FHE( criptografia homomórfica completa ) é uma tecnologia de encriptação avançada que permite realizar cálculos diretamente em dados encriptados, processando dados enquanto protege a privacidade. FHE tem aplicações potenciais em vários setores, como finanças, saúde, computação em nuvem e aprendizado de máquina, mas devido ao seu enorme custo computacional e de memória, a comercialização ainda levará tempo.
Princípios básicos
O núcleo do FHE é ocultar a informação original através de polinómios. O processo de encriptação utiliza um polinómio de chave, um polinómio aleatório e um pequeno polinómio de "ruído". A decriptação requer o conhecimento do polinómio de chave.
Para realizar cálculos sobre dados encriptados, o FHE converte as operações em "circuitos". A adição e a multiplicação constituem operações básicas que podem expressar cálculos arbitrários. No entanto, cada operação aumenta o ruído, especialmente a multiplicação, que provoca um crescimento exponencial do ruído, limitando a profundidade do cálculo.
Para resolver o problema do ruído, o FHE adotou as seguintes técnicas:
Mudança de chave: Compressão do tamanho do texto cifrado
Mudança de módulo: reduzir o orçamento de ruído
Auto-inicialização(Bootstrap): redefinir o ruído para o nível inicial
Atualmente, as principais soluções FHE utilizam tecnologia Bootstrap, mas o custo computacional ainda é muito elevado. Comparado com cálculos normais, os cálculos FHE podem ser até 500 milhões de vezes mais lentos.
Desafios enfrentados
O maior desafio do FHE é o enorme custo computacional. A DARPA lançou o programa DPRIVE, tentando aumentar a velocidade de cálculo do FHE para 1/10 da computação normal, mas o progresso é lento.
As principais direções de melhoria incluem:
Aumentar o comprimento da palavra do processador
Desenvolver processadores ASIC dedicados
Construir uma arquitetura paralela MIMD
Embora a tecnologia FHE tenha avançado lentamente, ela ainda tem uma importância significativa na proteção de dados sensíveis, especialmente na era pós-quântica.
Combinação de blockchain
FHE é principalmente utilizado em encriptação de dados na blockchain, incluindo privacidade on-chain, privacidade de dados de treinamento de IA, privacidade de votação on-chain, entre outros. No entanto, transações completamente encriptadas também podem trazer novos problemas, como a perda do efeito positivo dos bots MEV e o aumento significativo das exigências para os nós.
Principais Projetos
Os principais projetos de FHE atuais incluem:
Zama: fornece uma estrutura de desenvolvimento baseada em TFHE
Fhenix: construir um Layer 2 com foco na privacidade
Privasea: utilizado para operações de dados LLM
Inco Network: Construir FHE Layer 1
Mind Network: para Restaking
Octra: utiliza a tecnologia de hipergrafos para implementar FHE
Perspectiva
A FHE ainda está em um estágio inicial, enfrentando muitos desafios. Mas com mais investimentos e talentos, assim como o desenvolvimento de chips dedicados, a FHE tem potencial para trazer transformações no futuro para áreas como finanças e saúde. Sua combinação com tecnologias de ponta, como a computação quântica, também é algo a ser aguardado.
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FHE tecnologia: realiza cálculos de dados encriptados enquanto protege a privacidade
FHE: Cálculo direto sobre dados encriptados
FHE( criptografia homomórfica completa ) é uma tecnologia de encriptação avançada que permite realizar cálculos diretamente em dados encriptados, processando dados enquanto protege a privacidade. FHE tem aplicações potenciais em vários setores, como finanças, saúde, computação em nuvem e aprendizado de máquina, mas devido ao seu enorme custo computacional e de memória, a comercialização ainda levará tempo.
Princípios básicos
O núcleo do FHE é ocultar a informação original através de polinómios. O processo de encriptação utiliza um polinómio de chave, um polinómio aleatório e um pequeno polinómio de "ruído". A decriptação requer o conhecimento do polinómio de chave.
Para realizar cálculos sobre dados encriptados, o FHE converte as operações em "circuitos". A adição e a multiplicação constituem operações básicas que podem expressar cálculos arbitrários. No entanto, cada operação aumenta o ruído, especialmente a multiplicação, que provoca um crescimento exponencial do ruído, limitando a profundidade do cálculo.
Para resolver o problema do ruído, o FHE adotou as seguintes técnicas:
Atualmente, as principais soluções FHE utilizam tecnologia Bootstrap, mas o custo computacional ainda é muito elevado. Comparado com cálculos normais, os cálculos FHE podem ser até 500 milhões de vezes mais lentos.
Desafios enfrentados
O maior desafio do FHE é o enorme custo computacional. A DARPA lançou o programa DPRIVE, tentando aumentar a velocidade de cálculo do FHE para 1/10 da computação normal, mas o progresso é lento.
As principais direções de melhoria incluem:
Embora a tecnologia FHE tenha avançado lentamente, ela ainda tem uma importância significativa na proteção de dados sensíveis, especialmente na era pós-quântica.
Combinação de blockchain
FHE é principalmente utilizado em encriptação de dados na blockchain, incluindo privacidade on-chain, privacidade de dados de treinamento de IA, privacidade de votação on-chain, entre outros. No entanto, transações completamente encriptadas também podem trazer novos problemas, como a perda do efeito positivo dos bots MEV e o aumento significativo das exigências para os nós.
Principais Projetos
Os principais projetos de FHE atuais incluem:
Perspectiva
A FHE ainda está em um estágio inicial, enfrentando muitos desafios. Mas com mais investimentos e talentos, assim como o desenvolvimento de chips dedicados, a FHE tem potencial para trazer transformações no futuro para áreas como finanças e saúde. Sua combinação com tecnologias de ponta, como a computação quântica, também é algo a ser aguardado.