10월 13일 현재 TrendX 플랫폼의 BTC, ETH, TON 통계는 다음과 같습니다.
지난주 BTC 토론 수는 12.52K로 전주보다 0.98% 하락했습니다. 지난주 일요일 가격은 지난 일요일보다 1.62% 상승한 63,916달러였습니다.
지난 주 ETH 토론 건수는 3.63K로 전주보다 3.45% 증가했습니다. 지난 주 일요일 가격은 이전 일요일보다 4% 감소한 $2530였습니다.
TON은 지난주 782건의 토론을 진행해 지난주보다 12.63% 하락했고, 지난주 일요일 가격은 지난 일요일보다 0.25% 하락한 5.26달러였다.
FHE(Fully Homomorphic Encryption)는 암호화된 데이터에 대해 복호화 없이 직접 계산을 수행할 수 있어 강력한 개인 정보 보호 및 데이터 처리 지원을 제공하는 것이 핵심 기능입니다. FHE는 금융, 의료, 클라우드 컴퓨팅, 기계 학습, 투표 시스템, 사물 인터넷, 블록체인 개인정보 보호 등의 분야에서 널리 사용될 수 있습니다. 그러나 유망한 응용 전망에도 불구하고 FHE는 상용화 과정에서 여전히 어려움에 직면해 있습니다.
FHE의 잠재력과 적용 시나리오
동형암호의 가장 큰 장점은 개인정보 보호이다. 회사 A가 데이터를 분석하려면 회사 B의 컴퓨팅 능력이 필요하지만 회사 B가 해당 데이터의 정확한 내용에 액세스하는 것을 원하지 않는다고 상상해 보십시오. FHE는 이 시나리오에서 역할을 할 수 있습니다. A사는 데이터를 암호화하여 계산을 위해 B사에 전송할 수 있으며, 계산 결과는 암호화된 상태로 유지되며 A사는 복호화 후 분석 결과를 얻을 수 있습니다. 이러한 방식으로 데이터 개인 정보가 효과적으로 보호되고 회사 B는 필요한 컴퓨팅 작업을 완료할 수 있습니다.
이러한 개인정보 보호 메커니즘은 금융, 의료 등 데이터에 민감한 산업에 특히 중요합니다. 또한, 클라우드 컴퓨팅과 인공지능의 발달로 데이터 보안이 점점 더 주목받고 있습니다. FHE는 이러한 시나리오에서 다자간 컴퓨팅 보호를 제공하여 모든 당사자가 개인 정보를 노출하지 않고 협업을 완료할 수 있도록 합니다. 특히 블록체인 기술에서 FHE는 온체인 개인정보 보호, 개인 거래 검토 등의 기능을 통해 데이터 처리의 투명성과 보안을 향상시킵니다.
FHE와 기타 암호화 방식의 비교
Web3 분야에서는 FHE, ZK(영지식 증명), MPC(다자간 계산), TEE(신뢰할 수 있는 실행 환경)가 주요 개인 정보 보호 방법입니다. ZK와 달리 FHE는 데이터를 먼저 해독하지 않고도 암호화된 데이터에 대해 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. MPC를 사용하면 당사자는 개인 정보를 서로 공유하지 않고 데이터를 암호화하는 동안 계산을 수행할 수 있습니다. TEE는 안전한 환경에서 컴퓨팅을 제공하지만 데이터 처리의 유연성은 상대적으로 제한적입니다.
이러한 각 암호화 기술에는 장점이 있지만 FHE는 특히 복잡한 컴퓨팅 작업을 지원하는 데 탁월합니다. 그럼에도 불구하고 FHE는 여전히 높은 계산 오버헤드와 실제 응용 프로그램의 낮은 확장성 문제에 직면해 있으며, 이로 인해 실시간 응용 프로그램에서는 부족한 경우가 많습니다. FHE의 한계와 과제 강력한 이론적 기반에도 불구하고 FHE는 상업적 응용에 있어 실질적인 과제에 직면해 있습니다.
대규모 계산 오버헤드: FHE에는 많은 양의 계산 리소스가 필요하며 암호화되지 않은 계산에 비해 계산 오버헤드가 크게 증가합니다. 고차 다항식 연산의 경우 처리 시간이 다항식으로 증가하므로 FHE가 실시간 계산 요구 사항을 충족하기 어렵습니다. 비용을 절감하기 위해 FHE는 전용 하드웨어 가속을 사용하지만 이로 인해 배포 복잡성도 증가합니다.
제한된 운영 기능: FHE는 암호화된 데이터의 덧셈과 곱셈을 수행할 수 있지만 복잡한 비선형 연산에 대한 지원이 제한되어 있어 심층 신경망과 관련된 인공 지능 애플리케이션에 병목 현상이 발생합니다. 현재 FHE 방식은 여전히 주로 선형 및 단순 다항식 계산에 적합하며 비선형 모델의 적용은 크게 제한됩니다.
다중 사용자 지원의 복잡성: FHE는 단일 사용자 시나리오에서 잘 작동하지만 다중 사용자 데이터 세트가 포함되면 시스템 복잡성이 급격히 증가합니다. 2013년 Lopez-Alt 등이 제안한 다중 키 FHE 프레임워크는 서로 다른 키를 사용하여 암호화된 데이터 세트에 대한 작업을 허용했지만 키 관리 및 시스템 아키텍처 복잡성이 크게 증가했습니다.
FHE와 인공지능의 결합
현재 데이터 중심 시대에는 인공지능(AI)이 다양한 분야에서 널리 활용되고 있지만, 사용자들은 데이터 프라이버시 문제로 인해 의료, 금융 정보 등 민감한 데이터 공유를 꺼리는 경우가 많습니다. FHE는 AI 분야의 개인정보 보호 솔루션을 제공합니다. 클라우드 컴퓨팅 시나리오에서 데이터는 일반적으로 전송 및 저장 중에 암호화되지만 처리 중에는 일반 텍스트로 표시되는 경우가 많습니다. FHE를 통해 사용자 데이터는 암호화된 상태로 처리될 수 있어 데이터 개인정보 보호가 보장됩니다.
이러한 이점은 사용자에게 자신의 데이터가 어떻게 처리되는지 알 권리가 있고 전송 중에 데이터가 보호되는지 확인해야 하는 GDPR과 같은 규정에서 특히 중요합니다. FHE의 엔드 투 엔드 암호화는 규정 준수 및 데이터 보안을 보장합니다.
블록체인의 현재 FHE 애플리케이션 및 프로젝트
블록체인에서 FHE를 적용하는 것은 주로 온체인 개인정보 보호, AI 훈련 데이터 개인정보 보호, 온체인 투표 개인정보 보호, 온체인 개인정보 거래 검토를 포함한 데이터 개인정보 보호에 중점을 둡니다. 현재 많은 프로젝트에서 개인정보 보호를 촉진하기 위해 FHE 기술을 사용하고 있습니다. 예를 들어, Zama가 구축한 FHE 솔루션은 Fhenix, Privasea, IncoNetwork 및 MindNetwork와 같은 프로젝트에서 널리 사용됩니다.
Zama: TFHE 기술을 기반으로 부울 연산과 짧은 단어 길이의 정수 연산에 중점을 두고 블록체인 및 AI 애플리케이션을 위한 FHE 개발 스택을 구축했습니다.
Octra: 블록체인 네트워크를 위한 새로운 스마트 계약 언어 및 HyperghraphFHE 라이브러리를 개발했습니다.
Privasea: FHE를 사용하여 AI 컴퓨팅 네트워크에서 개인 정보 보호를 달성하고 여러 AI 모델을 지원합니다.
MindNetwork: FHE와 인공 지능을 결합하여 분산되고 개인 정보가 보호되는 AI 환경을 제공합니다.
Fhenix: Ethereum용 레이어 2 솔루션으로 FHE 롤업 및 FHE 코프로세서를 지원하고 EVM과 호환되며 Solidity로 작성된 스마트 계약을 지원합니다.
연구 데이터
결론적으로
FHE는 암호화된 데이터에 대해 계산을 수행할 수 있는 고급 기술로서 데이터 개인 정보 보호에 상당한 이점을 가지고 있습니다. 현재 FHE의 상용 응용은 여전히 높은 연산 오버헤드와 낮은 확장성 문제를 안고 있지만, 이러한 문제는 하드웨어 가속과 알고리즘 최적화를 통해 점진적으로 해결될 것으로 예상된다. 또한, 블록체인 기술의 발전으로 FHE는 개인정보 보호 및 보안 컴퓨팅 분야에서 점점 더 중요한 역할을 담당하게 될 것입니다. 앞으로 FHE는 개인 정보 보호 컴퓨팅을 지원하는 핵심 기술이 되어 데이터 보안에 새로운 혁신을 가져올 가능성이 높습니다.
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