FHE: La próxima generación de tecnología de protección de la privacidad
FHE (encriptación homomórfica completa) es una tecnología de encriptación avanzada que permite realizar cálculos directamente sobre datos encriptados, lo que permite procesar datos mientras se protege la privacidad. Esta tecnología tiene amplias perspectivas de aplicación en campos como las finanzas, la salud, la computación en la nube y el aprendizaje automático. Sin embargo, debido a su enorme costo computacional, la comercialización de FHE aún enfrenta desafíos.
Principios básicos de FHE
La idea central de FHE es ocultar la información original a través de polinomios. El proceso de encriptación incluye la selección de un polinomio clave, la generación de un polinomio aleatorio y un pequeño polinomio de "error". Para realizar los cálculos, es necesario convertir las operaciones en forma de circuito.
Los principales problemas que enfrenta la FHE son la acumulación de ruido, que crece rápidamente a medida que avanza el cálculo. Para solucionar este problema, se han propuesto tres técnicas:
Cambio de clave: reducción del tamaño del texto cifrado
Cambio de módulo: controlar el aumento del ruido
Guía (Bootstrap): Restablecer el ruido al nivel inicial
Actualmente, los principales esquemas de FHE utilizan técnicas de arranque para lograr cálculos de profundidad infinita.
Desafíos de FHE
El costo de los cálculos FHE supera con creces el de los cálculos normales. Tomando como ejemplo la desencriptación AES-128, el tiempo de cálculo de la versión FHE es aproximadamente 500 millones de veces mayor que el de la versión normal. Para impulsar el desarrollo de la tecnología FHE, la DARPA de Estados Unidos lanzó el programa Dprive, con el objetivo de aumentar la velocidad de cálculo de FHE a 1/10 de la de los cálculos normales. Este programa se centra principalmente en los siguientes aspectos:
Aumentar la longitud de la palabra del procesador
Construir procesadores ASIC dedicados
Desarrollar arquitectura paralela MIMD
A pesar de los avances lentos, la tecnología FHE sigue teniendo un valor único en la protección de datos sensibles, especialmente en el contexto de la era post-cuántica.
Aplicaciones de FHE en blockchain
En el ámbito de la blockchain, FHE se utiliza principalmente para proteger la privacidad de los datos, incluyendo la privacidad en cadena, la privacidad de los datos de entrenamiento de IA, la privacidad del voto, entre otros. Algunos proyectos ven a FHE como una solución potencial al problema de MEV. Sin embargo, el cifrado completo de las transacciones también puede tener efectos negativos, como la reducción del rendimiento de la red.
Principales proyectos de FHE
Actualmente, la mayoría de los proyectos de FHE utilizan la tecnología proporcionada por Zama, como Fhenix, Privasea, Inco Network y Mind Network, entre otros. Estos proyectos tienen diferentes modelos de negocio:
Fhenix: Construyendo una capa 2 de Optimism priorizando la privacidad
Privasea: Enfocado en el procesamiento de datos LLM
Inco Network: Construir una red de Capa 1
Mind Network: combinación de la pista de Restaking
Cabe mencionar el proyecto Octra, que utiliza una innovadora tecnología FHE basada en hipergrafos.
Perspectivas Futuras
La tecnología FHE todavía se encuentra en una etapa temprana, su desarrollo está rezagado en comparación con la tecnología de pruebas de conocimiento cero. Los principales desafíos incluyen altos costos, gran dificultad de ingeniería y perspectivas comerciales poco claras. Sin embargo, con la entrada de más fondos y atención, se espera que aparezcan más proyectos de FHE.
La implementación de los chips FHE es clave para la comercialización de esta tecnología. Varias empresas como Intel, Chain Reaction y Optalysys están explorando este campo. A pesar de enfrentar obstáculos técnicos, FHE, como una tecnología prometedora y con una demanda clara, tiene el potencial de provocar profundas transformaciones en industrias como la defensa, las finanzas y la medicina.
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BlockchainWorker
· hace22h
Esta cosa quema rendimiento, ¿verdad?
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GhostChainLoyalist
· 08-16 08:23
Una teoría interesante es que cuesta dinero.
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ProposalDetective
· 08-16 08:23
Los costos de cálculo no se resuelven, es un esfuerzo en vano.
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TokenBeginner'sGuide
· 08-16 08:15
Pequeño recordatorio: el 99.9% de los usuarios comunes en realidad no necesitan entender FHE, se recomienda priorizar el dominio de los conocimientos básicos de seguridad de billetera. Según investigaciones de mercado, más del 78% de las pérdidas de fondos provienen de errores en operaciones básicas.
FHE: La próxima generación de tecnología y desafíos en la protección de la privacidad de la Cadena de bloques
FHE: La próxima generación de tecnología de protección de la privacidad
FHE (encriptación homomórfica completa) es una tecnología de encriptación avanzada que permite realizar cálculos directamente sobre datos encriptados, lo que permite procesar datos mientras se protege la privacidad. Esta tecnología tiene amplias perspectivas de aplicación en campos como las finanzas, la salud, la computación en la nube y el aprendizaje automático. Sin embargo, debido a su enorme costo computacional, la comercialización de FHE aún enfrenta desafíos.
Principios básicos de FHE
La idea central de FHE es ocultar la información original a través de polinomios. El proceso de encriptación incluye la selección de un polinomio clave, la generación de un polinomio aleatorio y un pequeño polinomio de "error". Para realizar los cálculos, es necesario convertir las operaciones en forma de circuito.
Los principales problemas que enfrenta la FHE son la acumulación de ruido, que crece rápidamente a medida que avanza el cálculo. Para solucionar este problema, se han propuesto tres técnicas:
Actualmente, los principales esquemas de FHE utilizan técnicas de arranque para lograr cálculos de profundidad infinita.
Desafíos de FHE
El costo de los cálculos FHE supera con creces el de los cálculos normales. Tomando como ejemplo la desencriptación AES-128, el tiempo de cálculo de la versión FHE es aproximadamente 500 millones de veces mayor que el de la versión normal. Para impulsar el desarrollo de la tecnología FHE, la DARPA de Estados Unidos lanzó el programa Dprive, con el objetivo de aumentar la velocidad de cálculo de FHE a 1/10 de la de los cálculos normales. Este programa se centra principalmente en los siguientes aspectos:
A pesar de los avances lentos, la tecnología FHE sigue teniendo un valor único en la protección de datos sensibles, especialmente en el contexto de la era post-cuántica.
Aplicaciones de FHE en blockchain
En el ámbito de la blockchain, FHE se utiliza principalmente para proteger la privacidad de los datos, incluyendo la privacidad en cadena, la privacidad de los datos de entrenamiento de IA, la privacidad del voto, entre otros. Algunos proyectos ven a FHE como una solución potencial al problema de MEV. Sin embargo, el cifrado completo de las transacciones también puede tener efectos negativos, como la reducción del rendimiento de la red.
Principales proyectos de FHE
Actualmente, la mayoría de los proyectos de FHE utilizan la tecnología proporcionada por Zama, como Fhenix, Privasea, Inco Network y Mind Network, entre otros. Estos proyectos tienen diferentes modelos de negocio:
Cabe mencionar el proyecto Octra, que utiliza una innovadora tecnología FHE basada en hipergrafos.
Perspectivas Futuras
La tecnología FHE todavía se encuentra en una etapa temprana, su desarrollo está rezagado en comparación con la tecnología de pruebas de conocimiento cero. Los principales desafíos incluyen altos costos, gran dificultad de ingeniería y perspectivas comerciales poco claras. Sin embargo, con la entrada de más fondos y atención, se espera que aparezcan más proyectos de FHE.
La implementación de los chips FHE es clave para la comercialización de esta tecnología. Varias empresas como Intel, Chain Reaction y Optalysys están explorando este campo. A pesar de enfrentar obstáculos técnicos, FHE, como una tecnología prometedora y con una demanda clara, tiene el potencial de provocar profundas transformaciones en industrias como la defensa, las finanzas y la medicina.