветить0
CryptoNomics
· 6ч назад
*вздыхает* анализ корреляции показывает нулевую статистическую значимость между приемом FHE и движением цены токена... аматоры все еще не понимают основные эконометрики
Анализ перспектив применения технологии FHE в области ИИ и Блокчейн
Анализ коммерческих перспектив AI и Гомоморфного шифрования
Недавно была проведена статистика обсуждений и изменения цен нескольких основных шифрования валют. Данные показывают, что количество обсуждений биткойна немного снизилось на прошлой неделе, но цена немного поднялась. Обсуждения эфира возросли, но цена упала. Обсуждения TON и цена снизились.
Гомоморфное шифрование(FHE) как новая криптографическая технология вызывает широкий интерес. Оно позволяет производить вычисления непосредственно на зашифрованных данных без необходимости расшифровки, что предоставляет мощную поддержку для защиты конфиденциальности и обработки данных. FHE имеет широкие перспективы применения в таких областях, как финансы, здравоохранение, облачные вычисления и особенно в ситуациях, когда необходимо защищать конфиденциальные данные.
Основное преимущество FHE заключается в способности защищать конфиденциальность. Например, компания может передать зашифрованные данные другой компании для анализа и расчетов, не беспокоясь о утечке данных. Этот механизм особенно важен для таких отраслей, как финансы и здравоохранение. В области облачных вычислений и искусственного интеллекта FHE также может обеспечить безопасные многопользовательские вычисления. Кроме того, FHE может быть применен в технологии блокчейн, повышая прозрачность и безопасность обработки данных.
По сравнению с другими технологиями защиты конфиденциальности, такими как доказательства с нулевым раскрытием и многопартийные вычисления, Гомоморфное шифрование обладает преимуществом в поддержке сложных вычислительных задач. Тем не менее, Гомоморфное шифрование все еще сталкивается с некоторыми вызовами в практическом применении, в основном включающими:
Большие вычислительные затраты: Гомоморфное шифрование требует значительных вычислительных ресурсов, что затрудняет удовлетворение требований к вычислениям в реальном времени.
Ограниченные операционные возможности: в настоящее время FHE в основном подходит для линейных и простых полиномиальных вычислений, поддержка сложных нелинейных операций недостаточна.
Поддержка нескольких пользователей сложна: при работе с многопользовательскими наборами данных сложность системы значительно возрастает.
В области искусственного интеллекта Гомоморфное шифрование предлагает новые решения для защиты конфиденциальности данных. Пользователи могут анализировать данные с использованием облачных AI-сервисов, защищая при этом чувствительную информацию. Эта особенность особенно важна в условиях требований таких регуляций, как GDPR.
В настоящее время несколько проектов применяют технологии FHE в области блокчейна, в основном сосредоточившись на конфиденциальности данных в цепочке, конфиденциальности данных для обучения ИИ, конфиденциальности голосования в цепочке и других направлениях. Некоторые представительские проекты включают:
Несмотря на то, что Гомоморфное шифрование (FHE) в настоящее время по-прежнему сталкивается с проблемами в коммерческих приложениях, благодаря аппаратному ускорению и оптимизации алгоритмов эти проблемы, как ожидается, будут постепенно решены. С развитием технологии блокчейна FHE будет играть все более важную роль в защите конфиденциальности и безопасных вычислениях. В будущем FHE, как ожидается, станет ключевой технологией, поддерживающей вычисления с защитой конфиденциальности, что приведет к революционным прорывам в области безопасности данных.