FHE( повна гомоморфна криптографія ) є передовою технологією шифрування, яка дозволяє безпосередньо виконувати обчислення над даними у зашифрованому стані. Це означає, що можна аналізувати та обробляти дані, захищаючи при цьому конфіденційність. FHE має потенційні сфери застосування в фінансовій, медичній, хмарній обчислювальній, машинному навчанні та багатьох інших галузях. Однак через великі обчислювальні та пам'ятникові витрати, комерційні застосування все ще стикаються з викликами.
Основні принципи FHE
Основою FHE є приховування первісної інформації за допомогою поліномів. Спрощений процес шифрування FHE виглядає наступним чином:
Виберіть багатоціфровий ключ s(x)
Згенеруйте випадковий многочлен a(x)
Згенерувати малий поліном "шуму" e(x)
Криптографічна інформація m: c(x) = m + a(x)*s(x) + e(x)
Під час розшифрування, лише знаючи ключ s(x), можна відновити первинну інформацію m з c(x).
Введення шуму e(x) спрямоване на підвищення безпеки, але одночасно викликає проблему накопичення шуму. Щоб вирішити цю проблему, FHE застосував кілька технологій:
Ключове перемикання: стиснення розміру криптограм
Modulus Switching: зменшення шуму
Bootstrap: скидання шуму до початкового рівня
Наразі основні схеми FHE використовують технологію Bootstrap, але обчислювальні витрати все ще дуже великі.
Виклики, з якими стикається FHE
Найбільшим викликом FHE є ефективність обчислень. У порівнянні зі звичайними обчисленнями, обчислювальні витрати FHE в кілька разів вищі. Програма Dprive від DARPA США була створена для вирішення цієї проблеми, мета якої полягає в тому, щоб підвищити швидкість обчислень FHE до 1/10 від звичайних обчислень.
Основні напрямки оптимізації включають:
Збільшити довжину слова процесора
Розробка спеціалізованих ASIC процесорів
Використання паралельної архітектури MIMD
Хоча прогрес повільний, проте в довгостроковій перспективі FHE має унікальну цінність у захисті чутливих даних, особливо в постквантову епоху.
Застосування FHE у блокчейні
FHE в галузі блокчейну головним чином використовується для захисту конфіденційності даних, включаючи:
Захист конфіденційності в блокчейні
Конфіденційність даних для навчання ШІ
Приватність голосування на блокчейні
Приватний аудит транзакцій в ланцюзі
Потенційні рішення MEV
Але також стикається з викликами, такими як підвищення вимог до ефективності та вузлів.
Основні проекти FHE
Наразі основні проекти FHE включають:
Zama: надає інструменти для розробки на основі TFHE
Fhenix: побудова мережі L2 з пріоритетом на конфіденційність
Privasea: Застосування FHE для LLM
Inco Network: побудова L1 мережі FHE
Arcium: об'єднання FHE, MPC і ZK технологій
Mind Network: рішення для повторного ставлення на основі FHE
Octra: використовує технологію гіперграфів для реалізації FHE
Перспективи майбутнього
Технологія FHE все ще перебуває на ранній стадії та стикається з багатьма викликами:
Низька ефективність, високі витрати
Висока складність реалізації проекту
Невизначеність комерційних перспектив
Брак капітальних вкладень
Але з появою спеціалізованих чіпів і збільшенням вливання коштів, FHE може принести революцію в таких сферах, як оборона, фінанси, медицина. Це відкриє потенціал для поєднання приватних даних з майбутніми квантовими алгоритмами, що призведе до нових можливостей розвитку.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
9 лайків
Нагородити
9
5
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GasFeeSobber
· 11год тому
Досить цікаво
Переглянути оригіналвідповісти на0
ProveMyZK
· 11год тому
Я також не розумію, про що ти говориш.
Переглянути оригіналвідповісти на0
PrivacyMaximalist
· 12год тому
Висока продуктивність не може бути замінена низькою вартістю!
FHE повністю гомоморфне шифрування: Блокчейн захисту приватності майбутнього
FHE:Криптографія领域的隐身衣
FHE( повна гомоморфна криптографія ) є передовою технологією шифрування, яка дозволяє безпосередньо виконувати обчислення над даними у зашифрованому стані. Це означає, що можна аналізувати та обробляти дані, захищаючи при цьому конфіденційність. FHE має потенційні сфери застосування в фінансовій, медичній, хмарній обчислювальній, машинному навчанні та багатьох інших галузях. Однак через великі обчислювальні та пам'ятникові витрати, комерційні застосування все ще стикаються з викликами.
Основні принципи FHE
Основою FHE є приховування первісної інформації за допомогою поліномів. Спрощений процес шифрування FHE виглядає наступним чином:
Під час розшифрування, лише знаючи ключ s(x), можна відновити первинну інформацію m з c(x).
Введення шуму e(x) спрямоване на підвищення безпеки, але одночасно викликає проблему накопичення шуму. Щоб вирішити цю проблему, FHE застосував кілька технологій:
Наразі основні схеми FHE використовують технологію Bootstrap, але обчислювальні витрати все ще дуже великі.
Виклики, з якими стикається FHE
Найбільшим викликом FHE є ефективність обчислень. У порівнянні зі звичайними обчисленнями, обчислювальні витрати FHE в кілька разів вищі. Програма Dprive від DARPA США була створена для вирішення цієї проблеми, мета якої полягає в тому, щоб підвищити швидкість обчислень FHE до 1/10 від звичайних обчислень.
Основні напрямки оптимізації включають:
Хоча прогрес повільний, проте в довгостроковій перспективі FHE має унікальну цінність у захисті чутливих даних, особливо в постквантову епоху.
Застосування FHE у блокчейні
FHE в галузі блокчейну головним чином використовується для захисту конфіденційності даних, включаючи:
Але також стикається з викликами, такими як підвищення вимог до ефективності та вузлів.
Основні проекти FHE
Наразі основні проекти FHE включають:
Перспективи майбутнього
Технологія FHE все ще перебуває на ранній стадії та стикається з багатьма викликами:
Але з появою спеціалізованих чіпів і збільшенням вливання коштів, FHE може принести революцію в таких сферах, як оборона, фінанси, медицина. Це відкриє потенціал для поєднання приватних даних з майбутніми квантовими алгоритмами, що призведе до нових можливостей розвитку.