Анализ данных о рынке Криптоактивов и обсуждение технологий Гомоморфного шифрования
По состоянию на 13 октября, одна платформа данных провела статистический анализ обсуждения основных Криптоактивы и изменений их цен.
Обсуждения биткойна на прошлой неделе составили 12,52K, что на 0,98% меньше, чем на предыдущей неделе. В то же время его цена в воскресенье достигла 63916 долларов, что на 1,62% больше, чем две недели назад.
Обсуждение Эфириума стало более активным, на прошлой неделе обсуждений было 3,63K, что на 3,45% больше, чем на предыдущей неделе. Однако цена упала, в прошлое воскресенье она составила 2530 долларов, что на 4% ниже, чем две недели назад.
Производительность токена TON была относительно слабой, заметно снизилась активность обсуждений, на прошлой неделе количество обсуждений составило всего 782 раза, что на 12,63% меньше, чем на предыдущей неделе. Что касается цен, то они также немного упали, в прошлый раз цена составила 5,26 долларов, что на 0,25% ниже, чем две недели назад.
В области шифрования Криптоактивы, Гомоморфное шифрование (FHE) постепенно становится технологией, вызывающей большой интерес. Оно позволяет выполнять вычисления непосредственно на зашифрованных данных без необходимости их расшифровки, что имеет огромный потенциал для защиты конфиденциальности и обработки чувствительных данных. FHE может применяться в финансах, здравоохранении, облачных вычислениях, машинном обучении, системах голосования, Интернете вещей и в области защиты конфиденциальности блокчейна. Тем не менее, коммерциализация FHE по-прежнему сталкивается с многочисленными вызовами.
Основное преимущество FHE заключается в защите конфиденциальности. Например, одна компания может передать зашифрованные данные другой компании для анализа, которая сможет выполнить вычисления, не зная содержимого исходных данных, и в конечном итоге вернуть зашифрованный результат. Этот механизм особенно важен для чувствительных к данным отраслей, таких как финансы и здравоохранение, а также может удовлетворить растущие требования к безопасности данных в области облачных вычислений и искусственного интеллекта.
В экосистеме Web3 FHE наряду с нулевыми доказательствами, многопартитными вычислениями и доверенной вычислительной средой является одним из основных методов защиты конфиденциальности. В отличие от этого, FHE демонстрирует более высокие результаты в поддержке сложных вычислительных задач. Однако FHE также сталкивается с реальными проблемами, такими как большие вычислительные затраты и плохая масштабируемость, что ограничивает его эффективность в реальных приложениях.
Основные вызовы, с которыми сталкивается FHE в процессе коммерциализации, включают:
Высокие вычислительные затраты: Гомоморфное шифрование требует значительных вычислительных ресурсов, особенно при обработке многочленов высокой степени, время вычисления растет полиномиально.
Ограниченные операционные возможности: Несмотря на то, что Гомоморфное шифрование поддерживает сложение и умножение зашифрованных данных, поддержка сложных нелинейных операций ограничена, что является препятствием для приложений искусственного интеллекта.
Сложность поддержки нескольких пользователей: при работе с многопользовательскими наборами данных сложность системы резко возрастает, что увеличивает трудности управления ключами и архитектурой системы.
Несмотря на эти вызовы, сочетание Гомоморфного шифрования и искусственного интеллекта по-прежнему имеет широкие перспективы. В нынешнюю эпоху, управляемую данными, Гомоморфное шифрование обеспечивает решения для защиты конфиденциальности для ИИ, позволяя обрабатывать чувствительные данные в зашифрованном состоянии, одновременно соответствуя требованиям таких нормативных актов, как GDPR.
В области блокчейна Гомоморфное шифрование (FHE) в основном используется для защиты конфиденциальности данных, включая конфиденциальность на цепочке, конфиденциальность данных для обучения ИИ, конфиденциальность голосования на цепочке и проверку конфиденциальных транзакций. В настоящее время несколько проектов используют технологию FHE для продвижения реализации защиты конфиденциальности, такие как Zama, Octra, Privasea, MindNetwork и Fhenix.
В целом, FHE как передовая технология, позволяющая выполнять вычисления на зашифрованных данных, имеет значительные преимущества в защите конфиденциальности данных. Несмотря на то, что в настоящее время существуют некоторые технические проблемы, с развитием аппаратного ускорения и оптимизации алгоритмов эти вопросы могут быть постепенно решены. В будущем FHE имеет потенциал стать ключевой технологией, поддерживающей вычисления с защитой конфиденциальности, что может привести к революционному прорыву в области безопасности данных.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Основной токен обсуждение интереса снизилось Гомоморфное шифрование технологии поддерживают Web3 защиту приватности
Анализ данных о рынке Криптоактивов и обсуждение технологий Гомоморфного шифрования
По состоянию на 13 октября, одна платформа данных провела статистический анализ обсуждения основных Криптоактивы и изменений их цен.
Обсуждения биткойна на прошлой неделе составили 12,52K, что на 0,98% меньше, чем на предыдущей неделе. В то же время его цена в воскресенье достигла 63916 долларов, что на 1,62% больше, чем две недели назад.
Обсуждение Эфириума стало более активным, на прошлой неделе обсуждений было 3,63K, что на 3,45% больше, чем на предыдущей неделе. Однако цена упала, в прошлое воскресенье она составила 2530 долларов, что на 4% ниже, чем две недели назад.
Производительность токена TON была относительно слабой, заметно снизилась активность обсуждений, на прошлой неделе количество обсуждений составило всего 782 раза, что на 12,63% меньше, чем на предыдущей неделе. Что касается цен, то они также немного упали, в прошлый раз цена составила 5,26 долларов, что на 0,25% ниже, чем две недели назад.
В области шифрования Криптоактивы, Гомоморфное шифрование (FHE) постепенно становится технологией, вызывающей большой интерес. Оно позволяет выполнять вычисления непосредственно на зашифрованных данных без необходимости их расшифровки, что имеет огромный потенциал для защиты конфиденциальности и обработки чувствительных данных. FHE может применяться в финансах, здравоохранении, облачных вычислениях, машинном обучении, системах голосования, Интернете вещей и в области защиты конфиденциальности блокчейна. Тем не менее, коммерциализация FHE по-прежнему сталкивается с многочисленными вызовами.
Основное преимущество FHE заключается в защите конфиденциальности. Например, одна компания может передать зашифрованные данные другой компании для анализа, которая сможет выполнить вычисления, не зная содержимого исходных данных, и в конечном итоге вернуть зашифрованный результат. Этот механизм особенно важен для чувствительных к данным отраслей, таких как финансы и здравоохранение, а также может удовлетворить растущие требования к безопасности данных в области облачных вычислений и искусственного интеллекта.
В экосистеме Web3 FHE наряду с нулевыми доказательствами, многопартитными вычислениями и доверенной вычислительной средой является одним из основных методов защиты конфиденциальности. В отличие от этого, FHE демонстрирует более высокие результаты в поддержке сложных вычислительных задач. Однако FHE также сталкивается с реальными проблемами, такими как большие вычислительные затраты и плохая масштабируемость, что ограничивает его эффективность в реальных приложениях.
Основные вызовы, с которыми сталкивается FHE в процессе коммерциализации, включают:
Высокие вычислительные затраты: Гомоморфное шифрование требует значительных вычислительных ресурсов, особенно при обработке многочленов высокой степени, время вычисления растет полиномиально.
Ограниченные операционные возможности: Несмотря на то, что Гомоморфное шифрование поддерживает сложение и умножение зашифрованных данных, поддержка сложных нелинейных операций ограничена, что является препятствием для приложений искусственного интеллекта.
Сложность поддержки нескольких пользователей: при работе с многопользовательскими наборами данных сложность системы резко возрастает, что увеличивает трудности управления ключами и архитектурой системы.
Несмотря на эти вызовы, сочетание Гомоморфного шифрования и искусственного интеллекта по-прежнему имеет широкие перспективы. В нынешнюю эпоху, управляемую данными, Гомоморфное шифрование обеспечивает решения для защиты конфиденциальности для ИИ, позволяя обрабатывать чувствительные данные в зашифрованном состоянии, одновременно соответствуя требованиям таких нормативных актов, как GDPR.
В области блокчейна Гомоморфное шифрование (FHE) в основном используется для защиты конфиденциальности данных, включая конфиденциальность на цепочке, конфиденциальность данных для обучения ИИ, конфиденциальность голосования на цепочке и проверку конфиденциальных транзакций. В настоящее время несколько проектов используют технологию FHE для продвижения реализации защиты конфиденциальности, такие как Zama, Octra, Privasea, MindNetwork и Fhenix.
В целом, FHE как передовая технология, позволяющая выполнять вычисления на зашифрованных данных, имеет значительные преимущества в защите конфиденциальности данных. Несмотря на то, что в настоящее время существуют некоторые технические проблемы, с развитием аппаратного ускорения и оптимизации алгоритмов эти вопросы могут быть постепенно решены. В будущем FHE имеет потенциал стать ключевой технологией, поддерживающей вычисления с защитой конфиденциальности, что может привести к революционному прорыву в области безопасности данных.