A criptografia totalmente homomórfica ( FHE ) é uma tecnologia de criptografia avançada que permite realizar cálculos diretamente sobre dados criptografados. Isso significa que é possível processar informações sensíveis enquanto se protege a privacidade. A FHE tem aplicações potenciais em várias áreas, como finanças, saúde e computação em nuvem, mas atualmente enfrenta o desafio de um grande custo computacional.
Princípios básicos do FHE
A ideia central do FHE é usar polinómios para ocultar os dados originais. Por exemplo, o número digital criptografado 2 pode ser:
Escolha um polinómio de chave s(x)
Gerar um polinómio aleatório a(x)
Adicione um pequeno polinómio de "ruído" e(x)
Resultado da criptografia: c(x) = 2 + a(x)*s(x) + e(x)
Na decodificação, basta conhecer a chave s(x) para recuperar os dados originais 2 de c(x).
Os principais desafios enfrentados pela FHE são o crescimento do ruído. Cada cálculo aumenta o ruído, o que pode, eventualmente, resultar na incapacidade de descriptografar corretamente. Para isso, os pesquisadores propuseram várias técnicas:
Mudança de chave: Compressão do tamanho do texto cifrado
Mudança de módulo: reduzir o ruído
Auto-boot: redefinir o ruído para o nível inicial
Atualmente, as principais soluções de FHE utilizam a tecnologia de auto-implantação, mas o custo computacional ainda é muito elevado.
Problemas enfrentados pelo FHE
Em comparação com a computação comum, o custo da computação FHE é várias ordens de magnitude maior. De acordo com a estimativa da Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa dos EUA (DARPA), a velocidade da computação FHE é aproximadamente 1 milhão de vezes mais lenta do que a computação comum.
Para acelerar a FHE, a DARPA iniciou o programa DPRIVE, abordando os seguintes aspectos:
Aumentar o comprimento da palavra do processador
Desenvolver processadores ASIC dedicados
Construir uma arquitetura paralela MIMD
No entanto, o progresso do plano tem sido lento, e ainda há uma lacuna em relação ao objetivo esperado.
A aplicação da Criptografia homomórfica totalmente em blockchain
No campo da blockchain, FHE é principalmente utilizado para proteger a privacidade dos dados, incluindo:
Transações privadas na cadeia
Proteção da privacidade dos dados de treino de IA
Privacidade de votação em cadeia
Proteção MEV
Mas o FHE também enfrenta desafios em termos de eficiência e demanda de recursos computacionais.
Principais Projetos
Os principais projetos na área de FHE atualmente incluem:
Zama: Baseado na solução TFHE, fornece uma cadeia de ferramentas de desenvolvimento completa
Fhenix: Construir uma rede Layer 2 com prioridade na privacidade
Privasea: Focado na proteção de privacidade de dados LLM
Inco Network: Construir a rede FHE Layer 1
Arcium: Integração de tecnologias como FHE, MPC e ZK
Mind Network: combina Restaking e a arquitetura de sub-rede FHE
Octra: utiliza uma tecnologia única de hypergraphs para implementar FHE
Perspectivas Futuras
A tecnologia FHE ainda está em fase inicial, enfrentando diversos desafios:
Baixa eficiência, alto custo computacional
Dificuldade elevada na implementação do projeto
Perspectivas comerciais incertas
Falta de investimento de capital
Mas com o desenvolvimento de chips dedicados e a entrada de mais fundos, espera-se que a FHE traga transformações em áreas como defesa, finanças e saúde, liberando o potencial dos dados de privacidade. O futuro do desenvolvimento da FHE é promissor.
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WinterWarmthCat
· 14h atrás
bull啊 A questão da privacidade finalmente está a ser levada a sério por alguém
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wagmi_eventually
· 15h atrás
A Wang corre corre corre
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BloodInStreets
· 15h atrás
Outro novo conceito de fazer as pessoas de parvas? Verifiquei que o custo é absurdamente alto.
FHE tecnologia: encriptação de dados computacionais no futuro e desafios
FHE: O futuro da computação privada
A criptografia totalmente homomórfica ( FHE ) é uma tecnologia de criptografia avançada que permite realizar cálculos diretamente sobre dados criptografados. Isso significa que é possível processar informações sensíveis enquanto se protege a privacidade. A FHE tem aplicações potenciais em várias áreas, como finanças, saúde e computação em nuvem, mas atualmente enfrenta o desafio de um grande custo computacional.
Princípios básicos do FHE
A ideia central do FHE é usar polinómios para ocultar os dados originais. Por exemplo, o número digital criptografado 2 pode ser:
Na decodificação, basta conhecer a chave s(x) para recuperar os dados originais 2 de c(x).
Os principais desafios enfrentados pela FHE são o crescimento do ruído. Cada cálculo aumenta o ruído, o que pode, eventualmente, resultar na incapacidade de descriptografar corretamente. Para isso, os pesquisadores propuseram várias técnicas:
Atualmente, as principais soluções de FHE utilizam a tecnologia de auto-implantação, mas o custo computacional ainda é muito elevado.
Problemas enfrentados pelo FHE
Em comparação com a computação comum, o custo da computação FHE é várias ordens de magnitude maior. De acordo com a estimativa da Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa dos EUA (DARPA), a velocidade da computação FHE é aproximadamente 1 milhão de vezes mais lenta do que a computação comum.
Para acelerar a FHE, a DARPA iniciou o programa DPRIVE, abordando os seguintes aspectos:
No entanto, o progresso do plano tem sido lento, e ainda há uma lacuna em relação ao objetivo esperado.
A aplicação da Criptografia homomórfica totalmente em blockchain
No campo da blockchain, FHE é principalmente utilizado para proteger a privacidade dos dados, incluindo:
Mas o FHE também enfrenta desafios em termos de eficiência e demanda de recursos computacionais.
Principais Projetos
Os principais projetos na área de FHE atualmente incluem:
Perspectivas Futuras
A tecnologia FHE ainda está em fase inicial, enfrentando diversos desafios:
Mas com o desenvolvimento de chips dedicados e a entrada de mais fundos, espera-se que a FHE traga transformações em áreas como defesa, finanças e saúde, liberando o potencial dos dados de privacidade. O futuro do desenvolvimento da FHE é promissor.