إعادة توجيه العنوان الأصلي 'شرح الارتفاع الأخير للتشفير المتماثل الكامل في صناعة البلوكشين'

تقديم التشفير المتماثل الكامل (FHE): استكشاف تطبيقاته المثيرة، والقيود، والتطورات الحديثة التي تدعم شعبيته.

عندما سمعت لأول مرة عن 'التشفير المتماثل الكامل' (FHE)، تساءلت عن اتجاه المجال السلسلة إلى تخصيص أسماء طويلة للمفاهيم الرائجة. لقد واجهنا نصيبًا من الكلمات العامة التي أدهشت الصناعة على مر السنين، كان أحدثها 'دلائل على عدم المعرفة' (ZKPs).

بعد القيام ببعض عمليات الحفر واستكشاف الشركات الجديدة التي تبني منتجات بتقنية التشفير المتماثل، لاحظت أفقًا مليئًا بمجموعة رائعة جديدة من الأدوات. في الأشهر والسنوات القادمة، قد يكون التشفير المتماثل التكنولوجيا الكبيرة التالية التي تجتاح الصناعة مثل ما فعلته الدلائل الصفرية.

تستفيد الشركات من التطورات الأخيرة في مجالات مختلفة من التشفير والحوسبة السحابية لتمهيد الطريق نحو مستقبل قوي يحافظ على خصوصية البيانات. السؤال ليس ما إذا كنا سنصل إلى هناك ولكن متى، وأعتقد أن التشفير المتماثل يمكن أن يكون عاملاً حاسمًا لتعزيز خصوصية البيانات والملكية.

خلال الأسابيع القليلة القادمة، سأغوص في تعلم المزيد حول التشفير المتماثل وبحث قيوده وإمكانياته وتطبيقاته. سأشارك نتائج بحثي في سلسلة من المقالات التي تفحص جوانب مختلفة من الحوار المحيط بالتشفير المتماثل. هذا الأسبوع، سأقدم هذه التقنية وأناقش الأسباب التي جعلتها تجذب الكثير من الاهتمام مؤخرًا. العديد من الأشخاص في الصناعة يتحدثون عنها، بما في ذلك كايل ساماني من مالكتين كابيتال, الذي قال هذا:

"FHE هي الكأس المقدسة للتشفير. في الوقت المناسب ، ستعيد FHE تشكيل نسيج جميع الحوسبة ، سواء في web2 أو web3 ".

ما هو التشفير المتماثل؟

معالجة الفيل في الغرفة، سيكون البداية الحكيمة فهم ما يعنيه 'تشفير متماثل'. تتبع جذورها، ينشأ التشبه من الرياضيات ومعرفكخريطة بين هيكلين جبريين من نفس النوع تحتفظ بمكون أساسي بينهما.

إذا كنت مثلي وتفضل تعريفًا أكثر عملية، فإن المبدأ الأساسي وراء الرياضيات هو أنه ليس من الضروري أن تكون مجموعتان متطابقتان لتمتلك نفس الخصائص الأساسية. على سبيل المثال، تخيل صندوقي فاكهة، يتوافق كل منهما مع مجموعة مميزة:

صندوق A يحتوي على فواكه صغيرة الحجم.
صندوق ب يحتوي على فواكه بحجم كبير.

على الرغم من أن الفواكه الفردية تختلف في الحجم، إلا أن عصير تفاحة صغيرة وبرتقالة معًا في الصندوق أ ينتج عصيرًا مختلطًا بنفس النكهة كعصير تفاحة كبيرة وبرتقالة معًا في الصندوق ب. عصير الفواكه للحصول على نفس النكهة يشبه الحفاظ على عنصر أساسي بين الصناديق كلاهما. بافتراض أن النكهة المتطابقة هي قلقنا الأساسي، فإنه لا يهم من أي صندوق نعصر الفواكه لأن كمية أكبر/أصغر من العصير ليست تركيزنا. المجموعات متكافئة فيما يهم (الطعم) بحيث لا يؤثر الفرق بينهما (الحجم والكمية) على وظيفتهما الأساسية، التي قمنا بتعريفها بأنها إنتاج نكهة عصير الفاكهة الخاصة.

رسم تشبيه بالتشفير المتماثل، لقد التقطنا خاصيتيه الرئيسيتين الأساسيتين:

1. التعيين: نقوم بإنشاء اتصال بين الفواكه حيث يتوافق كل فاكهة صغيرة في الصندوق أ مع نسخة أكبر في الصندوق ب. لذلك، تتوافق التفاحة الصغيرة في صندوق أ مع التفاحة الكبيرة في صندوق ب، وهكذا.
2. الحفاظ على العملية: إذا قمت بعصر ثمرتين صغيرتين في الصندوق أ يؤدي إلى نكهة معينة، يجب أن يؤدي عصر الإصدارات الكبيرة المقابلة لهم في الصندوق ب إلى نفس النكهة. يتم الحفاظ على 'ملف النكهة' على الرغم من الاختلافات في الحجم والكمية من عصير المحصول.

ما هو التشفير المتماثل بالكامل؟

ربط هذا بالموضوع المركزي لهذه المقالة،التشفير المتماثل بشكل كامل(FHE) هو طريقة تشفير بيانات محددة تمكن الأشخاص من إجراء عمليات حسابية على البيانات المشفرة دون الكشف عن البيانات الخام. نظرياً، يجب أن تنتج التحليلات والحسابات التي تُجرى على البيانات المشفرة نتائج متطابقة تمامًا مع تلك التي تم إجراؤها على البيانات الخام. مع FHE، ننشىء اتصالًا 1:1 بين البيانات في مجموعة البيانات المشفرة المقابلة للبيانات في مجموعة البيانات الخام. الحفاظ على المكون الأساسي، في هذه الحالة، هو القدرة على إجراء أي حساب على البيانات في أي من المجموعتين وإعطاء نفس النتائج.

من السياق، تتخذ العديد من الشركات بالفعل تدابير وقائية لحماية بيانات المستخدم والحفاظ على الخصوصية التفاضلية. نادراً ما تخزن الشركات البيانات على السحابة أو في قواعدهم البيانات بشكل غير مشفر. لذلك، حتى إذا اكتسح المهاجمون سيطرة على خوادم الشركة، لا يزال عليهم تجاوز التشفير لقراءة البيانات والوصول إليها. ومع ذلك، البيانات ليست مثيرة للاهتمام عندما تكون مجرد جالسة هناك، مشفرة وغير مستخدمة. عندما ترغب الشركات في إجراء تحليلات على البيانات لاستخلاص رؤى قيمة، ليس لديهم خيار رائع سوى فك تشفير البيانات للقيام بذلك. عندما يتم فك تشفير البيانات، تصبح البيانات عرضة للخطر. ومع ذلك، من خلال التشفير من الطرف إلى الطرف، يصبح التشفير المتماثل مفيدًا للغاية حيث لم نعد بحاجة إلى فك تشفير البيانات لتحليلها؛ هذا مجرد البداية لما يمكن تحقيقه.

إحدى النقاط الحاسمة هي ما إذا كان يجب أن يُسمح للشركات بقراءة وتخزين معلوماتنا الشخصية من البداية. الرد القياسي على ذلك من قبل العديد هو أن الشركات بحاجة إلى رؤية بياناتنا لتقديم خدمات أفضل لنا.

إذا لم يقم YouTube بتخزين البيانات مثل سجل مشاهدتي والبحث الخاص بي، فإن الخوارزمية لن تتمكن من العمل بكامل إمكانياتها وعرض الفيديوهات التي أنا مهتم بها. لهذا السبب، اعتبر العديد من الأشخاص التضحية بالخصوصية للحصول على خدمات أفضل جديرة بالقيام به. ومع ذلك، مع التشفير المتماثل الكامل، لم نعد بحاجة إلى إجراء هذه التضحية. يمكن للشركات مثل YouTube تدريب خوارزمياتها على البيانات المشفرة وإنتاج نتائج متطابقة للمستخدم النهائي دون انتهاك للخصوصية. على وجه الخصوص، يمكنهم تشفير المعلومات مثل سجل مشاهدتي والبحث الخاص بي بشكل متماثل، تحليلها دون النظر إليها لأنها مشفرة، ثم عرض الفيديوهات التي أنا مهتم بها بناءً على التحليل.

FHE هو خطوة هامة نحو بناء مستقبل حيث لا تعد بياناتنا سلعة قيمة يتم التنازل عنها بحرية للمؤسسات.

تطبيقات التشفير المتماثل الكامل

التشفير المتماثل الكامل (FHE) عند تطبيقه بشكل صحيح هو اختراق لجميع القطاعات التي تخزن بيانات المستخدمين. نحن ننظر إلى تكنولوجيا يمكن أن تحول موقفنا بالكامل تجاه خصوصية البيانات وحدود التدخل المقبولة من قبل الشركات.

لنبدأ بفحص كيف يمكن للتشفير المتماثل إعادة تشكيل ممارسات البيانات في صناعة الرعاية الصحية. تحتفظ العديد من المستشفيات بسجلات خاصة للمرضى المخزنة في قواعدهم البياناتية، التي يجب أن يحتفظوا بها سرية لأسباب أخلاقية وقانونية. ومع ذلك، تعتبر هذه المعلومات قيمة للباحثين الطبيين الخارجيين الذين يمكنهم تحليل هذه البيانات لاستخلاص رؤى هامة حول الأمراض والعلاجات المحتملة. عائق رئيسي يعيق التقدم في البحث هو الحفاظ على سرية تامة لبيانات المرضى عند تفويتها للباحثين. هناك العديد من الطرق لتشفير أو تشويه سجلات المرضى. لا يزال، إنها غير مثالية ويمكن أن تكشف الكثير عن شخص ما، مما يجعلهم معرفين، أو لا تكشف ما يكفي عن حالاتهم، مما يجعل من الصعب الحصول على رؤى دقيقة حول الأمراض.

مع FHE، يمكن للمستشفيات تشفير بيانات المرضى بشكل متماثل، مما يجعل حماية خصوصية المرضى في السحابة أسهل. يمكن للباحثين الطبيين إجراء الحسابات وتشغيل الوظائف التحليلية على البيانات المشفرة دون المساس بخصوصية المرضى. نظرًا لوجود تعيين 1:1 بين البيانات المشفرة والبيانات الخام، تقدم النتائج المحصلة من مجموعة البيانات المشفرة رؤى حقيقية يمكن تطبيقها على الحالات الفعلية. يمكن للتشفير المتماثل تسريع التقدم بسرعة في صناعة الرعاية الصحية.

تطبيق آخر مثير ل FHE هو تدريب الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي). في الوقت الحالي ، يتصارع قطاع الذكاء الاصطناعي مع مخاوف الخصوصية ، والتي تعيق الشركات من الوصول إلى العديد من مجموعات البيانات الموسعة الضرورية لتحسين خوارزميات الذكاء الاصطناعي. يجب على الذكاء الاصطناعي تدريب الشركات الاختيار بين استخدام مجموعات بيانات عامة محدودة ، أو دفع الكثير من المال لشراء مجموعات بيانات خاصة ، أو إنشاء مجموعات بيانات ، وهو أمر يمثل تحديا للشركات الأصغر التي لديها عدد أقل من المستخدمين. يجب على FHE معالجة مخاوف الخصوصية التي تمنع العديد من مزودي مجموعات البيانات من دخول هذا السوق. لذلك ، من المحتمل أن تؤدي التحسينات في FHE إلى زيادة عدد مجموعات البيانات المتاحة لتدريب الذكاء الاصطناعي. وهذا سيجعل التدريب الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة من الناحية المالية وصقله، نظرا لزيادة تنويع مجموعات البيانات المتاحة.

القيود السابقة في التشفير المتماثل بالكامل

إذا كان التشفير المتماثل الكامل (FHE) حقًا يعد بتحويل بيانات Big Data في العصر الحديث، فلماذا لم نرَ أكثر منه في العمل حتى الآن؟

على الرغم من أن التشفير المتماثل قد كان موضوعًا يناقشه الناس ويبحثون فيه لسنوات، إلا أن الواقع هو أن تنفيذ التشفير المتماثل في الممارسة يعتبر أمرًا صعبًا للغاية. تكمن التحدي الأساسي في الطاقة الحسابية اللازمة لتنفيذ التشفير المتماثل الكامل. يمكن لمجموعة بيانات مؤمنة تمامًا بالتشفير المتماثل أن تنتج نتائج تحليلية متطابقة مع شكل بياناتها الخام. هذا إنجاز صعب ويتطلب سرعات وقدرات حوسبة عالية، كثير منها غير عملي لتنفيذه على الحواسيب الحالية. يمكن أن يستغرق العمل الذي يستغرق ثوانٍ على البيانات الخام ساعات أو أيام على مجموعات البيانات المشفرة بشكل متماثل. هذا التحدي الحسابي أدى إلى خلق دورة تكرارية ذاتية حيث يؤجل العديد من المهندسين الشروع في مشاريع التشفير المتماثل، مما يبطئ وبالتالي تطويرها ويقيد تحقيق فوائدها الكاملة.

مثال محدد على المشكلة الحسابية التي يواجهها المهندسون مع التشفير المتماثل هو التعامل مع 'خطأ الضوضاءعند القيام بحسابات على مجموعات بيانات مشفرة بشكل متماثل، Engeers كثيرة واجهت حالات حيث يتم إنتاج ضوضاء أو أخطاء زائدة في كل مرة يتم فيها إجراء حساب. هذا مقبول عندما يكون هناك حاجة فقط لعدد قليل من الحسابات، ولكن بعد تحليلات متعددة، يمكن أن تصبح الضوضاء بارزة لدرجة أن البيانات الأصلية تصبح غير قابلة للفهم. البيانات تكاد تكون مفقودة.

لماذا الآن؟

مثل@matthewdwhiteتم تحديد الذكاء الاصطناعي الإنشائي، الذي كان في السابق محدودًا وبدائيًا قبل أن يصبح رئيسيًا، والتشفير المتماثل بالكامل (FHE) على مسار نحو تقدم مماثل. لقد تجمع العديد من قادة الصناعة، حتى أولئك الذين يتجاوزون مجال سلسلة الكتل، لتنظيم أبحاث وتطوير مكثفين في مجال التشفير المتماثل بالكامل. وقد أدى ذلك إلى العديد من التطورات الصناعية الحديثة، مما دفع بتسجيل سرد مقنع لتقدم هذه التقنية.

برنامج DPRIVE

في مارس 2021، وافقت مايكروسوفت وإنتل ووكالة أبحاث مشاريع الدفاع المتقدمة (DARPA) على إطلاقبرنامج متعدد السنواتلتسريع تطوير التشفير المتماثل بالكامل (FHE). واسمت برنامج حماية البيانات في البيئات الافتراضية (DPRIVE)، وهذا البرنامج يمثل تقدما كبيرا لـ FHE. أظهرت اثنتان من عمالقة الصناعة المتخصصين في الحوسبة السحابية والأجهزة الحاسوبية، وقد تحدوا لمعالجة خصوصية البيانات. بدأوا هذا البرنامج لبناء أجهزة كمبيوتر وبرمجيات قادرة على إدارة سرعات الحوسبة FHE ووضع إرشادات لتنفيذ FHE بدقة، والحماية من اختراقات البيانات التي قد تنشأ من الاستخدام غير الصحيح.

كجزء من برنامج DPRIVE، قام المهندسون بمهمة التخفيف من 'خطأ الضوضاء' المذكور سابقًا من خلال استكشاف طرق لتقليل الضوضاء إلى مستويات تحافظ على البيانات الخام. لقد كانت الحلول الواعدة هي تصميم حجم كلمة الحساب الكبيرتمثيلات البيانات (LAWS). بينما تستخدم معالجات الحاسوب التقليدية (CPUs) عادة كلمات بت 64، يقوم المهندسون بتطوير أجهزة جديدة قادرة على معالجة كلمات بت 1024 أو أكثر بتقنية LAWS. لقد كان هذا النهج فعالًا لأن الأبحاث تشير إلى أن الكلمات الأطول تؤثر مباشرة على نسبة الإشارة إلى الضوضاء. ببساطة، تنشأ الكلمات الأطول أقل ضوضاء مع كل خطوة حسابية إضافية في FHE، مما يسمح بتنفيذ مزيد من الحسابات قبل الوصول إلى حد فقدان البيانات. من خلال بناء أجهزة جديدة للتغلب على هذه التحديات، يقوم المهندسون المشاركون في برنامج DPRIVE بتقليل بشكل كبير العبء الحسابي اللازم لتنفيذ FHE.

لتسريع الحسابات والوصول إلى هدفهم من جعل FHE أسرع بمعدل 100،000 مرة، شرع فريق DPRIVE في رحلة مستمرة لتصميم أنظمة معالجة بيانات جديدة تتجاوز قدرات الوحدات التقليدية للمعالجة والرسم البياني. وضعواتعليمات متعددة بيانات متعددةنظام (MIMD) قادر على إدارة العديد من التعليمات ومجموعات البيانات بشكل متزامن. MIMD يشبه بناء طريق سريع جديد بدلاً من استخدام الطرق القائمة غير المجهزة لاستيعاب حركة المرور المطلوبة للحسابات السريعة وفي الوقت الحقيقي لـ FHE.

ما يثير الاهتمام في برنامج DPRIVE هو استخدامه الواسع لـ ‘توازي’ في الحسابات الرياضية الكمبيوترية. يتيح هذا للمطورين أداء عدة حسابات لأعداد كبيرة متزامنة. يمكنك أن تفكر في التوازي كنشر مجموعة من علماء الرياضيات للعمل على أجزاء مختلفة من مشكلة رياضية عملاقة في نفس الوقت بدلاً من أن يقوم كل واحد منهم بعمله على التوالي. على الرغم من أن أداء عدة حسابات متزامنة يسهل حل المشكلات بسرعة، إلا أنه يجب تبريد الكمبيوترات بالهواء لمنع السخونة الزائدة.

في سبتمبر 2022، أكثر من عام ونصف بعد إطلاق البرنامج، شركة مايكروسوفت، إنتل، ودارباأعلننجحوا في إكمال المرحلة 1 من برنامج DPRIVE بنجاح. هم حالياً في عملية القيام بالمرحلة 2 من DPRIVE.

مكتبات التطوير البرمجي للبرمجيات والمكتبات مفتوحة المصدر

مع العديد من الشركات الكبرى الرائدة في تقدمات التشفير المتماثل بالكامل (FHE)، هناك ارتفاع في توافر أدوات تطوير البرمجيات (SDKs) والمكتبات مفتوحة المصدر التي تسمح للمطورين بالبناء على أعمال بعضهم البعض.

مايكروسوفت أعلنإطلاق Microsoft Seal، مكتبة مفتوحة المصدر توفر للمطورين أدوات لتنفيذ التشفير المتماثل على مجموعات البيانات. يدين هذا الأمر بالنفاذ الديمقراطي إلى تشفير الطرف إلى الطرف وخدمات الحساب، مما يمكن مجموعة أوسع من المطورين من استكشاف FHE. توفر المكتبة أمثلة على البرامج المشفرة بشكل متماثل، مع تعليق مفصل، لتوجيه المطورين نحو الاستخدام الصحيح والآمن.

Intel alsoتم إطلاقهعدة التشفير المتماثل الخاصة بها، التي تقدم للمطورين الأدوات لتسهيل التشفير المتماثل الأسرع في السحابة. قامت إنتل بتصميم هذه العدة بمرونة، مضمنة التوافق مع أحدث تطورات معالجة البيانات والحوسبة. تشمل وظائف متخصصة مصممة خصيصًا لتشفير الشبكة البلورية، وتكاملات لتشغيل سلس مع Microsoft Seal، وعينات من الخطط المشفرة تشفيرًا تشفيريًا متماثلا، ووثائق فنية لتوجيه المستخدمين.

جوجلالانضمام الخاص والحسابالمكتبة مفتوحة المصدر توفر للمطورين أدوات الحوسبة متعددة الأطراف (MPC). هذه الطريقة الحسابية تسمح للأطراف بالحصول على رؤى مشتركة من خلال دمج مجموعات البيانات المختلفة دون تعريض بياناتهم الخام لبعضهم البعض. يدمج Private Join and Compute التقنيات التشفيرية من FHE مع التقاطع الخاص بالمجموعات (PSI) لتحسين ممارسات سرية البيانات. PSI، طريقة تشفيرية أخرى، تسمح للأطراف ذوي مجموعات بيانات مختلفة بتحديد العناصر المشتركة أو نقاط البيانات دون الكشف عن بياناتهم. يركز نهج Google نحو تعزيز خصوصية البيانات ليس فقط على FHE؛ بل يعطي الأولوية لمفهوم MPC الأوسع من خلال دمج FHE مع ممارسات بيانات أخرى مؤثرة.

تتوافر اليوم مكتبات مفتوحة المصدر موثوقة لـ التشفير المتماثل بشكل متزايد. ومع ذلك، يصبح الأمر أكثر إقناعًا عند مشاهدة الشركات الموثوق بها تجربة هذه المكتبات في عملياتها. في أبريل 2021، ناسداك، وهي بورصة معروفة وكيان تكنولوجي عالمي لأسواق رأس المال،مدمج دمج التشفير المتماثل في عملياتها. باستخدام أدوات التشفير المتماثل من إنتل والمعالج عالي السرعة، تصدت ناسداك لجرائم الاحتيال المالي من خلال جهود مكافحة غسيل الأموال وكشف الاحتيال. تم تحقيق ذلك باستخدام التشفير المتماثل لتحديد الرؤى القيمة والأنشطة الإجرامية المحتملة في مجموعات البيانات التي تحتوي على معلومات حساسة.

زيادات رأس المال الأخيرة

بالإضافة إلى البحث والتطوير الذي قامت به الشركات المذكورة سابقًا، حصلت العديد من الشركات الأخرى مؤخرًا على تمويل كبير لمبادرات تركز على التشفير المتماثل بالكامل (FHE)

Cornami, شركة تكنولوجيا كبيرة، مشهورة برواية تطوير تقنية الحوسبة السحابية قابلة للتوسيع مصممة خصيصًا للتشفير المتماثل. إنهم يشاركون في مجموعة من المبادرات لإنشاء أنظمة حوسبة تدعم FHE بشكل أكثر فعالية من وحدات المعالجة المركزية التقليدية. كما أنهم يوجهون مبادرات تهدف إلى حماية البيانات المشفرة من التهديدات التي تطرحها الحوسبة الكمومية. في مايو 2022، كورنامي أعلنجمعت جولة التمويل الناجحة من السلسلة C 68 مليون دولار بقيادة شركة Softbank ورفعت إجمالي رأس المال المجموع المجموع المجموع المجموع المجموع المجموع المجموع المجموع المجموع المجموع المجموع المجموع المجموع المجموع المجموع المجموع المجموع المجموع المجموع المجموع المجموع المجموع إلى 150 مليون دولار.

Zamaهي شركة أخرى في صناعة بلوكتشين التي تقوم ببناء أدوات تشفير متماثلة مفتوحة المصدر يمكن للمطورين الاستفادة منها لبناء تطبيقات مثيرة باستخدام FHE والبلوكتشين والذكاء الاصطناعي. لقد بنت زاما جهازًا افتراضيًا Ethereum Homomorphic بالكامل (fhEVM) كجزء من عروض منتجاتها. هذا البروتوكول للعقود الذكية يتيح بقاء بيانات المعاملات على السلسلة المشفرة أثناء المعالجة. لقد أعجب المطورون الذين استكشفوا تطبيقات مختلفة باستخدام مكتبة زاما بالأداء، حتى في حالات الاستخدام المعقدة.تم الإغلاق بنجاحسلسلة تمويل سلسلة A بقيمة 42 مليون دولار في فبراير 2022، بقيادة Protocol Labs، مما رفع رأس المال الإجمالي المجموع المجموع إلى 50 مليون دولار.

Fhenixهو أيضا مشروع ناشئ يقدم التشفير المتماثل إلى سلسلة الكتل. هدفهم هو توسيع تطبيقات التشفير المتماثل خارج المدفوعات السرية، مما يفتح الأبواب لأشياء مثيرةحالات الاستخدام من FHE في مجالات مثل التمويل اللامركزي (DeFi) ، والتجسير ، والتصويت على الحوكمة ، وألعاب Web3. في سبتمبر 2023 ، Fhenix أعلنإغلاق جولتها تمويل البذرة بقيمة 7 ملايين دولار، بقيادة Multicoin Capital و Collider Ventures.

ماذا سيحدث التالي؟

لسنوات، ظل التشفير المتماثل بالكامل (FHE) كفكرة واعدة وعدت بتوفير تشفير من النهاية إلى النهاية قوي، متوقعاً مستقبلًا للخصوصية القوية للبيانات. تبدأ التطورات الحديثة في تحويل FHE من حلم نظري إلى واقع عملي. على الرغم من أن العديد من الشركات تتنافس للريادة في تنفيذ أول نسخة قوية ووظيفية بالكامل من FHE، إلا أن العديد منها يتعاون للتنقل في تعقيدات هذه التقنية الرهيبة بشكل مشترك. تظهر هذه الروح التعاونية من خلال تنفيذ برامج عبر الفرق المختلطة وتطوير مكتبات مفتوحة المصدر تتكامل مع مكتبات أخرى.

استنادًا إلى النتائج التي توصلت إليها، يبدو أن المناقشة المتعلقة بـ FHE تبدو واسعة النطاق. خلال الأسابيع القادمة، أنا متحمس للتعمق أكثر، ومشاركة المزيد من الرؤى من أبحاثي حول FHE. على وجه التحديد، أنا حريص على استكشاف المزيد حول مواضيع مثل:

• التطبيقات الناشئة للتشفير المتماثل.
• التفاعل بين الأدلة بدون معرفة (ZKPs) و FHE.
• دمج التشفير المتماثل مع التقاطع المجموعة الخاصة (PSI) لتقدم الحساب المتعدد الأطراف الآمن (MPC).
• الشركات الجديدة، مثل Zama و Fhenix، التي تقود التطورات في التشفير المتماثل.
  

اقتباسات:

Arampatzis، Anastasios. "أحدث التطورات في التشفير المتماثل." Venafi، 1 فبراير 2022،venafi.com/blog/what-are-latest-developments-التشفير المتماثل-ask-experts/.

Arampatzis, Anastasios. “ما هو التشفير المتماثل وكيف يتم استخدامه.” Venafi، 28 أبريل 2023،venafi.com/blog/التشفير المتماثل-ما-هو-وكيف-يُستخدم.

"بناء الأجهزة لتمكين حماية البيانات المستمرة." DARPA، 2 مارس 2020،www.darpa.mil/news-events/2020-03-02.

كريستوبال، سامويل. "التشفير المتماثل بالكامل: الكأس المقدس لعلم التشفير." Datascience.Aero، 7 يناير 2021، datascience.aero/fully-homomorphic-encryption-the-holy-grail-of-cryptography/.

"التشفير المتماثل: ما هو، ولماذا يهم؟" المجتمع الإنترنتي، 9 مارس 2023،www.internetsociety.org/resources/doc/2023/التشفير المتماثل/.

هانت، جيمس. "رفعت FHENIX 7 ملايين دولار في جولة بذرية بقيادة Multicoin Capital." The Block، The Block، 26 سبتمبر 2023،www.theblock.co/post/252931/fhenix-seed-multicoin-capital.

"مجموعة أدوات التشفير المتماثل Intel®." إنتل،www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/التشفير المتماثل/overview.html#gs.fu55im.تم الوصول في 8 أكتوبر 2023.

"إنتل ستتعاون مع مايكروسوفت في برنامج داربا." إنتل، 8 مارس 2021،www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/intel-collaborate-microsoft-darpa-program.html#gs.ftusxq.

"إنتل زيون تقدم البحث والتطوير للتشفير المتجانس في ناسداك." إنتل, 6 أبريل 2021, www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/xeon-advances-nasdaqs-التشفير المتماثل-rd.html#gs.6mpgme.

جونسون، ريك. "إنتل تكملة DARPA DPRIVE المرحلة الأولى من أجل منصة تشفير متماثلة بالكامل." إنتل، 14 سبتمبر 2022،community.intel.com/t5/Blogs/Products-and-Solutions/HPC/Intel-Completes-DARPA-DPRIVE-Phase-One-Milestone-for-a-Fully/post/1411021.

"ختم مايكروسوفت: مكتبة التشفير المتماثل السريعة والسهلة الاستخدام." بحث مايكروسوفت، 4 يناير 2023،www.microsoft.com/en-us/research/project/microsoft-seal/.

بايير، الدكتور باسكال. "التشفير المتماثل الكامل: الكأس المقدس للتشفير." عصر الأعمال، 9 مارس 2023،www.businessage.com/post/التشفير المتماثل-الكامل-المقدس-للتشفير

ساماني، كايل. "فجر التشفير المتماثل على السلسلة." متعدد العملات الرأسمالي، 26 سبتمبر 2023، multicoin.capital/2023/09/26/the-dawn-of-on-chain-fhe/.

ووكر، أماندا، وآخرون. "مساعدة المنظمات على القيام بالمزيد دون جمع المزيد من البيانات." مدونة أمانة جوجل للأمان عبر الإنترنت، 19 يونيو 2019،security.googleblog.com/2019/06/helping-organizations-do-more-without-collecting-more-data.html.

“ما هو التشفير المتماثل الكامل؟” Inpher، 11 أبريل 2021،inpher.io/technology/what-is-fully-homomorphic-encryption/.

وايت، مات. "تاريخ موجز للذكاء الاصطناعي التوليدية." متوسط، 8 يوليو 2023، matthewdwhite.medium.com/a-brief-history-of-generative-ai-cb1837e67106#:~:text=على الرغم%20من%20أن%20معظم%20الناس%20سوف%20يعترف،%20ثبات%20انتشار%20AI%20الثابتة.

إخلاء المسؤولية:

1. يتم إعادة طبع هذه المقالة من [@mustafa.hourani/explaining-the-recent-rise-of-fully-homomorphic-encryption-in-the-blockchain-industry-c7081fa05458">Medium]. إعادة توجيه العنوان الأصلي 'شرح الارتفاع الأخير للتشفير المتماثل الكامل في صناعة البلوكشين'. جميع حقوق النشر تنتمي إلى الكاتب الأصلي [مصطفى حوراني]. إذا كانت هناك اعتراضات على هذه إعادة الطبع، يرجى الاتصال بالبوابة التعلمالفريق، وسيتولون بالأمر على الفور.
2. تنصل المسؤولية: الآراء والآراء الواردة في هذه المقالة هي وحدها تلك للكاتب ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.
3. يتم إجراء ترجمات المقالة إلى لغات أخرى من قبل فريق Gate Learn. ما لم يذكر غير ذلك، يُحظر نسخ أو توزيع أو سرقة المقالات المترجمة.