Шифрование цифровых денег: динамика рынка и перспективы гомоморфного шифрования

Последние данные показывают, что обсуждения основных цифровых денег и их цены колебались. Частота обсуждений биткойна незначительно снизилась на прошлой неделе, но цена немного возросла. Обсуждения эфириума возросли, но цена немного снизилась. Обсуждения TON и его цена находятся в тренде снижения.

Гомоморфное шифрование(FHE) как новая шифровальная технология привлекает широкое внимание. Оно позволяет выполнять вычисления непосредственно на зашифрованных данных без необходимости их расшифровки, предоставляя новые возможности для защиты конфиденциальности и обработки данных. FHE обещает сыграть важную роль в таких областях, как финансы, медицина, облачные вычисления и другие.

Основное преимущество Гомоморфное шифрование заключается в его мощной способности защиты конфиденциальности. Оно позволяет владельцам данных проводить анализ данных с использованием вычислительных мощностей третьих сторон при соблюдении конфиденциальности. Это особенно важно для таких отраслей, как финансы и здравоохранение, где чувствительность данных высока. В области облачных вычислений и искусственного интеллекта Гомоморфное шифрование также может предоставить решения для защиты конфиденциальности в условиях многопартнерского сотрудничества.

По сравнению с другими технологиями шифрования, Гомоморфное шифрование (FHE) имеет преимущества в поддержке сложных вычислительных задач. Однако в настоящее время FHE все еще сталкивается с такими проблемами, как большие вычислительные затраты и плохая масштабируемость, что ограничивает его производительность в реальных приложениях.

Сочетание Гомоморфное шифрование и искусственного интеллекта предлагает новые решения для защиты конфиденциальности в эпоху данных. Это позволяет обрабатывать пользовательские данные в зашифрованном состоянии, что помогает соответствовать требованиям таких норм защиты данных, как GDPR.

В области блокчейна Гомоморфное шифрование в основном применяется для защиты конфиденциальности данных в цепочке и конфиденциальности данных для обучения ИИ. Несколько проектов используют технологии Гомоморфного шифрования для реализации защиты конфиденциальности, такие как Zama, которая разрабатывает решения на основе Гомоморфного шифрования, Octra, разрабатывающая новый язык смарт-контрактов, и Privasea, предлагающая сеть для вычислений с защитой конфиденциальности.

Несмотря на то, что Гомоморфное шифрование (FHE) в настоящее время сталкивается с проблемами коммерческого применения, благодаря аппаратному ускорению и оптимизации алгоритмов, эти проблемы, как ожидается, будут постепенно решены. С развитием технологии блокчейн важность FHE в области защиты конфиденциальности и безопасных вычислений будет возрастать. В будущем FHE, вероятно, станет одной из ключевых технологий, поддерживающих вычисления с защитой конфиденциальности, что приведет к прорывным достижениям в области безопасности данных.