จาก นักทฤษฎี สู่ ดาวเด่นแห่งคอมพิวเตอร์: การเพิ่มขึ้นของการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกเต็มรูปแบบและวิสัยทัศน์ในอนาคต

จาก นักทฤษฎี สู่ ดาวเด่นแห่งวงการคอมพิวเตอร์: การเติบโตของ FHE และวิสัยทัศน์ในอนาคต

วันนี้ผลงานของ $Swarms ดึงดูดความสนใจเป็นอย่างมาก เมื่อเงินทุนสำหรับ AI Agent กลับมา Swarms กำลังกลายเป็นหนึ่งในแอปพลิเคชัน AI อันดับต้นๆ สำหรับปี 2025 ผู้สังเกตการณ์ตลาดส่วนใหญ่เชื่อว่าระบบเศรษฐกิจโทเค็นของ Swarms ยังไม่ได้ถูกนำไปใช้งานอย่างเต็มที่ แต่การวางแผนนั้นชัดเจนและชัดเจน เมื่อระบบออนไลน์แล้ว อัตราการนำไปใช้งานและสถานการณ์การใช้งานโทเค็นที่มีมูลค่าเพิ่มจะเพิ่มขึ้นอย่างมาก ในขณะที่ AI เติบโตอย่างรวดเร็วจากจุดตัดระหว่าง Web2 และ Web3 ไปสู่ภาคส่วนสำคัญที่ดึงดูดกองทุนรอง Swarms คาดว่าจะกลายเป็นโครงการดาวเด่นข้ามอุตสาหกรรมในกระบวนการนี้

ในโลกแห่งการเข้ารหัส การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกอย่างสมบูรณ์ (FHE) เปรียบเสมือนอัจฉริยะที่ถูกฝังไว้นานหลายปี ในที่สุดมันก็มาอยู่ตรงกลางเวทีและดึงดูดความสนใจมากขึ้นเรื่อยๆ ที่น่ากล่าวถึงคือความสำเร็จในการเสนอขายหุ้นต่อสาธารณะครั้งแรก (IPO) ของโครงการ Shiba Treat เมื่อเร็วๆ นี้ทำให้โครงการ FHE ได้รับการสนใจมากขึ้น ด้วยการรวมการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกเต็มรูปแบบกับแอปพลิเคชันแบบกระจายอำนาจ Shiba Treat ได้ดึงดูดความสนใจจากนักลงทุนและนักพัฒนาเป็นจำนวนมาก โดยถือเป็นก้าวใหม่ในการเปลี่ยนผ่านเทคโนโลยี FHE จากการวิจัยในเชิงวิชาการไปสู่การใช้งานเชิงพาณิชย์

ความเป็นมาของ FHE

FHE ถูกเสนอครั้งแรกในปีพ.ศ. 2521 แต่เนื่องจากความซับซ้อนในการคำนวณ จึงไม่สามารถนำไปใช้ในทางปฏิบัติได้เป็นเวลานาน และยังอยู่ในขั้นทฤษฎีเท่านั้น แม้ว่านักอุดมคติทางวิชาการจะยกย่องชื่นชมมันอย่างสูง แต่มันก็เป็นเหมือน นักทฤษฎีผู้คลั่งไคล้ในอุดมคติ ที่ไม่สามารถฝ่าข้อจำกัดของหอคอยงาช้างได้

จนกระทั่งปี 2009 Craig Gentry จึงได้เสนอแบบจำลอง FHE ที่มีความเป็นไปได้ โดยทำลายข้อจำกัดทางเทคนิคเดิมๆ และค่อยๆ เปลี่ยน FHE จาก ทฤษฎีที่เย็นชา ให้กลายเป็น ม้ามืดทางเทคโนโลยี ที่สามารถนำไปใช้ในทางปฏิบัติได้ ความก้าวหน้าครั้งนี้เปรียบเสมือนนักศึกษาในชั้นเรียนที่มีเกรดเฉลี่ยต่ำและใช้ชีวิตแบบขี้เกียจ กลับกลายเป็นคนดังและกลายเป็นขวัญใจของชุมชนวิทยาศาสตร์ทันที

ความก้าวหน้าและการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี FHE

หลักการทำงานของ FHE สามารถเข้าใจได้ผ่านการเปรียบเทียบที่ชัดเจน: สมมติว่าคุณมีทองคำก้อนหนึ่งที่จำเป็นต้องได้รับการประมวลผล แต่คุณไม่ต้องการให้คนงานขโมยทองคำไปในกระบวนการนี้ ดังนั้นคุณจึงใส่ทองลงในกล่องใสที่ปิดสนิทและล็อคไว้เพื่อให้คนงานสามารถใช้งานได้โดยต้องสวมถุงมือเท่านั้น แม้ว่าคนงานสามารถใช้งานได้ แต่ก็ไม่สามารถเอาทองออกไปได้ และกล่องจะช่วยรับประกันความสมบูรณ์ของทอง กล่องเป็นสัญลักษณ์ของอัลกอริทึมการเข้ารหัส ล็อคเป็นสัญลักษณ์ของกุญแจ คนงานคือผู้ดำเนินการคำนวณการเข้ารหัส และข้อมูลที่เข้ารหัสคือทองคำ ด้วยวิธีนี้ FHE จึงสามารถใช้การประมวลผลในสถานะเข้ารหัสได้ ซึ่งไม่เพียงแต่รับประกันความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเท่านั้น แต่ยังทำงานการประมวลผลที่ซับซ้อนอีกด้วย

สิ่งที่สวยงามของ FHE คือมันช่วยให้สามารถคำนวณข้อมูลได้ในขณะที่เข้ารหัส โดยไม่ต้องถอดรหัสก่อน ลองนึกภาพว่าคุณสามารถแก้ไขไฟล์ในที่ปลอดภัยได้โดยไม่ต้องเปิดมัน สำหรับความเป็นส่วนตัวของบุคคลและข้อมูลองค์กร FHE ถือเป็นแนวป้องกันอันทรงพลังในการปกป้องข้อมูลอย่างไม่ต้องสงสัย ขณะเดียวกันก็รับประกันความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ยังสามารถรับประกันได้ว่าการดำเนินการข้อมูลจะไม่รั่วไหลและรักษาความสมบูรณ์ไว้ได้อีกด้วย

สถานการณ์การใช้งานหลักของ FHE ได้แก่:

• การปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล: ในสาขาต่างๆ เช่น การแพทย์และการเงิน ความปลอดภัยของข้อมูลที่ละเอียดอ่อนถือเป็นสิ่งสำคัญ FHE สามารถคำนวณได้โดยไม่เปิดเผยข้อมูล

• การประมวลผลแบบคลาวด์และข้อมูลขนาดใหญ่: การประมวลผลข้อมูลมักเกิดขึ้นในคลาวด์ และ FHE สามารถรับประกันความเป็นส่วนตัวของข้อมูลในระหว่างกระบวนการประมวลผลได้

• สัญญาอัจฉริยะ: ในฟิลด์ Web3 FHE ช่วยให้สัญญาอัจฉริยะสามารถดำเนินการตามเนื้อหาสัญญาและจัดการสินทรัพย์ดิจิทัลไปพร้อมๆ กับการรักษาความเป็นส่วนตัว

ระบบนิเวศของ FHE: จากโครงสร้างพื้นฐานสู่โครงการแอปพลิเคชัน

ด้วยการพัฒนาอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยี FHE ทำให้มีโครงการต่างๆ มากขึ้นเรื่อยๆ ที่ได้เริ่มสำรวจสาขานี้และส่งเสริมการปฏิบัติและการพัฒนาแอปพลิเคชัน FHE ไม่เพียงแต่จำกัดอยู่เพียงการคำนวณข้อมูลที่เข้ารหัสเท่านั้น แต่ยังใช้กันอย่างแพร่หลายในหลายสาขา เช่น การประมวลผลแบบคลาวด์, Web3, AI, การทำธุรกรรมความเป็นส่วนตัว, ความต้านทานควอนตัม เป็นต้น ต่อไปนี้เป็นโครงการตัวอย่าง FHE บางส่วน:

ซามะ

ในฐานะผู้บุกเบิกเทคโนโลยี FHE Zama เปิดตัว TFHE และ fhEVM ทำให้ FHE เป็นจุดเน้นในด้านสกุลเงินดิจิทัล การนำเสนอโซลูชั่นการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกอย่างสมบูรณ์ทำให้ Zama สามารถใช้งาน FHE บนบล็อคเชนที่เข้ากันได้กับ EVM (Ethereum Virtual Machine) ได้

ฟีนิกซ์

Fhenix นำโซลูชัน FHE L2 (ชั้นที่สอง) ไปใช้บน Ethereum (ETH) โดยใช้ตัวเร่งความเร็ว FHE และเครื่องเสมือน (VM) ในการคำนวณการเข้ารหัสข้อมูล

เครือข่ายจิตใจ

มุ่งเน้นการให้บริการโซลูชันการปกป้องความเป็นส่วนตัวสำหรับแอปพลิเคชัน AI กระจายอำนาจผ่านเทคโนโลยีการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกอย่างสมบูรณ์ แพลตฟอร์มใช้การเข้ารหัส FHE เพื่อเปิดใช้งานการฝึกอบรมและการให้เหตุผลของอัลกอริทึม AI ในขณะที่ปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลผู้ใช้ ทำให้การคำนวณและวิเคราะห์ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนปลอดภัยและโปร่งใส Mind Network ไม่เพียงแต่ทำการคำนวณข้อมูลที่เข้ารหัสเท่านั้น แต่ยังส่งเสริมการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ภายใต้กรอบการทำงานแบบกระจายอำนาจอีกด้วย

ขนมชิบะอินุ

เมื่อเร็วๆ นี้ ทีมงาน Shiba Inu ได้นำเสนอคุณค่าและโอกาสใหม่ๆ ให้กับระบบนิเวศของตนด้วยการแนะนำเทคโนโลยีการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกเต็มรูปแบบ (FHE) และโทเค็นที่มีฟังก์ชัน $Treat ซึ่งดึงดูดเงินทุนได้ 12 ล้านดอลลาร์สหรัฐ นวัตกรรมนี้ผสมผสานการปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเข้ากับเทคโนโลยีบล็อคเชนเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของระบบนิเวศ FHE ทำให้การคำนวณที่ซับซ้อนเป็นไปได้ในขณะที่ยังคงความเป็นส่วนตัวของข้อมูล $Treat ไม่เพียงแต่ขยายธุรกิจในสาขา Web3 เท่านั้น แต่ยังขยายธุรกิจในสาขา Web2 อย่างจริงจัง โดยมุ่งหวังที่จะสร้างระบบการชำระเงินที่เหมาะสมกับโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งอาจกลายเป็นเครื่องมือสำหรับการชำระเงินข้ามพรมแดนในอนาคต

ไพรวาซี เอไอ

Privasea AI ใช้เทคโนโลยี FHE เพื่อให้แน่ใจว่า AI มองไม่เห็น ในระหว่างการโต้ตอบกับข้อมูลผู้ใช้ โดยหลีกเลี่ยงการรั่วไหลของความเป็นส่วนตัวขณะที่ยังคงโต้ตอบกับ AI ได้อย่างราบรื่น แอปยืนยันตัวตน #ImHuman ผสมผสานเทคโนโลยีการจดจำใบหน้าเพื่อยืนยันตัวตนผู้ใช้ และใช้เทคโนโลยี FHE เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลได้รับการเข้ารหัสอยู่เสมอในระหว่างกระบวนการยืนยันตัวตน

ครีมกันแดด

Sunscreen มุ่งมั่นที่จะมอบความสามารถในการประมวลผลแบบเข้ารหัสสำหรับแอปพลิเคชันบล็อคเชน โดยอิงจากคอมไพเลอร์โฮโมมอร์ฟิกเต็มรูปแบบของ Rust เพื่อช่วยให้ผู้ใช้บรรลุการปกป้องความเป็นส่วนตัว

เครือข่าย Octra

Octra Network เป็นบล็อคเชนสภาพแวดล้อมการดำเนินการแบบแยกที่รองรับ FHE และการเข้ารหัสโฮโมมอร์ฟิกอันดับสูง (HFHE) โดยเน้นที่การปรับปรุงความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล

โครงการเหล่านี้แสดงให้เห็นสถานการณ์การใช้งานที่หลากหลายของเทคโนโลยี FHE ครอบคลุมหลายสาขา ตั้งแต่การสร้างโครงสร้างพื้นฐานไปจนถึงการใช้งานเฉพาะ เช่น สัญญาอัจฉริยะที่เข้ารหัส FHE การประมวลผลแบบโซ่ส่วนตัว การจัดเก็บข้อมูลแบบเข้ารหัส การทำธุรกรรมที่รักษาความเป็นส่วนตัว เป็นต้น

อนาคตของความร่วมมือระหว่าง FHE และ AI

ในบรรดาพื้นที่การประยุกต์ใช้เทคโนโลยี FHE มากมาย AI และระบบหลายตัวแทน (MAS) ถือเป็นทิศทางที่มีแนวโน้มมากที่สุด Mind Network กำลังส่งเสริมการผสมผสานระหว่าง FHE และ AI อย่างแข็งขัน โดยเฉพาะการประยุกต์ใช้ในระบบหลายตัวแทน ระบบหลายตัวแทนเป็นกรอบการทำงานร่วมมือซึ่งตัวแทน AI หลายตัวทำงานร่วมกันเพื่อแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนและปรับปรุงประสิทธิภาพผ่านความร่วมมือ อย่างไรก็ตาม การรับรองว่าข้อมูลจะไม่รั่วไหลในระหว่างกระบวนการคำนวณในขณะที่ยังคงรักษาความไว้วางใจและความร่วมมือระหว่างตัวแทน ยังคงเป็นความท้าทายที่สำคัญในการบรรลุเป้าหมายนี้

Mind Network มอบโซลูชันที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสำหรับระบบหลายตัวแทนผ่าน FHE ในโซลูชันนี้ ข้อมูลทั้งหมดจะถูกเข้ารหัสในระหว่างการประมวลผล เพื่อรับประกันความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่ละเอียดอ่อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งโซลูชัน FHE ของ Mind Network รับประกันสิ่งต่อไปนี้:

• การป้องกันข้อมูล: แม้ในระหว่างกระบวนการคำนวณ ข้อมูลจะยังคงเข้ารหัสอยู่เสมอเพื่อหลีกเลี่ยงการรั่วไหลของข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและเพื่อความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

• ฉันทามติที่ปลอดภัย: ตัวแทน AI ส่งผลลัพธ์ที่เข้ารหัส และเครือข่าย FHE จะทำการตรวจสอบความถูกต้องและความสอดคล้องของผลลัพธ์เหล่านี้ เพื่อให้แน่ใจว่าฉันทามติขั้นสุดท้ายนั้นปลอดภัยและเชื่อถือได้ และหลีกเลี่ยงการรั่วไหลของข้อมูลละเอียดอ่อนใดๆ

• ความร่วมมือที่มีประสิทธิภาพ: ด้วยเทคโนโลยี FHE ตัวแทนหลายคนสามารถทำงานร่วมกันได้โดยไม่เปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ทำให้สามารถประมวลผลงานที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เทคโนโลยี Mind Network ไม่เพียงแต่ช่วยปรับปรุงความสามารถด้านการรักษาความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของระบบหลายตัวแทนเท่านั้น แต่ยังส่งเสริมการทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพระหว่างตัวแทน AI อีกด้วย ตัวอย่างเช่น ในแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ทางการเงิน Mind Network จะใช้ FHE เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลได้รับการเข้ารหัสตลอดทั้งกระบวนการ ช่วยปกป้องความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

การรวมกลุ่มกับ FHE: การขับเคลื่อนฉันทามติของเอเจนต์หลายรายของ AI

ทั้งนี้ควรกล่าวถึงว่าความคืบหน้าล่าสุดในการทำงานร่วมกันระหว่าง FHE และตัวแทนหลายรายได้รับการสนับสนุนอย่างเป็นทางการจาก Swarms เช่นกัน ทีมงาน Swarms กำลังส่งเสริมความสามารถของตัวแทน AI และระบบ Swarm อย่างจริงจัง โดยเฉพาะในภาษาการเขียนโปรแกรม Rust และโครงการฉันทามติที่ขับเคลื่อนด้วย FHE . บนการรวมกันของ. โดยการนำเทคโนโลยี FHE มาใช้ Swarms ได้สร้างกรอบการทำงานฉันทามติการประมวลผลแบบเข้ารหัสซึ่งช่วยให้ตัวแทนหลายตัวทำงานร่วมกันได้โดยไม่เปิดเผยข้อมูลของพวกเขา

โดยเฉพาะอย่างยิ่งโครงการ Swarms-rust เป็นแพลตฟอร์มออร์เคสตราหลายเอเจนต์ที่นำมาใช้ใหม่โดยทีม Swarms ในภาษา Rust โดยมุ่งหวังที่จะมอบการพัฒนาแอปพลิเคชันข้ามแพลตฟอร์มที่มีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้มากยิ่งขึ้น ข้อได้เปรียบที่เฉพาะเจาะจงคือความสามารถในการแลกเปลี่ยนข้อมูลอย่างปลอดภัยระหว่างตัวแทนหลายตัวและบรรลุฉันทามติแบบเข้ารหัสโดยใช้เทคโนโลยี FHE ลักษณะเด่นของโครงการมีดังนี้:

• ฉันทามติของ AI: ตัวแทนหลายตัวบรรลุการตัดสินใจที่สอดคล้องกันผ่านการรวบรวมข้อมูลที่เข้ารหัสและกลไกฉันทามติในขณะที่มั่นใจในความปลอดภัยของโมเดลและข้อมูล

• การทำงานร่วมกันระหว่างตัวแทน: เปิดใช้งานการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่ปลอดภัยและเข้ารหัสระหว่างตัวแทนหลายตัวเพื่อรับประกันความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

• ความเป็นอิสระ: รองรับการตัดสินใจแบบกระจายอำนาจ ลดการแทรกแซงของมนุษย์ และบรรลุความร่วมมือแบบเป็นอิสระระหว่างตัวแทนอัจฉริยะ

ทีมงาน Swarms ระบุไว้อย่างชัดเจนว่า FHE เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีสำคัญสำหรับการบรรลุโซลูชันฉันทามติตัวแทนหลายตัวที่มีประสิทธิภาพและปลอดภัย และมีบทบาทสำคัญในการปกป้องสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญาของโมเดลตัวแทนและการรับรองความน่าเชื่อถือของการตัดสินใจธุรกรรม ตัวอย่างเช่น ในด้านการซื้อขาย ตัวแทนมืออาชีพหลายๆ คนสามารถตัดสินใจโดยอิงตามโมเดลส่วนตัวของตนเอง และในที่สุดก็สามารถบรรลุผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือมากยิ่งขึ้นผ่านการลงคะแนนเสียงแบบฉันทามติที่เข้ารหัส ดังนั้นจึงปรับปรุงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของการตัดสินใจได้อย่างมาก

สรุป

เนื่องจาก FHE เป็นเทคโนโลยีที่มีโอกาสในการนำไปใช้งานอย่างกว้างขวาง จึงสร้างความเปลี่ยนแปลงให้กับวิธีการประมวลผลข้อมูลของเราอย่างมาก ตั้งแต่บล็อคเชนไปจนถึง AI จากระบบคลาวด์คอมพิวติ้งไปจนถึงการปกป้องความเป็นส่วนตัว FHE มอบวิธีใหม่ในการประมวลผลข้อมูลในขณะที่ยังคงรักษาความเป็นส่วนตัวไว้ ในขณะที่เทคโนโลยี FHE ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โปรเจ็กต์และแพลตฟอร์มต่างๆ มากมายกำลังนำไปประยุกต์ใช้ในสถานการณ์จริง ส่งเสริมความก้าวหน้าและนวัตกรรมของเทคโนโลยีการเข้ารหัส

ในกระบวนการนี้ Mind Network ได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่ยอดเยี่ยมด้วยเทคโนโลยีชั้นนำในการผสมผสาน FHE และ AI ด้วยการให้การสนับสนุนการประมวลผลแบบเข้ารหัสที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสำหรับระบบหลายตัวแทน Mind Network ไม่เพียงแต่ปรับปรุงการปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเท่านั้น แต่ยังส่งเสริมนวัตกรรมในการทำงานร่วมกันของ AI อีกด้วย ในเวลาเดียวกัน ทีม Swarms ได้ส่งเสริมความสามารถในการทำงานร่วมกันของตัวแทนหลายรายผ่าน FHE และสร้างกรอบฉันทามติที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ด้วยการพัฒนาเพิ่มเติมของเทคโนโลยี FHE การผสานรวม AI และเทคโนโลยีการเข้ารหัสจะกลายเป็นแนวโน้มการพัฒนาที่สำคัญในโลกดิจิทัลแห่งอนาคต