FHE: El camino hacia el futuro de la computación privada
La encriptación completamente homomórfica (FHE) es una técnica de encriptación avanzada que permite realizar cálculos directos sobre datos encriptados, lo que permite procesar datos mientras se protege la privacidad. FHE tiene aplicaciones potenciales en varios campos, como finanzas, salud y computación en la nube, pero su comercialización aún requiere tiempo, principalmente debido a su enorme costo computacional y de memoria.
El principio básico de FHE es utilizar polinomios para ocultar la información original. El proceso de cifrado incluye seleccionar un polinomio clave, generar un polinomio aleatorio y un pequeño polinomio de "error". Para realizar cálculos con datos cifrados, es necesario convertir las operaciones en un modelo de circuito. Sin embargo, durante el proceso de cálculo, el ruido se acumula constantemente, lo que es la principal razón que limita la capacidad de expresión de FHE.
Para resolver el problema del ruido, se proponen técnicas como el cambio de clave, el cambio de módulo y la autoinicialización. La técnica de autoinicialización puede restablecer el ruido a niveles originales, permitiendo así cálculos de profundidad infinita, pero a costa de un enorme gasto computacional. Actualmente, ya hay varias implementaciones concretas de esquemas de FHE que utilizan la técnica de autoinicialización.
Los principales desafíos que enfrenta FHE son la eficiencia computacional, que se estima que es aproximadamente 1 millón de veces más lenta que la computación normal. La Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de EE. UU. (DARPA) ha lanzado un programa específico con el objetivo de aumentar la velocidad de cálculo de FHE a 1/10 de la computación normal. Las ideas principales incluyen aumentar la longitud de palabra del procesador, desarrollar procesadores ASIC dedicados y construir arquitecturas paralelas.
En el ámbito de la blockchain, FHE se puede utilizar para proteger la privacidad en cadena, la privacidad de los datos de entrenamiento de IA, la privacidad de las votaciones, entre otros. También se considera una solución potencial para el MEV, pero al mismo tiempo presenta nuevos desafíos. Actualmente, hay varios proyectos que están explorando la combinación de FHE y blockchain, como Fhenix, Privasea, Inco Network, entre otros.
Zama es un proveedor líder de soluciones FHE en la industria, que ha construido una completa cadena de herramientas de desarrollo basada en el esquema TFHE. Octra, por su parte, utiliza una tecnología innovadora basada en hipergrafos para implementar FHE.
En general, FHE todavía se encuentra en una etapa temprana y enfrenta numerosos desafíos técnicos. Sin embargo, con más inversión y talento, así como el desarrollo de chips especializados, se espera que FHE traiga profundas transformaciones a industrias como la financiera y la médica en el futuro, liberando el gran potencial de los datos privados.
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GateUser-aa7df71e
· Hace5m
Tsk tsk, encriptación de privacidad, pero las tarifas de gas seguramente serán explosivas.
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BearMarketMonk
· hace10h
Ah, entiendo esto, es una eficiencia baja y lenta.
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BottomMisser
· 07-24 21:58
Para ganar dinero, es necesario encriptar los costos de investigación.
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DoomCanister
· 07-24 21:57
¿Esto puede minar? Tengo ganas.
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StakeWhisperer
· 07-24 21:53
Está bien, ya estoy viejo, poder entender es suficiente.
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MEVSupportGroup
· 07-24 21:34
Está muy lento, por favor, resuelvan la latencia primero.
FHE: Tecnología pionera de la revolución de la privacidad en la Cadena de bloques
FHE: El camino hacia el futuro de la computación privada
La encriptación completamente homomórfica (FHE) es una técnica de encriptación avanzada que permite realizar cálculos directos sobre datos encriptados, lo que permite procesar datos mientras se protege la privacidad. FHE tiene aplicaciones potenciales en varios campos, como finanzas, salud y computación en la nube, pero su comercialización aún requiere tiempo, principalmente debido a su enorme costo computacional y de memoria.
El principio básico de FHE es utilizar polinomios para ocultar la información original. El proceso de cifrado incluye seleccionar un polinomio clave, generar un polinomio aleatorio y un pequeño polinomio de "error". Para realizar cálculos con datos cifrados, es necesario convertir las operaciones en un modelo de circuito. Sin embargo, durante el proceso de cálculo, el ruido se acumula constantemente, lo que es la principal razón que limita la capacidad de expresión de FHE.
Para resolver el problema del ruido, se proponen técnicas como el cambio de clave, el cambio de módulo y la autoinicialización. La técnica de autoinicialización puede restablecer el ruido a niveles originales, permitiendo así cálculos de profundidad infinita, pero a costa de un enorme gasto computacional. Actualmente, ya hay varias implementaciones concretas de esquemas de FHE que utilizan la técnica de autoinicialización.
Los principales desafíos que enfrenta FHE son la eficiencia computacional, que se estima que es aproximadamente 1 millón de veces más lenta que la computación normal. La Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de EE. UU. (DARPA) ha lanzado un programa específico con el objetivo de aumentar la velocidad de cálculo de FHE a 1/10 de la computación normal. Las ideas principales incluyen aumentar la longitud de palabra del procesador, desarrollar procesadores ASIC dedicados y construir arquitecturas paralelas.
En el ámbito de la blockchain, FHE se puede utilizar para proteger la privacidad en cadena, la privacidad de los datos de entrenamiento de IA, la privacidad de las votaciones, entre otros. También se considera una solución potencial para el MEV, pero al mismo tiempo presenta nuevos desafíos. Actualmente, hay varios proyectos que están explorando la combinación de FHE y blockchain, como Fhenix, Privasea, Inco Network, entre otros.
Zama es un proveedor líder de soluciones FHE en la industria, que ha construido una completa cadena de herramientas de desarrollo basada en el esquema TFHE. Octra, por su parte, utiliza una tecnología innovadora basada en hipergrafos para implementar FHE.
En general, FHE todavía se encuentra en una etapa temprana y enfrenta numerosos desafíos técnicos. Sin embargo, con más inversión y talento, así como el desarrollo de chips especializados, se espera que FHE traiga profundas transformaciones a industrias como la financiera y la médica en el futuro, liberando el gran potencial de los datos privados.