FHE( mã hóa đồng nhất toàn phần) là một công nghệ mã hóa tiên tiến, cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã được mã hóa, từ đó xử lý dữ liệu trong khi bảo vệ quyền riêng tư. FHE có triển vọng ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực xử lý dữ liệu cần bảo vệ quyền riêng tư như tài chính, y tế, điện toán đám mây. Tuy nhiên, do chi phí tính toán lớn, việc thương mại hóa hiện tại vẫn cần thời gian.
Nguyên lý cơ bản
Cốt lõi của FHE là ẩn thông tin gốc thông qua đa thức và chuyển đổi tính toán thành mô hình mạch. Để giải quyết vấn đề tích lũy tiếng ồn, FHE đã áp dụng các công nghệ như chuyển đổi khóa, chuyển đổi mô-đun và tự khởi động. Hiện nay, các giải pháp FHE phổ biến bao gồm BGV, BFV, CKKS, đều sử dụng công nghệ tự khởi động để thực hiện tính toán độ sâu vô hạn.
Những thách thức phải đối mặt
Thách thức lớn nhất của FHE là chi phí tính toán khổng lồ của nó, có thể chậm hơn 500 triệu lần so với tính toán thông thường. Để giải quyết vấn đề này, DARPA đã khởi động chương trình DPRIVE, nhằm nâng cao tốc độ tính toán FHE lên 1/10 so với tính toán thông thường. Chương trình bắt đầu từ việc tăng kích thước từ của bộ xử lý, thiết kế ASIC chuyên dụng, xây dựng kiến trúc song song MIMD, nhưng hiện tại tiến độ vẫn chậm, chưa đạt được mục tiêu mong muốn.
Kết hợp blockchain
Trong lĩnh vực blockchain, FHE có thể được sử dụng để bảo vệ quyền riêng tư trên chuỗi, quyền riêng tư dữ liệu đào tạo AI, quyền riêng tư bỏ phiếu trên chuỗi, v.v. Một số dự án cố gắng áp dụng FHE để giải quyết vấn đề MEV, nhưng cũng đối mặt với các thách thức như hiệu suất thấp và sự biến mất của các tác động bên ngoài tích cực.
Dự án chính
Các dự án chính trong lĩnh vực FHE hiện nay bao gồm:
Zama: Dựa trên kế hoạch TFHE, đã xây dựng một ngăn xếp phát triển FHE tương đối hoàn chỉnh.
Octra: Sử dụng công nghệ hypergraphs để triển khai FHE, xây dựng ngôn ngữ hợp đồng thông minh mới
Fhenix: Xây dựng Layer 2 ưu tiên quyền riêng tư dựa trên công nghệ Zama
Privasea: Ứng dụng FHE để xử lý dữ liệu LLM
Inco Network: Xây dựng Layer 1 dựa trên fhEVM
Mind Network: Kết hợp FHE với Restaking
Triển vọng phát triển
Công nghệ FHE vẫn đang ở giai đoạn đầu, đối mặt với những thách thức như hiệu suất kém và độ khó trong kỹ thuật. Tuy nhiên, với sự chú ý của nhiều vốn đầu tư và sự phát triển chip chuyên dụng, FHE dự kiến sẽ mang lại sự thay đổi trong các lĩnh vực nhạy cảm về quyền riêng tư như quốc phòng, tài chính và y tế. Việc triển khai chip FHE sẽ là chìa khóa cho sự thương mại hóa của nó. Mặc dù có nhiều thử thách, nhưng FHE như một công nghệ tiên tiến với nhu cầu rõ ràng, có triển vọng phát triển trong tương lai.
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.
17 thích
Phần thưởng
17
8
Chia sẻ
Bình luận
0/400
UncleLiquidation
· 14giờ trước
Riêng tư có phải là một điều ảo tưởng không? Sự sụp đổ của các vị thần
Xem bản gốcTrả lời0
DefiPlaybook
· 07-23 17:22
Tỷ lệ sử dụng chỉ 5.8%, chi phí tính toán quá mức rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
Hulin
· 07-23 11:31
Nì mǎ sì le
Xem bản gốcTrả lời0
NewDAOdreamer
· 07-23 11:04
Cả ngày chơi đùa?
Xem bản gốcTrả lời0
MidnightSnapHunter
· 07-23 11:04
Mã hóa là một lô đắt tiền nếu bạn hiểu nó
Xem bản gốcTrả lời0
ReverseFOMOguy
· 07-23 11:02
Đắt thì đắt thật, cứ làm vậy đi~
Xem bản gốcTrả lời0
nft_widow
· 07-23 11:01
Trời ơi, tự khởi động có thể xử lý tích lũy tiếng ồn?
Xem bản gốcTrả lời0
AltcoinHunter
· 07-23 10:46
BTC tiếp tục một bên, tích trữ một chút fhe cũng không tệ.
FHE: Tương lai của tính toán riêng tư và triển vọng ứng dụng Blockchain
FHE: Tương lai của tính toán riêng tư
FHE( mã hóa đồng nhất toàn phần) là một công nghệ mã hóa tiên tiến, cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã được mã hóa, từ đó xử lý dữ liệu trong khi bảo vệ quyền riêng tư. FHE có triển vọng ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực xử lý dữ liệu cần bảo vệ quyền riêng tư như tài chính, y tế, điện toán đám mây. Tuy nhiên, do chi phí tính toán lớn, việc thương mại hóa hiện tại vẫn cần thời gian.
Nguyên lý cơ bản
Cốt lõi của FHE là ẩn thông tin gốc thông qua đa thức và chuyển đổi tính toán thành mô hình mạch. Để giải quyết vấn đề tích lũy tiếng ồn, FHE đã áp dụng các công nghệ như chuyển đổi khóa, chuyển đổi mô-đun và tự khởi động. Hiện nay, các giải pháp FHE phổ biến bao gồm BGV, BFV, CKKS, đều sử dụng công nghệ tự khởi động để thực hiện tính toán độ sâu vô hạn.
Những thách thức phải đối mặt
Thách thức lớn nhất của FHE là chi phí tính toán khổng lồ của nó, có thể chậm hơn 500 triệu lần so với tính toán thông thường. Để giải quyết vấn đề này, DARPA đã khởi động chương trình DPRIVE, nhằm nâng cao tốc độ tính toán FHE lên 1/10 so với tính toán thông thường. Chương trình bắt đầu từ việc tăng kích thước từ của bộ xử lý, thiết kế ASIC chuyên dụng, xây dựng kiến trúc song song MIMD, nhưng hiện tại tiến độ vẫn chậm, chưa đạt được mục tiêu mong muốn.
Kết hợp blockchain
Trong lĩnh vực blockchain, FHE có thể được sử dụng để bảo vệ quyền riêng tư trên chuỗi, quyền riêng tư dữ liệu đào tạo AI, quyền riêng tư bỏ phiếu trên chuỗi, v.v. Một số dự án cố gắng áp dụng FHE để giải quyết vấn đề MEV, nhưng cũng đối mặt với các thách thức như hiệu suất thấp và sự biến mất của các tác động bên ngoài tích cực.
Dự án chính
Các dự án chính trong lĩnh vực FHE hiện nay bao gồm:
Triển vọng phát triển
Công nghệ FHE vẫn đang ở giai đoạn đầu, đối mặt với những thách thức như hiệu suất kém và độ khó trong kỹ thuật. Tuy nhiên, với sự chú ý của nhiều vốn đầu tư và sự phát triển chip chuyên dụng, FHE dự kiến sẽ mang lại sự thay đổi trong các lĩnh vực nhạy cảm về quyền riêng tư như quốc phòng, tài chính và y tế. Việc triển khai chip FHE sẽ là chìa khóa cho sự thương mại hóa của nó. Mặc dù có nhiều thử thách, nhưng FHE như một công nghệ tiên tiến với nhu cầu rõ ràng, có triển vọng phát triển trong tương lai.