A criptografia totalmente homomórfica (FHE) é uma tecnologia de criptografia avançada que permite calcular dados criptografados diretamente, permitindo o processamento de dados enquanto protege a privacidade. A FHE tem aplicações potenciais em vários campos, como finanças, saúde e computação em nuvem, mas atualmente a comercialização ainda leva tempo, principalmente devido aos seus enormes custos de computação e memória.
O princípio básico da FHE é usar polinómios para ocultar informações originais. O processo de encriptação inclui a seleção de um polinómio chave, a geração de um polinómio aleatório e um pequeno polinómio de "erro". Para realizar o cálculo de dados encriptados, é necessário transformar as operações em um modelo de circuito. No entanto, durante o processo de cálculo, o ruído acumula-se continuamente, que é a principal razão que limita a capacidade de expressão da FHE.
Para resolver o problema do ruído, foram propostas técnicas como alternância de chaves, alternância de módulo e auto-boost. Dentre elas, a técnica de auto-boost pode redefinir o ruído para o nível original, permitindo assim cálculos de profundidade infinita, mas o custo é um grande overhead computacional. Atualmente, já existem várias implementações concretas de esquemas FHE que utilizam a técnica de auto-boost.
Os principais desafios enfrentados pelo FHE são a eficiência computacional, que é estimada em cerca de 1 milhão de vezes mais lenta do que a computação normal. A Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa dos EUA (DARPA) lançou um programa específico com o objetivo de aumentar a velocidade de computação do FHE para 1/10 da computação normal. As principais abordagens incluem aumentar o tamanho da palavra do processador, desenvolver processadores ASIC dedicados, construir arquiteturas paralelas, entre outros.
No campo da blockchain, FHE pode ser utilizado para proteger a privacidade na cadeia, a privacidade dos dados de treinamento de IA, a privacidade das votações, entre outros. Também é visto como uma solução potencial para MEV, mas ao mesmo tempo traz novos desafios. Atualmente, já existem vários projetos explorando a combinação de FHE com blockchain, como Fhenix, Privasea, Inco Network, entre outros.
A Zama é uma fornecedora líder de soluções FHE na indústria, tendo construído uma cadeia completa de ferramentas de desenvolvimento baseada na solução TFHE. A Octra, por sua vez, utiliza uma tecnologia inovadora baseada em hipergrafos para implementar FHE.
De modo geral, o FHE ainda está em um estágio inicial, enfrentando vários desafios técnicos. No entanto, com mais investimentos e talentos, assim como o desenvolvimento de chips dedicados, espera-se que o FHE traga transformações profundas para setores como finanças e saúde no futuro, liberando um enorme potencial para dados de privacidade.
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GateUser-aa7df71e
· 3m atrás
Tsk tsk encriptação de privacidade, mas a taxa de gás deve ser explosiva.
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BearMarketMonk
· 10h atrás
Ah, eu entendo isso. A eficiência é muito baixa.
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BottomMisser
· 07-24 21:58
Estudar os custos de encriptação para poder ganhar dinheiro
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DoomCanister
· 07-24 21:57
Esta coisa consegue fazer mineração? Estou tentado.
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StakeWhisperer
· 07-24 21:53
Deixa pra lá, estou velho, já é bom conseguir entender.
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MEVSupportGroup
· 07-24 21:34
Está muito lento, por favor, resolvam a latência primeiro.
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BlockchainBouncer
· 07-24 21:33
Esta dificuldade é realmente grande. Será que pode ser utilizado comercialmente?
FHE: A tecnologia pioneira da revolução da privacidade no Blockchain
FHE: O futuro da computação privada
A criptografia totalmente homomórfica (FHE) é uma tecnologia de criptografia avançada que permite calcular dados criptografados diretamente, permitindo o processamento de dados enquanto protege a privacidade. A FHE tem aplicações potenciais em vários campos, como finanças, saúde e computação em nuvem, mas atualmente a comercialização ainda leva tempo, principalmente devido aos seus enormes custos de computação e memória.
O princípio básico da FHE é usar polinómios para ocultar informações originais. O processo de encriptação inclui a seleção de um polinómio chave, a geração de um polinómio aleatório e um pequeno polinómio de "erro". Para realizar o cálculo de dados encriptados, é necessário transformar as operações em um modelo de circuito. No entanto, durante o processo de cálculo, o ruído acumula-se continuamente, que é a principal razão que limita a capacidade de expressão da FHE.
Para resolver o problema do ruído, foram propostas técnicas como alternância de chaves, alternância de módulo e auto-boost. Dentre elas, a técnica de auto-boost pode redefinir o ruído para o nível original, permitindo assim cálculos de profundidade infinita, mas o custo é um grande overhead computacional. Atualmente, já existem várias implementações concretas de esquemas FHE que utilizam a técnica de auto-boost.
Os principais desafios enfrentados pelo FHE são a eficiência computacional, que é estimada em cerca de 1 milhão de vezes mais lenta do que a computação normal. A Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa dos EUA (DARPA) lançou um programa específico com o objetivo de aumentar a velocidade de computação do FHE para 1/10 da computação normal. As principais abordagens incluem aumentar o tamanho da palavra do processador, desenvolver processadores ASIC dedicados, construir arquiteturas paralelas, entre outros.
No campo da blockchain, FHE pode ser utilizado para proteger a privacidade na cadeia, a privacidade dos dados de treinamento de IA, a privacidade das votações, entre outros. Também é visto como uma solução potencial para MEV, mas ao mesmo tempo traz novos desafios. Atualmente, já existem vários projetos explorando a combinação de FHE com blockchain, como Fhenix, Privasea, Inco Network, entre outros.
A Zama é uma fornecedora líder de soluções FHE na indústria, tendo construído uma cadeia completa de ferramentas de desenvolvimento baseada na solução TFHE. A Octra, por sua vez, utiliza uma tecnologia inovadora baseada em hipergrafos para implementar FHE.
De modo geral, o FHE ainda está em um estágio inicial, enfrentando vários desafios técnicos. No entanto, com mais investimentos e talentos, assim como o desenvolvimento de chips dedicados, espera-se que o FHE traga transformações profundas para setores como finanças e saúde no futuro, liberando um enorme potencial para dados de privacidade.