Криптоактивы рынок еженедельно и Гомоморфное шифрование Технический анализ

По состоянию на прошедшее воскресенье, обсуждение основных криптоактивов и их ценовые показатели выглядят следующим образом:

Обсуждение биткойна немного снизилось на 0,98% по сравнению с прошлой неделей, цена выросла на 1,62% до 63916 долларов.

Обсуждение эфириума возросло на 3,45%, но цена упала на 4% до 2530 долларов.

Обсуждение TON снизилось на 12.63%, цена немного упала на 0.25% до 5.26 долларов.

Гомоморфное шифрование(FHE)Технический анализ как новая звезда в области криптографии привлекает широкое внимание. Его основное преимущество заключается в возможности проводить вычисления непосредственно с зашифрованными данными без необходимости их расшифровки, что обеспечивает надежную поддержку для защиты конфиденциальности и обработки данных.

FHE имеет потенциальные приложения в таких областях, как финансы, здравоохранение, облачные вычисления и др. Например, компания может передать зашифрованные данные третьей стороне для анализа, получая необходимые результаты при защите конфиденциальности данных. Это особенно важно для отраслей, связанных с чувствительными данными.

В экосистеме Web3 такие решения для защиты конфиденциальности, как FHE, нулевые доказательства и многопартитные вычисления, являются основными. В сравнении с ними FHE имеет больше преимуществ в поддержке сложных вычислительных задач.

Однако реальные применения Гомоморфного шифрования (FHE) по-прежнему сталкиваются с проблемами. Основные из них включают:

1. Высокие вычислительные затраты, сложно удовлетворить требования в реальном времени
2. Ограниченная поддержка сложных нелинейных вычислений
3. Высокая сложность системы в многопользовательских сценариях

Сочетание Гомоморфного шифрования и ИИ предоставляет новые идеи для защиты конфиденциальности данных. В облачной вычислительной среде Гомоморфное шифрование обеспечивает обработку данных в зашифрованном состоянии на протяжении всего процесса, что способствует соблюдению норм.

В настоящее время несколько блокчейн-проектов исследуют применение Гомоморфного шифрования, такие как Zama, Octra, Privasea и другие. Эти проекты сосредоточены на конфиденциальности в цепочке и защите данных для обучения ИИ.

Несмотря на то, что FHE в настоящее время сталкивается с множеством проблем, с помощью аппаратного ускорения и оптимизации алгоритмов он может постепенно преодолеть их. В будущем FHE может стать ключевой технологией вычислений с защитой конфиденциальности, что приведет к значительным прорывам в области безопасности данных.