آفاق تطبيق تقنية FHE في حماية خصوصية البيانات و البلوكتشين
مؤخراً، أظهرت إحصائيات البيانات أن مناقشة العديد من العملات المشفرة قد شهدت تقلبات في درجة الحرارة والأسعار. في هذا السياق، فإن التشفير المتجانس (FHE) كأحدث تقنية في مجال التشفير، يجذب اهتماماً واسعاً في الصناعة. يسمح FHE بإجراء حسابات مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفيرها، مما يوفر دعماً قوياً لحماية الخصوصية ومعالجة البيانات.
تتمتع تطبيقات FHE بآفاق واسعة للغاية، تشمل المالية والرعاية الصحية والحوسبة السحابية وتعلم الآلة وأنظمة التصويت وإنترنت الأشياء وحماية خصوصية البلوكتشين. ومع ذلك، على الرغم من إمكانياتها الكبيرة، لا تزال FHE تواجه العديد من التحديات في طريقها نحو commercialization.
مزايا FHE ومشاهد التطبيق
تتمثل الميزة الأساسية لـ FHE في القدرة على حماية الخصوصية. على سبيل المثال، عندما تحتاج شركة ما إلى الاستفادة من قدرة شركة أخرى على معالجة البيانات، لكنها لا ترغب في الكشف عن محتوى البيانات، يمكن أن تلعب FHE دورًا هامًا. يمكن لمالكي البيانات نقل البيانات المشفرة إلى جهة المعالجة للتعامل معها، تظل نتائج المعالجة مشفرة، ويمكن لمالكي البيانات فك تشفيرها للحصول على نتائج التحليل. هذه الآلية تحمي خصوصية البيانات بشكل فعال، كما تتيح للجهة المعالجة إتمام العمل المطلوب.
بالنسبة للصناعات الحساسة للبيانات مثل المالية والرعاية الصحية، فإن آلية حماية الخصوصية لـ FHE ذات أهمية خاصة. مع التطور السريع للحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي، أصبحت أمان البيانات محور الاهتمام بشكل متزايد. يمكن أن توفر FHE في هذه السيناريوهات حماية للحسابات المتعددة، مما يسمح للأطراف بالتعاون دون الكشف عن المعلومات الحساسة. في مجال تقنية البلوكتشين، تعزز FHE من خلال حماية الخصوصية على السلسلة ومراجعة المعاملات الخاصة، من الشفافية والأمان في معالجة البيانات.
مقارنة FHE مع تقنيات التشفير الأخرى
في مجال Web3، تعتبر FHE، إثبات المعرفة الصفرية (ZK)، الحساب متعدد الأطراف (MPC) وبيئة التنفيذ الموثوقة (TEE) من الطرق الرئيسية لحماية الخصوصية. على عكس ZK، يمكن لـ FHE تنفيذ عمليات متعددة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات أولاً. يسمح MPC للأطراف بإجراء حسابات في حالة تشفير البيانات دون الحاجة إلى مشاركة المعلومات الخاصة. توفر TEE بيئة آمنة للحساب، ولكن مرونة معالجة البيانات محدودة نسبيًا.
تتمتع هذه التقنيات التشفيرية بمزايا مختلفة، ولكن في دعم المهام الحسابية المعقدة، تبرز FHE بشكل خاص. ومع ذلك، لا تزال FHE تواجه في التطبيقات العملية مشكلة ارتفاع تكاليف الحساب وسوء القابلية للتوسع، مما يحد من أدائها في التطبيقات الفورية.
قيود وتحديات FHE
على الرغم من أن الأساس النظري لـ FHE قوي، إلا أنه واجه تحديات عملية في التطبيقات التجارية:
تكلفة الحساب على نطاق واسع: تتطلب FHE موارد حسابية كبيرة، مقارنة بالحساب غير المشفر، فإن تكلفة الحساب تزداد بشكل ملحوظ. بالنسبة للحسابات متعددة الحدود ذات الدرجة العالية، فإن وقت المعالجة ينمو بشكل متعدد الحدود، مما يجعل من الصعب تلبية متطلبات الحساب في الوقت الحقيقي.
القدرة المحدودة على التنفيذ: على الرغم من أن FHE يمكنه تنفيذ عمليات الجمع والضرب للبيانات المشفرة، إلا أن دعمه للعمليات غير الخطية المعقدة محدود، مما يشكل عنق زجاجة للتطبيقات الذكية مثل الشبكات العصبية العميقة.
تعقيد دعم المستخدمين المتعددين: أداء FHE جيد في سيناريو المستخدم الفردي، ولكن عندما يتعلق الأمر بمجموعات بيانات متعددة المستخدمين، فإن تعقيد النظام يرتفع بشكل حاد. على الرغم من أن هناك أبحاث اقترحت إطار FHE متعدد المفاتيح، فإن إدارة المفاتيح وتعقيد بنية النظام قد زاد بشكل ملحوظ.
دمج FHE والذكاء الاصطناعي
في عصر البيانات المدفوعة، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في مجالات متعددة، لكن مخاوف خصوصية البيانات تجعل المستخدمين غالبًا لا يرغبون في مشاركة المعلومات الحساسة. يوفر FHE حلول حماية الخصوصية في مجال الذكاء الاصطناعي. في سيناريوهات الحوسبة السحابية، يتيح FHE معالجة بيانات المستخدمين مع الحفاظ على حالة التشفير، مما يضمن خصوصية البيانات.
تعتبر هذه الميزة مهمة بشكل خاص في ظل المتطلبات التنظيمية مثل GDPR، حيث تتطلب هذه اللوائح من المستخدمين الحق في معرفة كيفية معالجة بياناتهم، وضمان حماية البيانات أثناء نقلها. يوفر التشفير من طرف إلى طرف لـ FHE ضمانات للامتثال وأمان البيانات.
FHE في البلوكتشين
تتركز تطبيقات FHE في البلوكتشين بشكل رئيسي على حماية خصوصية البيانات، بما في ذلك الخصوصية على السلسلة، وخصوصية بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، وخصوصية التصويت على السلسلة، ومراجعة المعاملات الخاصة على السلسلة، وغيرها من الاتجاهات. حاليًا، يقوم العديد من المشاريع باستخدام تقنية FHE لدفع تحقيق حماية الخصوصية:
شركة تقنية تركز على العمليات المنطقية وعمليات الأعداد الصحيحة ذات الطول القصير، تعتمد على تقنية TFHE، وقد أنشأت مجموعة تطوير FHE لتطبيقات البلوكتشين والذكاء الاصطناعي.
قامت某项目 بتطوير لغة عقود ذكية جديدة ومكتبة FHE، مناسبة لشبكات البلوكتشين.
هناك مشاريع تستخدم FHE لتحقيق حماية الخصوصية في الشبكات الحسابية للذكاء الاصطناعي، وتدعم نماذج ذكاء اصطناعي متعددة.
شبكة تجمع بين FHE والذكاء الاصطناعي، توفر بيئة AI لامركزية ومحمية للخصوصية.
كحل من الطبقة الثانية على الإيثريوم، يدعم مشروع معين FHE Rollups وFHE Coprocessors، متوافق مع EVM ويدعم العقود الذكية المكتوبة بلغة Solidity.
ملخص
تعتبر FHE كأحد التقنيات المتقدمة التي يمكنها تنفيذ العمليات على البيانات المشفرة، ولها مزايا ملحوظة في حماية خصوصية البيانات. على الرغم من أن التطبيق التجاري الحالي لـ FHE لا يزال يواجه تحديات من حيث تكاليف الحساب وقلة القابلية للتوسع، إلا أنه من المتوقع أن يتم حل هذه المشكلات تدريجياً من خلال تسريع الأجهزة وتحسين الخوارزميات. مع تطور تكنولوجيا البلوكتشين، ستلعب FHE دوراً متزايد الأهمية في حماية الخصوصية والحوسبة الآمنة. في المستقبل، من المتوقع أن تصبح FHE التقنية الأساسية التي تدعم الحوسبة الخاصة بحماية الخصوصية، مما يؤدي إلى تقدم ثوري في أمان البيانات.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 9
أعجبني
9
4
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
SmartContractWorker
· 08-09 05:09
كيف يمكن حماية الخصوصية، أليس كله شفافًا؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
BottomMisser
· 08-09 05:09
ترقية المعدات ترقية المعدات ولكنها رائعة حقًا
شاهد النسخة الأصليةرد0
ChainSherlockGirl
· 08-09 05:00
وفقًا لتحليلي، هذه ثمرة تتظاهر بأنها تحت شعار الخصوصية.
تقنية FHE تقود ثورة خصوصية البيانات تطبيقات البلوكتشين آفاقها واسعة
آفاق تطبيق تقنية FHE في حماية خصوصية البيانات و البلوكتشين
مؤخراً، أظهرت إحصائيات البيانات أن مناقشة العديد من العملات المشفرة قد شهدت تقلبات في درجة الحرارة والأسعار. في هذا السياق، فإن التشفير المتجانس (FHE) كأحدث تقنية في مجال التشفير، يجذب اهتماماً واسعاً في الصناعة. يسمح FHE بإجراء حسابات مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفيرها، مما يوفر دعماً قوياً لحماية الخصوصية ومعالجة البيانات.
تتمتع تطبيقات FHE بآفاق واسعة للغاية، تشمل المالية والرعاية الصحية والحوسبة السحابية وتعلم الآلة وأنظمة التصويت وإنترنت الأشياء وحماية خصوصية البلوكتشين. ومع ذلك، على الرغم من إمكانياتها الكبيرة، لا تزال FHE تواجه العديد من التحديات في طريقها نحو commercialization.
مزايا FHE ومشاهد التطبيق
تتمثل الميزة الأساسية لـ FHE في القدرة على حماية الخصوصية. على سبيل المثال، عندما تحتاج شركة ما إلى الاستفادة من قدرة شركة أخرى على معالجة البيانات، لكنها لا ترغب في الكشف عن محتوى البيانات، يمكن أن تلعب FHE دورًا هامًا. يمكن لمالكي البيانات نقل البيانات المشفرة إلى جهة المعالجة للتعامل معها، تظل نتائج المعالجة مشفرة، ويمكن لمالكي البيانات فك تشفيرها للحصول على نتائج التحليل. هذه الآلية تحمي خصوصية البيانات بشكل فعال، كما تتيح للجهة المعالجة إتمام العمل المطلوب.
بالنسبة للصناعات الحساسة للبيانات مثل المالية والرعاية الصحية، فإن آلية حماية الخصوصية لـ FHE ذات أهمية خاصة. مع التطور السريع للحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي، أصبحت أمان البيانات محور الاهتمام بشكل متزايد. يمكن أن توفر FHE في هذه السيناريوهات حماية للحسابات المتعددة، مما يسمح للأطراف بالتعاون دون الكشف عن المعلومات الحساسة. في مجال تقنية البلوكتشين، تعزز FHE من خلال حماية الخصوصية على السلسلة ومراجعة المعاملات الخاصة، من الشفافية والأمان في معالجة البيانات.
مقارنة FHE مع تقنيات التشفير الأخرى
في مجال Web3، تعتبر FHE، إثبات المعرفة الصفرية (ZK)، الحساب متعدد الأطراف (MPC) وبيئة التنفيذ الموثوقة (TEE) من الطرق الرئيسية لحماية الخصوصية. على عكس ZK، يمكن لـ FHE تنفيذ عمليات متعددة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات أولاً. يسمح MPC للأطراف بإجراء حسابات في حالة تشفير البيانات دون الحاجة إلى مشاركة المعلومات الخاصة. توفر TEE بيئة آمنة للحساب، ولكن مرونة معالجة البيانات محدودة نسبيًا.
تتمتع هذه التقنيات التشفيرية بمزايا مختلفة، ولكن في دعم المهام الحسابية المعقدة، تبرز FHE بشكل خاص. ومع ذلك، لا تزال FHE تواجه في التطبيقات العملية مشكلة ارتفاع تكاليف الحساب وسوء القابلية للتوسع، مما يحد من أدائها في التطبيقات الفورية.
قيود وتحديات FHE
على الرغم من أن الأساس النظري لـ FHE قوي، إلا أنه واجه تحديات عملية في التطبيقات التجارية:
تكلفة الحساب على نطاق واسع: تتطلب FHE موارد حسابية كبيرة، مقارنة بالحساب غير المشفر، فإن تكلفة الحساب تزداد بشكل ملحوظ. بالنسبة للحسابات متعددة الحدود ذات الدرجة العالية، فإن وقت المعالجة ينمو بشكل متعدد الحدود، مما يجعل من الصعب تلبية متطلبات الحساب في الوقت الحقيقي.
القدرة المحدودة على التنفيذ: على الرغم من أن FHE يمكنه تنفيذ عمليات الجمع والضرب للبيانات المشفرة، إلا أن دعمه للعمليات غير الخطية المعقدة محدود، مما يشكل عنق زجاجة للتطبيقات الذكية مثل الشبكات العصبية العميقة.
تعقيد دعم المستخدمين المتعددين: أداء FHE جيد في سيناريو المستخدم الفردي، ولكن عندما يتعلق الأمر بمجموعات بيانات متعددة المستخدمين، فإن تعقيد النظام يرتفع بشكل حاد. على الرغم من أن هناك أبحاث اقترحت إطار FHE متعدد المفاتيح، فإن إدارة المفاتيح وتعقيد بنية النظام قد زاد بشكل ملحوظ.
دمج FHE والذكاء الاصطناعي
في عصر البيانات المدفوعة، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في مجالات متعددة، لكن مخاوف خصوصية البيانات تجعل المستخدمين غالبًا لا يرغبون في مشاركة المعلومات الحساسة. يوفر FHE حلول حماية الخصوصية في مجال الذكاء الاصطناعي. في سيناريوهات الحوسبة السحابية، يتيح FHE معالجة بيانات المستخدمين مع الحفاظ على حالة التشفير، مما يضمن خصوصية البيانات.
تعتبر هذه الميزة مهمة بشكل خاص في ظل المتطلبات التنظيمية مثل GDPR، حيث تتطلب هذه اللوائح من المستخدمين الحق في معرفة كيفية معالجة بياناتهم، وضمان حماية البيانات أثناء نقلها. يوفر التشفير من طرف إلى طرف لـ FHE ضمانات للامتثال وأمان البيانات.
FHE في البلوكتشين
تتركز تطبيقات FHE في البلوكتشين بشكل رئيسي على حماية خصوصية البيانات، بما في ذلك الخصوصية على السلسلة، وخصوصية بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، وخصوصية التصويت على السلسلة، ومراجعة المعاملات الخاصة على السلسلة، وغيرها من الاتجاهات. حاليًا، يقوم العديد من المشاريع باستخدام تقنية FHE لدفع تحقيق حماية الخصوصية:
شركة تقنية تركز على العمليات المنطقية وعمليات الأعداد الصحيحة ذات الطول القصير، تعتمد على تقنية TFHE، وقد أنشأت مجموعة تطوير FHE لتطبيقات البلوكتشين والذكاء الاصطناعي.
قامت某项目 بتطوير لغة عقود ذكية جديدة ومكتبة FHE، مناسبة لشبكات البلوكتشين.
هناك مشاريع تستخدم FHE لتحقيق حماية الخصوصية في الشبكات الحسابية للذكاء الاصطناعي، وتدعم نماذج ذكاء اصطناعي متعددة.
شبكة تجمع بين FHE والذكاء الاصطناعي، توفر بيئة AI لامركزية ومحمية للخصوصية.
كحل من الطبقة الثانية على الإيثريوم، يدعم مشروع معين FHE Rollups وFHE Coprocessors، متوافق مع EVM ويدعم العقود الذكية المكتوبة بلغة Solidity.
ملخص
تعتبر FHE كأحد التقنيات المتقدمة التي يمكنها تنفيذ العمليات على البيانات المشفرة، ولها مزايا ملحوظة في حماية خصوصية البيانات. على الرغم من أن التطبيق التجاري الحالي لـ FHE لا يزال يواجه تحديات من حيث تكاليف الحساب وقلة القابلية للتوسع، إلا أنه من المتوقع أن يتم حل هذه المشكلات تدريجياً من خلال تسريع الأجهزة وتحسين الخوارزميات. مع تطور تكنولوجيا البلوكتشين، ستلعب FHE دوراً متزايد الأهمية في حماية الخصوصية والحوسبة الآمنة. في المستقبل، من المتوقع أن تصبح FHE التقنية الأساسية التي تدعم الحوسبة الخاصة بحماية الخصوصية، مما يؤدي إلى تقدم ثوري في أمان البيانات.