Ativos de criptografia mercado dinâmico e análise técnica de criptografia homomórfica

Até 13 de outubro, o nível de discussão e a tendência de preços de várias principais Ativos de criptografia apresentaram comportamentos diferentes. O Bitcoin teve 12,52K discussões na semana passada, uma ligeira diminuição de 0,98% em relação à semana anterior, mas no domingo o preço atingiu 63916 dólares, subindo 1,62% em relação à semana anterior. O nível de discussão do Ethereum aumentou, crescendo 3,45% para 3,63K discussões, mas seu preço caiu 4%, para 2530 dólares. A atenção ao TON moeda diminuiu de forma evidente, com o número de discussões reduzido em 12,63% para 782, e o preço também caiu ligeiramente 0,25% para 5,26 dólares.

A criptografia homomórfica (FHE), como uma tecnologia de ponta no campo da encriptação, está gradualmente atraindo ampla atenção. Sua principal vantagem reside na capacidade de realizar cálculos diretamente em dados encriptados, sem a necessidade de um processo de desencriptação, proporcionando um forte suporte à proteção da privacidade e ao processamento de dados. Esta tecnologia possui um valor potencial de aplicação em vários setores, como finanças, saúde, computação em nuvem e aprendizado de máquina, destacando-se especialmente em cenários que exigem alta confidencialidade dos dados.

Os cenários de aplicação da Criptografia homomórfica (FHE) são bastante amplos. Por exemplo, na colaboração de dados entre empresas, uma empresa pode aproveitar os recursos computacionais de outra empresa para analisar dados, garantindo ao mesmo tempo a confidencialidade do conteúdo dos dados. Em setores como finanças e saúde, onde a sensibilidade dos dados é extremamente alta, o mecanismo de proteção de privacidade da FHE é especialmente importante. Com o rápido desenvolvimento da computação em nuvem e da inteligência artificial, a segurança dos dados tornou-se uma questão cada vez mais central, e a FHE pode realizar cálculos seguros entre várias partes nessas áreas, permitindo que todas as partes colaborem sem revelar informações privadas.

No ecossistema Web3, a FHE, juntamente com provas de conhecimento zero, computação multipartidária e ambientes de execução confiáveis, constitui os principais esquemas de proteção de privacidade. Comparado a outros métodos, a FHE destaca-se no suporte a tarefas de computação complexas, permitindo a execução de várias operações em dados encriptados sem a necessidade de os descriptografar. No entanto, a FHE também enfrenta desafios como grandes custos computacionais e baixa escalabilidade, o que limita seu desempenho em aplicações em tempo real.

Os principais obstáculos que o FHE encontra na aplicação prática incluem: o consumo de recursos necessário para cálculos em larga escala é enorme, e em comparação com cálculos não encriptados, seus custos aumentam significativamente; o suporte para operações não lineares complexas é limitado, o que se torna um gargalo em aplicações de IA que envolvem redes neurais profundas; em cenários de múltiplos usuários, a complexidade do sistema aumenta drasticamente, tornando mais difícil a gestão de chaves e o design da arquitetura.

Não obstante, a combinação de FHE com inteligência artificial continua a mostrar um enorme potencial. Na atual era impulsionada por dados, a tecnologia de IA é amplamente aplicada em vários setores, mas a questão da privacidade dos dados tem sido sempre um foco de preocupação para os utilizadores. FHE fornece uma solução de proteção de privacidade para a IA, garantindo que os dados sensíveis permaneçam sempre encriptados durante o processamento na nuvem, o que é especialmente importante para as empresas que devem cumprir regulamentos de proteção de dados como o GDPR.

No campo da blockchain, a FHE é principalmente aplicada na proteção da privacidade dos dados, incluindo privacidade em cadeia, privacidade de dados de treinamento de IA, privacidade de votação em cadeia e auditoria de transações privadas. Atualmente, vários projetos estão utilizando a tecnologia FHE para promover a implementação da proteção da privacidade. Por exemplo, há empresas que desenvolveram soluções baseadas na tecnologia TFHE, focando em operações booleanas e operações de inteiros de baixa largura, e construíram uma pilha de desenvolvimento FHE voltada para aplicações de blockchain e IA. Outros projetos desenvolveram uma nova linguagem de contratos inteligentes e bibliotecas FHE para atender às necessidades das redes de blockchain.

Alguns projetos estão empenhados em aplicar a Criptografia homomórfica (FHE) em redes de computação de IA para proteção de privacidade, suportando vários modelos de IA. Alguns projetos vão ainda mais longe, combinando FHE com inteligência artificial, oferecendo um ambiente de IA descentralizado e com proteção de privacidade. No ecossistema Ethereum, também surgiram soluções Layer 2 que suportam Rollups FHE e Coprocessadores FHE, compatíveis com EVM e que suportam contratos inteligentes escritos em Solidity.

De um modo geral, a FHE, como uma tecnologia avançada que permite executar cálculos em dados encriptados, apresenta vantagens significativas na proteção da privacidade dos dados. Embora atualmente enfrente desafios como altos custos computacionais e baixa escalabilidade em aplicações comerciais, espera-se que esses obstáculos sejam gradualmente superados através de aceleração de hardware e otimização de algoritmos. Com o contínuo desenvolvimento da tecnologia blockchain, a importância da FHE nas áreas de proteção da privacidade e computação segura se tornará cada vez mais evidente, podendo tornar-se a tecnologia central que sustenta a computação de proteção da privacidade no futuro, trazendo uma revolução na segurança dos dados.