Tính đến ngày 13 tháng 10, số liệu thống kê về BTC, ETH và TON trên nền tảng TrendX như sau:
Số lượng thảo luận về BTC tuần trước là 12,52 K, giảm 0,98% so với tuần trước. Giá vào Chủ nhật tuần trước là 63.916 USD, tăng 1,62% so với Chủ nhật trước đó;
Số lượng thảo luận về ETH tuần trước là 3,63 K, tăng 3,45% so với tuần trước. Giá vào Chủ nhật tuần trước là 2530 USD, giảm 4% so với Chủ nhật trước đó;
TON đã có 782 cuộc thảo luận vào tuần trước, giảm 12,63% so với tuần trước và giá vào Chủ nhật tuần trước là 5,26 USD, giảm 0,25% so với Chủ nhật tuần trước;
Mã hóa hoàn toàn đồng hình (FHE) là một công nghệ có tiềm năng lớn trong mật mã hiện tại, tính năng cốt lõi của nó là cho phép thực hiện các phép tính trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã, cung cấp khả năng bảo vệ quyền riêng tư và xử lý dữ liệu mạnh mẽ. FHE có thể được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như tài chính, chăm sóc y tế, điện toán đám mây, học máy, hệ thống bỏ phiếu, Internet of Things và bảo vệ quyền riêng tư trên blockchain. Tuy nhiên, bất chấp triển vọng ứng dụng đầy hứa hẹn, FHE vẫn phải đối mặt với những thách thức trên con đường thương mại hóa.
Tiềm năng và kịch bản ứng dụng của FHE
Ưu điểm lớn nhất của mã hóa đồng cấu là bảo vệ quyền riêng tư. Hãy tưởng tượng Công ty A cần sức mạnh tính toán của Công ty B để phân tích dữ liệu của mình, nhưng không muốn Công ty B có quyền truy cập vào nội dung chính xác của dữ liệu đó. FHE có thể đóng một vai trò trong trường hợp này: Công ty A có thể mã hóa dữ liệu và truyền đến Công ty B để tính toán. Kết quả tính toán vẫn được mã hóa và Công ty A có thể thu được kết quả phân tích sau khi giải mã. Bằng cách này, quyền riêng tư của dữ liệu được bảo vệ một cách hiệu quả và Công ty B có thể hoàn thành công việc tính toán được yêu cầu.
Cơ chế bảo vệ quyền riêng tư này đặc biệt quan trọng đối với các ngành nhạy cảm với dữ liệu như tài chính và chăm sóc y tế. Ngoài ra, với sự phát triển của điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo, bảo mật dữ liệu ngày càng trở thành tâm điểm được chú ý. FHE có thể cung cấp khả năng bảo vệ máy tính của nhiều bên trong những tình huống này, cho phép tất cả các bên hoàn thành việc cộng tác mà không để lộ thông tin cá nhân. Đặc biệt trong công nghệ blockchain, FHE cải thiện tính minh bạch và bảo mật của quá trình xử lý dữ liệu thông qua các chức năng như bảo vệ quyền riêng tư trên chuỗi và đánh giá giao dịch riêng tư.
So sánh FHE và các phương pháp mã hóa khác
Trong trường Web3, FHE, bằng chứng không có kiến thức (ZK), tính toán đa bên (MPC) và môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) là các phương pháp bảo vệ quyền riêng tư chính. Không giống như ZK, FHE có thể thực hiện nhiều thao tác khác nhau trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu trước. MPC cho phép các bên thực hiện tính toán trong khi dữ liệu được mã hóa mà không chia sẻ thông tin cá nhân với nhau. TEE cung cấp điện toán trong một môi trường an toàn nhưng có tính linh hoạt tương đối hạn chế trong việc xử lý dữ liệu.
Mỗi kỹ thuật mã hóa này đều có ưu điểm riêng, nhưng FHE đặc biệt tốt trong việc hỗ trợ các tác vụ tính toán phức tạp. Mặc dù vậy, FHE vẫn phải đối mặt với các vấn đề về chi phí tính toán cao và khả năng mở rộng kém trong các ứng dụng thực tế, khiến nó thường không đủ trong các ứng dụng thời gian thực. Những hạn chế và thách thức của FHE Mặc dù có nền tảng lý thuyết vững chắc nhưng FHE gặp phải những thách thức thực tế trong ứng dụng thương mại.
Chi phí tính toán quy mô lớn: FHE yêu cầu một lượng lớn tài nguyên tính toán và chi phí tính toán của nó tăng đáng kể so với các phép tính không được mã hóa. Đối với các phép toán đa thức bậc cao, thời gian xử lý tăng theo đa thức nên FHE khó đáp ứng được nhu cầu tính toán theo thời gian thực. Để giảm chi phí, FHE dựa vào khả năng tăng tốc phần cứng chuyên dụng, nhưng điều này cũng làm tăng độ phức tạp khi triển khai.
Khả năng hoạt động hạn chế: Mặc dù FHE có thể thực hiện phép cộng và nhân dữ liệu được mã hóa nhưng nó lại hỗ trợ hạn chế cho các hoạt động phi tuyến phức tạp, đây là điểm nghẽn đối với các ứng dụng trí tuệ nhân tạo liên quan đến mạng lưới thần kinh sâu. Các sơ đồ FHE hiện tại chủ yếu vẫn phù hợp cho các phép tính tuyến tính và đa thức đơn giản, đồng thời việc áp dụng các mô hình phi tuyến còn hạn chế đáng kể.
Độ phức tạp của việc hỗ trợ nhiều người dùng: FHE hoạt động tốt trong các tình huống một người dùng, nhưng khi có tập dữ liệu nhiều người dùng, độ phức tạp của hệ thống tăng lên đáng kể. Vào năm 2013, khung FHE đa khóa do Lopez-Alt và cộng sự đề xuất đã cho phép hoạt động trên các tập dữ liệu được mã hóa với các khóa khác nhau, nhưng độ phức tạp về quản lý khóa và kiến trúc hệ thống của nó đã tăng lên đáng kể.
Sự kết hợp giữa FHE và trí tuệ nhân tạo
Trong kỷ nguyên dựa trên dữ liệu hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đang được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, nhưng người dùng thường ngại chia sẻ dữ liệu nhạy cảm, chẳng hạn như thông tin y tế và tài chính, do lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu. FHE cung cấp giải pháp bảo vệ quyền riêng tư cho lĩnh vực AI. Trong các kịch bản điện toán đám mây, dữ liệu thường được mã hóa trong quá trình truyền và lưu trữ nhưng thường ở dạng văn bản rõ ràng trong quá trình xử lý. Thông qua FHE, dữ liệu người dùng có thể được xử lý trong khi vẫn được mã hóa, đảm bảo quyền riêng tư của dữ liệu.
Ưu điểm này đặc biệt quan trọng theo các quy định như GDPR, yêu cầu người dùng có quyền biết dữ liệu của họ được xử lý như thế nào và đảm bảo rằng dữ liệu được bảo vệ trong quá trình truyền. Mã hóa đầu cuối của FHE cung cấp sự đảm bảo tuân thủ và bảo mật dữ liệu.
Các ứng dụng và dự án FHE hiện tại trong blockchain
Ứng dụng FHE trong blockchain chủ yếu tập trung vào việc bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, bao gồm quyền riêng tư trên chuỗi, quyền riêng tư dữ liệu đào tạo AI, quyền riêng tư bỏ phiếu trên chuỗi và đánh giá giao dịch quyền riêng tư trên chuỗi. Hiện nay, nhiều dự án sử dụng công nghệ FHE để tăng cường bảo vệ quyền riêng tư. Ví dụ, giải pháp FHE do Zama xây dựng được sử dụng rộng rãi trong các dự án như Fhenix, Privasea, IncoNetwork và MindNetwork.
Zama: Dựa trên công nghệ TFHE, nó tập trung vào các phép toán Boolean và các phép toán số nguyên có độ dài từ thấp, đồng thời đã xây dựng một nền tảng phát triển FHE cho các ứng dụng blockchain và AI.
Octra: Đã phát triển ngôn ngữ hợp đồng thông minh mới và thư viện HyperghraphFHE cho mạng blockchain.
Privasea: Sử dụng FHE để đạt được sự bảo vệ quyền riêng tư trong mạng điện toán AI và hỗ trợ nhiều mô hình AI.
MindNetwork: kết hợp FHE với trí tuệ nhân tạo để cung cấp môi trường AI phi tập trung và bảo vệ quyền riêng tư.
Fhenix: Là giải pháp Lớp 2 cho Ethereum, nó hỗ trợ FHE Rollups và FHE Coprocessors, tương thích với EVM và hỗ trợ các hợp đồng thông minh được viết bằng Solidity.
dữ liệu nghiên cứu
Tóm lại
Là một công nghệ tiên tiến có khả năng thực hiện tính toán trên dữ liệu được mã hóa, FHE có lợi thế đáng kể trong việc bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu. Mặc dù các ứng dụng thương mại hiện tại của FHE vẫn phải đối mặt với các vấn đề về chi phí tính toán cao và khả năng mở rộng kém, nhưng những vấn đề này dự kiến sẽ được giải quyết dần dần thông qua việc tăng tốc phần cứng và tối ưu hóa thuật toán. Ngoài ra, với sự phát triển của công nghệ blockchain, FHE sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc bảo vệ quyền riêng tư và tính toán an toàn. Trong tương lai, FHE có thể sẽ trở thành công nghệ cốt lõi hỗ trợ điện toán bảo vệ quyền riêng tư và mang lại những đột phá mang tính cách mạng mới về bảo mật dữ liệu.
Theo dõi chúng tôi TrendX
Nền tảng cơ hội đầu tư TrendX-No.1 Web3 dựa trên công nghệ phân tích AI hàng đầu trong ngành và công nghệ theo dõi xu hướng trên chuỗi và ngoài chuỗi để phân tích hàng chục tỷ động lực dữ liệu trong thời gian thực, nắm bắt cơ hội đầu tư và cung cấp cho người dùng lời khuyên đầu tư thông qua các tương tác trực quan, tuân thủ khái niệm thay đổi là cơ hội và cam kết trở thành nền tảng đầu tư Web3 ưa thích cho người dùng.
Đầu tư có rủi ro, dự án chỉ mang tính tham khảo, vui lòng tự chịu rủi ro
