La criptografía completamente homomórfica ( FHE ) es una tecnología de cifrado avanzada que permite realizar cálculos directamente sobre datos cifrados, protegiendo la privacidad mientras se procesan los datos. FHE tiene aplicaciones potenciales en múltiples campos como finanzas, salud y computación en la nube, siendo especialmente adecuada para el procesamiento y análisis de datos bajo la protección de la privacidad. Sin embargo, debido a su enorme costo computacional y de memoria, la implementación comercial de FHE aún requiere tiempo.
El principio básico de FHE es ocultar la información original a través de polinomios e introducir ruido aleatorio para mejorar la seguridad. Para lograr cálculos de profundidad infinita, FHE utiliza técnicas como el cambio de clave, el cambio de módulo y la guía para gestionar el ruido. Actualmente, los esquemas FHE más populares incluyen BGV, BFV, CKKS y TFHE.
A pesar de que la tecnología FHE tiene un gran potencial, su mayor desafío es la eficiencia computacional. En comparación con la computación normal, el costo computacional de FHE puede ser millones de veces mayor. Para ello, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de EE. UU. (DARPA) lanzó un programa especial llamado Dprive, cuyo objetivo es aumentar la velocidad de cálculo de FHE a aproximadamente 1/10 de la computación normal. Este programa aborda el problema desde diferentes ángulos, como aumentar la longitud de palabra del procesador, construir chips ASIC dedicados y realizar arquitecturas paralelas MIMD, tratando de superar el cuello de botella del rendimiento de FHE.
En el ámbito de la blockchain, FHE se utiliza principalmente para proteger la privacidad de los datos, incluyendo transacciones privadas en la cadena, protección de la privacidad de los datos de entrenamiento de IA, votación privada, entre otros. Algunos proyectos como Fhenix y Privasea están explorando la aplicación de FHE en la blockchain. Entre ellos, la empresa Zama ha desarrollado una cadena de herramientas FHE bastante madura basada en la solución TFHE, ofreciendo conveniencia a los proyectos de blockchain.
A pesar de que FHE todavía se encuentra en sus primeras etapas y enfrenta numerosos desafíos técnicos, se espera que con el desarrollo de chips dedicados y la inversión continua de capital, FHE traiga cambios disruptivos en el futuro, especialmente en sectores como la defensa, las finanzas y la salud, donde los requisitos de privacidad son extremadamente altos. Como una tecnología de vanguardia con un gran potencial, FHE merece la atención y exploración continua de la industria.
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SocialAnxietyStaker
· hace10h
La latencia es tan alta que no tengo palabras, ¿cómo se supone que puedo usarlo?
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RadioShackKnight
· hace10h
Otra vez con tanto alboroto, hablemos de eso cuando esté en el suelo.
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GasFeeCrybaby
· hace10h
¡Con el costo de la potencia computacional tan alto, ¿quién va a pagar?!
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AirdropHuntress
· hace10h
Los costos son tan altos, y varios capitales están atentos al nuevo concepto de tomar a la gente por tonta.
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BearMarketNoodler
· hace10h
Demasiados recursos desperdiciados, ¿quién paga por la potencia computacional?
Tecnología FHE: el futuro y los desafíos de la computación privada en la cadena de bloques
FHE: El futuro de la computación privada
La criptografía completamente homomórfica ( FHE ) es una tecnología de cifrado avanzada que permite realizar cálculos directamente sobre datos cifrados, protegiendo la privacidad mientras se procesan los datos. FHE tiene aplicaciones potenciales en múltiples campos como finanzas, salud y computación en la nube, siendo especialmente adecuada para el procesamiento y análisis de datos bajo la protección de la privacidad. Sin embargo, debido a su enorme costo computacional y de memoria, la implementación comercial de FHE aún requiere tiempo.
El principio básico de FHE es ocultar la información original a través de polinomios e introducir ruido aleatorio para mejorar la seguridad. Para lograr cálculos de profundidad infinita, FHE utiliza técnicas como el cambio de clave, el cambio de módulo y la guía para gestionar el ruido. Actualmente, los esquemas FHE más populares incluyen BGV, BFV, CKKS y TFHE.
A pesar de que la tecnología FHE tiene un gran potencial, su mayor desafío es la eficiencia computacional. En comparación con la computación normal, el costo computacional de FHE puede ser millones de veces mayor. Para ello, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de EE. UU. (DARPA) lanzó un programa especial llamado Dprive, cuyo objetivo es aumentar la velocidad de cálculo de FHE a aproximadamente 1/10 de la computación normal. Este programa aborda el problema desde diferentes ángulos, como aumentar la longitud de palabra del procesador, construir chips ASIC dedicados y realizar arquitecturas paralelas MIMD, tratando de superar el cuello de botella del rendimiento de FHE.
En el ámbito de la blockchain, FHE se utiliza principalmente para proteger la privacidad de los datos, incluyendo transacciones privadas en la cadena, protección de la privacidad de los datos de entrenamiento de IA, votación privada, entre otros. Algunos proyectos como Fhenix y Privasea están explorando la aplicación de FHE en la blockchain. Entre ellos, la empresa Zama ha desarrollado una cadena de herramientas FHE bastante madura basada en la solución TFHE, ofreciendo conveniencia a los proyectos de blockchain.
A pesar de que FHE todavía se encuentra en sus primeras etapas y enfrenta numerosos desafíos técnicos, se espera que con el desarrollo de chips dedicados y la inversión continua de capital, FHE traiga cambios disruptivos en el futuro, especialmente en sectores como la defensa, las finanzas y la salud, donde los requisitos de privacidad son extremadamente altos. Como una tecnología de vanguardia con un gran potencial, FHE merece la atención y exploración continua de la industria.