Mã hóa đồng nhất ( FHE ) là một công nghệ mã hóa tiên tiến, cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa, từ đó xử lý dữ liệu trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư. FHE có tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế, điện toán đám mây, nhưng hiện tại việc thương mại hóa vẫn cần thời gian, chủ yếu bị hạn chế bởi chi phí tính toán và bộ nhớ lớn.
Nguyên lý cơ bản của FHE là sử dụng đa thức để ẩn thông tin gốc. Quá trình mã hóa bao gồm việc chọn đa thức khóa, tạo ra đa thức ngẫu nhiên và một đa thức "lỗi" nhỏ. Để thực hiện tính toán trên dữ liệu đã mã hóa, cần chuyển đổi các phép toán thành mô hình mạch điện. Tuy nhiên, trong quá trình tính toán, tiếng ồn sẽ tích lũy liên tục, đây là lý do chính hạn chế khả năng biểu đạt của FHE.
Để giải quyết vấn đề tiếng ồn, các công nghệ như chuyển đổi khóa, chuyển đổi mô-đun và khởi động tự động đã được đề xuất. Trong đó, công nghệ khởi động tự động có thể đặt lại tiếng ồn về mức ban đầu, từ đó đạt được khả năng tính toán vô hạn, nhưng cái giá phải trả là chi phí tính toán lớn. Hiện tại đã có nhiều triển khai cụ thể của các phương án FHE, tất cả đều sử dụng công nghệ khởi động tự động.
Thách thức chính mà FHE phải đối mặt là hiệu suất tính toán, ước tính chậm khoảng 1 triệu lần so với tính toán thông thường. Cơ quan Nghiên cứu Cao cấp Quốc phòng Hoa Kỳ (DARPA) đã khởi động một chương trình chuyên biệt, mục tiêu là nâng cao tốc độ tính toán FHE lên 1/10 so với tính toán thông thường. Các ý tưởng chính bao gồm tăng độ dài từ của bộ xử lý, phát triển bộ xử lý ASIC chuyên dụng, xây dựng kiến trúc song song, v.v.
Trong lĩnh vực blockchain, FHE có thể được sử dụng để bảo vệ quyền riêng tư trên chuỗi, quyền riêng tư dữ liệu huấn luyện AI, quyền riêng tư bỏ phiếu, v.v. Nó cũng được coi là một giải pháp tiềm năng cho MEV, nhưng đồng thời cũng mang đến những thách thức mới. Hiện tại đã có nhiều dự án khám phá sự kết hợp giữa FHE và blockchain, chẳng hạn như Fhenix, Privasea, Inco Network, v.v.
Zama là nhà cung cấp giải pháp FHE hàng đầu trong ngành, đã xây dựng một chuỗi công cụ phát triển hoàn chỉnh dựa trên giải pháp TFHE. Octra thì sử dụng công nghệ đổi mới dựa trên hypergraphs để thực hiện FHE.
Tổng thể, FHE vẫn đang ở giai đoạn đầu, đối mặt với nhiều thách thức kỹ thuật. Nhưng với việc đầu tư nhiều hơn về tài chính và nhân lực, cũng như phát triển chip chuyên dụng, FHE có khả năng mang lại những biến đổi sâu sắc cho các ngành như tài chính, y tế trong tương lai, giải phóng tiềm năng khổng lồ của dữ liệu riêng tư.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
8 thích
Phần thưởng
8
7
Chia sẻ
Bình luận
0/400
GateUser-aa7df71e
· 14giờ trước
Tsk tsk, mã hóa quyền riêng tư nhưng phí gas chắc chắn sẽ rất cao.
Xem bản gốcTrả lời0
BearMarketMonk
· 07-25 13:29
À, tôi hiểu điều này, hiệu suất thấp chậm chạp.
Xem bản gốcTrả lời0
BottomMisser
· 07-24 21:58
Nghiên cứu chi phí mã hóa才能赚钱
Xem bản gốcTrả lời0
DoomCanister
· 07-24 21:57
Cái này có thể khai thác không? Thèm quá
Xem bản gốcTrả lời0
StakeWhisperer
· 07-24 21:53
Thôi thì già rồi, có thể hiểu được là tốt rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
MEVSupportGroup
· 07-24 21:34
Quá lag, xin hãy giải quyết Trễ trước.
Xem bản gốcTrả lời0
BlockchainBouncer
· 07-24 21:33
Độ khó này thật sự lớn, liệu có thể ứng dụng trong thương mại không?
FHE: Công nghệ tiên phong trong cuộc cách mạng quyền riêng tư Blockchain
FHE: Con đường tương lai của tính toán bảo mật
Mã hóa đồng nhất ( FHE ) là một công nghệ mã hóa tiên tiến, cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa, từ đó xử lý dữ liệu trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư. FHE có tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế, điện toán đám mây, nhưng hiện tại việc thương mại hóa vẫn cần thời gian, chủ yếu bị hạn chế bởi chi phí tính toán và bộ nhớ lớn.
Nguyên lý cơ bản của FHE là sử dụng đa thức để ẩn thông tin gốc. Quá trình mã hóa bao gồm việc chọn đa thức khóa, tạo ra đa thức ngẫu nhiên và một đa thức "lỗi" nhỏ. Để thực hiện tính toán trên dữ liệu đã mã hóa, cần chuyển đổi các phép toán thành mô hình mạch điện. Tuy nhiên, trong quá trình tính toán, tiếng ồn sẽ tích lũy liên tục, đây là lý do chính hạn chế khả năng biểu đạt của FHE.
Để giải quyết vấn đề tiếng ồn, các công nghệ như chuyển đổi khóa, chuyển đổi mô-đun và khởi động tự động đã được đề xuất. Trong đó, công nghệ khởi động tự động có thể đặt lại tiếng ồn về mức ban đầu, từ đó đạt được khả năng tính toán vô hạn, nhưng cái giá phải trả là chi phí tính toán lớn. Hiện tại đã có nhiều triển khai cụ thể của các phương án FHE, tất cả đều sử dụng công nghệ khởi động tự động.
Thách thức chính mà FHE phải đối mặt là hiệu suất tính toán, ước tính chậm khoảng 1 triệu lần so với tính toán thông thường. Cơ quan Nghiên cứu Cao cấp Quốc phòng Hoa Kỳ (DARPA) đã khởi động một chương trình chuyên biệt, mục tiêu là nâng cao tốc độ tính toán FHE lên 1/10 so với tính toán thông thường. Các ý tưởng chính bao gồm tăng độ dài từ của bộ xử lý, phát triển bộ xử lý ASIC chuyên dụng, xây dựng kiến trúc song song, v.v.
Trong lĩnh vực blockchain, FHE có thể được sử dụng để bảo vệ quyền riêng tư trên chuỗi, quyền riêng tư dữ liệu huấn luyện AI, quyền riêng tư bỏ phiếu, v.v. Nó cũng được coi là một giải pháp tiềm năng cho MEV, nhưng đồng thời cũng mang đến những thách thức mới. Hiện tại đã có nhiều dự án khám phá sự kết hợp giữa FHE và blockchain, chẳng hạn như Fhenix, Privasea, Inco Network, v.v.
Zama là nhà cung cấp giải pháp FHE hàng đầu trong ngành, đã xây dựng một chuỗi công cụ phát triển hoàn chỉnh dựa trên giải pháp TFHE. Octra thì sử dụng công nghệ đổi mới dựa trên hypergraphs để thực hiện FHE.
Tổng thể, FHE vẫn đang ở giai đoạn đầu, đối mặt với nhiều thách thức kỹ thuật. Nhưng với việc đầu tư nhiều hơn về tài chính và nhân lực, cũng như phát triển chip chuyên dụng, FHE có khả năng mang lại những biến đổi sâu sắc cho các ngành như tài chính, y tế trong tương lai, giải phóng tiềm năng khổng lồ của dữ liệu riêng tư.