Weiterleiten des Originaltitels 'Umfassender Leitfaden zur vollständig homomorphen Verschlüsselung (FHE)’
Zusammenfassung:
Die vollständig homomorphe Verschlüsselung (FHE) ist eine Form der Verschlüsselung, die es Menschen ermöglicht, eine beliebige Anzahl von Additionen und Multiplikationen mit Chiffretexten durchzuführen, um Ergebnisse zu erhalten, die immer noch verschlüsselt sind. Bei der Entschlüsselung ist das Ergebnis dasselbe, als ob die Operationen auf Klartext durchgeführt worden wären. Dies ermöglicht "berechenbare aber unsichtbare" Daten.
Vollständig homomorphe Verschlüsselung ist besonders geeignet für ausgelagertes Computing. Sie können Daten an externe Rechenleistung auslagern, ohne sich um Datenlecks sorgen zu müssen.
In einfachen Worten, zum Beispiel, betreiben Sie ein Unternehmen, und die Daten des Unternehmens sind sehr wertvoll. Sie möchten nützliche Cloud-Services verwenden, um diese Daten zu verarbeiten und zu berechnen, aber Sie machen sich Sorgen über Datenlecks in der Cloud. Dann können Sie:
Der Klartext erscheint nur für Sie, während alle auf dem Cloud-Server gespeicherten und berechneten Daten Chiffretexte sind. Auf diese Weise müssen Sie sich keine Sorgen um Datenlecks machen. Dieser datenschutzerhaltende Ansatz ist ideal.
Vollständig homomorphe Verschlüsselung ist hier am schwierigsten und idealsten und wird als der "Heilige Gral der Kryptographie" bezeichnet.
Vollständig homomorphe Verschlüsselung hat eine lange Geschichte
Die von gängigen homomorphen Verschlüsselungsbibliotheken unterstützten Algorithmen sind hauptsächlich Algorithmen der dritten und vierten Generation. Algorithmische Innovation, technische Optimierung, benutzerfreundlichere Blockchain und Hardwarebeschleunigung sind mit dem Einstieg von Kapital leicht zu erwarten.
Häufig verwendete homomorphe Verschlüsselungsbibliotheken:
ZAMA TFHE Leistung:
Beispielweise dauert die 256-Bit-Addition und -Subtraktion von ZAMA TFHE etwa 200ms und die Klartextberechnung dauert etwa Zehn- bis Hundert-Nanosekunden. Die Berechnungsgeschwindigkeit von FHE ist etwa 10^6-mal langsamer als die Klartextberechnung. Teilweise optimierte Operationen sind ungefähr 1000-mal langsamer als Klartext. Es ist natürlich von Natur aus unfair, eine Chiffrenberechnung mit einer Klartextberechnung zu vergleichen. Für Datenschutz gibt es einen Preis zu zahlen, ganz zu schweigen von der idealen Datenschutztechnologie der vollständig homomorphen Verschlüsselung.
ZAMA zielt darauf ab, die Leistung durch die Entwicklung von FHE-Hardware zu verbessern.
Web3 ist von Natur aus dezentralisiert, und die Integration der vollständig homomorphen Verschlüsselung (FHE) mit Web3 eröffnet mehrere vielversprechende Forschungsrichtungen:
Zusammenfassend betrachten wir die vollständig homomorphe Verschlüsselung (FHE) als die nächste Generation der Datenschutztechnologie im Aufschwung. Obwohl sie ausgezeichnete Datenschutzfunktionen bietet, gibt es immer noch Leistungsherausforderungen zu bewältigen. Mit dem Zustrom von Kryptokapital erwarten wir schnelle Fortschritte und Reife in dieser Technologie, ähnlich wie bei den Fortschritten, die in den letzten Jahren bei Zero-Knowledge Proofs (ZK) zu beobachten waren. Der FHE-Sektor ist sicherlich eine Investition wert.
FHE gehört zum Datenschutz-Track. Einfach ausgedrückt, umfasst es „Transaktionsschutz der Privatsphäre“+„KI-Datenschutz“+ „Datenschutzerhaltender Coprozessor“.
Natürlich gibt es viele Technologien zum Schutz der Privatsphäre, und Sie werden die Besonderheiten der vollständig homomorphen Verschlüsselung kennen, indem Sie sie mit anderen vergleichen.
Daher sind die Datenschutzfunktionen von FHE, solange sich die Leistung allmählich verbessert, eher für Web3 geeignet.
Gleichzeitig ist die vollständig homomorphe Verschlüsselung auch in Bezug auf den Schutz der Transaktionsdaten besser für EVM geeignet, da:
Im Gegensatz dazu ist eine vollständig homomorphe EVM tatsächlich attraktiv.
AI-Berechnungen sind von Natur aus rechenaufwendig, und die Hinzufügung eines so komplexen Verschlüsselungsmodus wie der vollständig homomorphen Verschlüsselung kann in dieser Phase zu geringer Leistung und hohen Kosten führen. Ich denke, dass der Datenschutz von KI letztendlich eine hybride Lösung aus TEE/MPC/ZK/semi-homomorpher Verschlüsselung sein wird.
Zusammenfassend kann vollständig homomorphe Verschlüsselung für die Web3Transaction-Privatsphärenschutz, den KI-Privatsphärenschutz und den Privatsphärenschutz-Koprozessor verwendet werden. Dabei bin ich besonders optimistisch bezüglich des Privacy Protection EVM. Es ist flexibler und besser für EVM geeignet als die vorhandene Ring-Signatur-, Währungsmischtechnologie und ZK.
Wir haben mehrere führende Projekte zur vollständig homomorphen Verschlüsselung (FHE) evaluiert, die derzeit verfügbar sind. Hier ist ein kurzer Überblick:
Überblick: ZAMA bietet vollständig homomorphe Verschlüsselungslösungen für Blockchain und KI.
Erzählung: Homomorphe Verschlüsselung Hardware.
Aus den oben genannten Informationen geht hervor, dass ZAMA diesen Projekten die Kern-Open-Source-Bibliothek für vollständig homomorphe Verschlüsselung zur Verfügung stellt und derzeit ein unbestrittener Technologie-Pionier und stärkster Akteur ist. ZAMA hat jedoch noch keine Pläne zur Ausgabe von Coins angekündigt, weshalb wir uns auf Fhinex konzentriert haben.
Fhinex wird die Privatsphäre schützende EVM und die Privatsphäre schützenden Smart Contracts implementieren. Sie planen, eine Fhenix L2 zu bauen, eine vollständig homomorphe Privacy EVM. Bereitstellung von Transaktionen zum Schutz der Privatsphäre und DeFi usw. Dieser L2 ist auch mit einem Schwellennetzwerk ausgestattet, um einige Ver- und Entschlüsselungsvorgänge durchzuführen. Darüber hinaus wird Fhenix auch einen FHE-Coprozessor bauen, ein vollständig homomorphes Computernetzwerk, das andere EVM-Ketten als Fhenix bedienen und vollständig homomorphes Computing bereitstellen kann. Dienen.
Das Fhinex-Team verfügt über eine starke technische Stärke. Das Team umfasst nicht nur Experten, die für die Privatsphäre-Computing bei Intel verantwortlich sind, sondern auch PHD, die an der Entwicklung des Enigma-Privatsphäreprotokolls am MIT beteiligt waren, und den Algorand-Kryptographie-Leiter.
Kurz gesagt sind wir der Meinung, dass vollständig homomorphe Verschlüsselungsprojekte wie ZAMA und Fhinex ideale Datenschutzwerkzeuge für die Blockchain bieten können.
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Zusammenfassung:
Die vollständig homomorphe Verschlüsselung (FHE) ist eine Form der Verschlüsselung, die es Menschen ermöglicht, eine beliebige Anzahl von Additionen und Multiplikationen mit Chiffretexten durchzuführen, um Ergebnisse zu erhalten, die immer noch verschlüsselt sind. Bei der Entschlüsselung ist das Ergebnis dasselbe, als ob die Operationen auf Klartext durchgeführt worden wären. Dies ermöglicht "berechenbare aber unsichtbare" Daten.
Vollständig homomorphe Verschlüsselung ist besonders geeignet für ausgelagertes Computing. Sie können Daten an externe Rechenleistung auslagern, ohne sich um Datenlecks sorgen zu müssen.
In einfachen Worten, zum Beispiel, betreiben Sie ein Unternehmen, und die Daten des Unternehmens sind sehr wertvoll. Sie möchten nützliche Cloud-Services verwenden, um diese Daten zu verarbeiten und zu berechnen, aber Sie machen sich Sorgen über Datenlecks in der Cloud. Dann können Sie:
Der Klartext erscheint nur für Sie, während alle auf dem Cloud-Server gespeicherten und berechneten Daten Chiffretexte sind. Auf diese Weise müssen Sie sich keine Sorgen um Datenlecks machen. Dieser datenschutzerhaltende Ansatz ist ideal.
Vollständig homomorphe Verschlüsselung ist hier am schwierigsten und idealsten und wird als der "Heilige Gral der Kryptographie" bezeichnet.
Vollständig homomorphe Verschlüsselung hat eine lange Geschichte
Die von gängigen homomorphen Verschlüsselungsbibliotheken unterstützten Algorithmen sind hauptsächlich Algorithmen der dritten und vierten Generation. Algorithmische Innovation, technische Optimierung, benutzerfreundlichere Blockchain und Hardwarebeschleunigung sind mit dem Einstieg von Kapital leicht zu erwarten.
Häufig verwendete homomorphe Verschlüsselungsbibliotheken:
ZAMA TFHE Leistung:
Beispielweise dauert die 256-Bit-Addition und -Subtraktion von ZAMA TFHE etwa 200ms und die Klartextberechnung dauert etwa Zehn- bis Hundert-Nanosekunden. Die Berechnungsgeschwindigkeit von FHE ist etwa 10^6-mal langsamer als die Klartextberechnung. Teilweise optimierte Operationen sind ungefähr 1000-mal langsamer als Klartext. Es ist natürlich von Natur aus unfair, eine Chiffrenberechnung mit einer Klartextberechnung zu vergleichen. Für Datenschutz gibt es einen Preis zu zahlen, ganz zu schweigen von der idealen Datenschutztechnologie der vollständig homomorphen Verschlüsselung.
ZAMA zielt darauf ab, die Leistung durch die Entwicklung von FHE-Hardware zu verbessern.
Web3 ist von Natur aus dezentralisiert, und die Integration der vollständig homomorphen Verschlüsselung (FHE) mit Web3 eröffnet mehrere vielversprechende Forschungsrichtungen:
Zusammenfassend betrachten wir die vollständig homomorphe Verschlüsselung (FHE) als die nächste Generation der Datenschutztechnologie im Aufschwung. Obwohl sie ausgezeichnete Datenschutzfunktionen bietet, gibt es immer noch Leistungsherausforderungen zu bewältigen. Mit dem Zustrom von Kryptokapital erwarten wir schnelle Fortschritte und Reife in dieser Technologie, ähnlich wie bei den Fortschritten, die in den letzten Jahren bei Zero-Knowledge Proofs (ZK) zu beobachten waren. Der FHE-Sektor ist sicherlich eine Investition wert.
FHE gehört zum Datenschutz-Track. Einfach ausgedrückt, umfasst es „Transaktionsschutz der Privatsphäre“+„KI-Datenschutz“+ „Datenschutzerhaltender Coprozessor“.
Natürlich gibt es viele Technologien zum Schutz der Privatsphäre, und Sie werden die Besonderheiten der vollständig homomorphen Verschlüsselung kennen, indem Sie sie mit anderen vergleichen.
Daher sind die Datenschutzfunktionen von FHE, solange sich die Leistung allmählich verbessert, eher für Web3 geeignet.
Gleichzeitig ist die vollständig homomorphe Verschlüsselung auch in Bezug auf den Schutz der Transaktionsdaten besser für EVM geeignet, da:
Im Gegensatz dazu ist eine vollständig homomorphe EVM tatsächlich attraktiv.
AI-Berechnungen sind von Natur aus rechenaufwendig, und die Hinzufügung eines so komplexen Verschlüsselungsmodus wie der vollständig homomorphen Verschlüsselung kann in dieser Phase zu geringer Leistung und hohen Kosten führen. Ich denke, dass der Datenschutz von KI letztendlich eine hybride Lösung aus TEE/MPC/ZK/semi-homomorpher Verschlüsselung sein wird.
Zusammenfassend kann vollständig homomorphe Verschlüsselung für die Web3Transaction-Privatsphärenschutz, den KI-Privatsphärenschutz und den Privatsphärenschutz-Koprozessor verwendet werden. Dabei bin ich besonders optimistisch bezüglich des Privacy Protection EVM. Es ist flexibler und besser für EVM geeignet als die vorhandene Ring-Signatur-, Währungsmischtechnologie und ZK.
Wir haben mehrere führende Projekte zur vollständig homomorphen Verschlüsselung (FHE) evaluiert, die derzeit verfügbar sind. Hier ist ein kurzer Überblick:
Überblick: ZAMA bietet vollständig homomorphe Verschlüsselungslösungen für Blockchain und KI.
Erzählung: Homomorphe Verschlüsselung Hardware.
Aus den oben genannten Informationen geht hervor, dass ZAMA diesen Projekten die Kern-Open-Source-Bibliothek für vollständig homomorphe Verschlüsselung zur Verfügung stellt und derzeit ein unbestrittener Technologie-Pionier und stärkster Akteur ist. ZAMA hat jedoch noch keine Pläne zur Ausgabe von Coins angekündigt, weshalb wir uns auf Fhinex konzentriert haben.
Fhinex wird die Privatsphäre schützende EVM und die Privatsphäre schützenden Smart Contracts implementieren. Sie planen, eine Fhenix L2 zu bauen, eine vollständig homomorphe Privacy EVM. Bereitstellung von Transaktionen zum Schutz der Privatsphäre und DeFi usw. Dieser L2 ist auch mit einem Schwellennetzwerk ausgestattet, um einige Ver- und Entschlüsselungsvorgänge durchzuführen. Darüber hinaus wird Fhenix auch einen FHE-Coprozessor bauen, ein vollständig homomorphes Computernetzwerk, das andere EVM-Ketten als Fhenix bedienen und vollständig homomorphes Computing bereitstellen kann. Dienen.
Das Fhinex-Team verfügt über eine starke technische Stärke. Das Team umfasst nicht nur Experten, die für die Privatsphäre-Computing bei Intel verantwortlich sind, sondern auch PHD, die an der Entwicklung des Enigma-Privatsphäreprotokolls am MIT beteiligt waren, und den Algorand-Kryptographie-Leiter.
Kurz gesagt sind wir der Meinung, dass vollständig homomorphe Verschlüsselungsprojekte wie ZAMA und Fhinex ideale Datenschutzwerkzeuge für die Blockchain bieten können.