Activos Cripto mercado dinámico y Análisis técnico de Cifrado homomórfico
Hasta el 13 de octubre, la popularidad del debate y la tendencia de precios de varias criptomonedas principales muestran diferentes situaciones. La cantidad de discusiones sobre Bitcoin la semana pasada fue de 12.52K, con una ligera disminución del 0.98% en comparación con la semana anterior, pero el precio alcanzó los 63916 dólares el domingo, lo que representa un aumento del 1.62% en comparación con la semana anterior. La popularidad del debate sobre Ethereum ha aumentado, creciendo un 3.45% a 3.63K discusiones, pero su precio cayó un 4%, bajando a 2530 dólares. La atención hacia TON moneda ha disminuido notablemente, con un descenso del 12.63% en el número de discusiones a 782, y su precio también cayó ligeramente un 0.25% a 5.26 dólares.
El cifrado homomórfico (FHE), como tecnología de vanguardia en el campo de la criptografía, está comenzando a recibir una atención generalizada. Su ventaja principal radica en la capacidad de realizar cálculos directamente sobre datos encriptados, sin necesidad de un proceso de desencriptación, lo que proporciona un fuerte apoyo para la protección de la privacidad y el procesamiento de datos. Esta tecnología tiene un valor potencial de aplicación en múltiples campos, como las finanzas, la salud, la computación en la nube y el aprendizaje automático, destacándose especialmente en escenarios que requieren una alta confidencialidad de los datos.
Los escenarios de aplicación de FHE son muy amplios. Por ejemplo, en la colaboración de datos entre empresas, una compañía puede utilizar los recursos de cálculo de otra empresa para analizar datos, al mismo tiempo que garantiza la confidencialidad del contenido de los datos. En industrias como las finanzas y la salud, donde la sensibilidad de los datos es extremadamente alta, el mecanismo de protección de la privacidad de FHE es especialmente importante. Con el rápido desarrollo de la computación en la nube y la inteligencia artificial, la seguridad de los datos se ha convertido cada vez más en un problema central, y FHE puede lograr cálculos seguros entre múltiples partes en estos campos, permitiendo que las partes colaboren sin revelar información privada.
En el ecosistema Web3, la encriptación homomórfica (FHE) junto con pruebas de conocimiento cero, computación multipartita y entornos de ejecución confiables constituyen las principales soluciones de protección de la privacidad. En comparación con otros métodos, FHE se destaca en el soporte de tareas de cálculo complejas, pudiendo realizar múltiples operaciones sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptarlos. Sin embargo, FHE también enfrenta desafíos como altos costos computacionales y mala escalabilidad, lo que limita su rendimiento en aplicaciones en tiempo real.
Los principales obstáculos que enfrenta FHE en aplicaciones prácticas incluyen: el consumo de recursos necesario para cálculos a gran escala es enorme, y en comparación con cálculos no encriptados, sus costos aumentan significativamente; el soporte limitado para operaciones no lineales complejas, lo cual se convierte en un cuello de botella en aplicaciones de IA que involucran redes neuronales profundas; en escenarios de múltiples usuarios, la complejidad del sistema aumenta drásticamente, lo que dificulta la gestión de claves y el diseño de la arquitectura.
A pesar de ello, la combinación de Cifrado homomórfico (FHE) con la inteligencia artificial sigue mostrando un gran potencial. En la actual era impulsada por datos, la tecnología de IA se aplica ampliamente en diversos campos, pero los problemas de privacidad de los datos siempre han sido un foco de preocupación para los usuarios. El FHE proporciona soluciones de protección de la privacidad para la IA, asegurando que los datos sensibles permanezcan encriptados durante su procesamiento en la nube, lo cual es especialmente importante para las empresas que deben cumplir con regulaciones de protección de datos como el GDPR.
En el campo de la blockchain, el Cifrado homomórfico (FHE) se aplica principalmente para proteger la privacidad de los datos, incluyendo la privacidad en la cadena, la privacidad de los datos de entrenamiento de IA, la privacidad de las votaciones en la cadena y la revisión de transacciones privadas, entre otros aspectos. Actualmente, varios proyectos están utilizando la tecnología FHE para promover la implementación de la protección de la privacidad. Por ejemplo, hay empresas que han desarrollado soluciones basadas en la tecnología TFHE, centrándose en operaciones booleanas y operaciones con enteros de baja longitud, y han construido un stack de desarrollo FHE para aplicaciones de blockchain y IA. También hay proyectos que han desarrollado un nuevo lenguaje de contratos inteligentes y una biblioteca FHE para adaptarse a las necesidades de las redes de blockchain.
Algunos proyectos se dedican a aplicar Cifrado homomórfico (FHE) en redes de cálculo de IA para la protección de la privacidad, apoyando múltiples modelos de IA. Otros proyectos van más allá, combinando FHE con inteligencia artificial, ofreciendo un entorno de IA descentralizado y con protección de la privacidad. En el ecosistema de Ethereum, también han surgido soluciones de Layer 2 que soportan Rollups y Coprocesadores FHE, compatibles con EVM y que admiten contratos inteligentes escritos en Solidity.
En general, la FHE, como una tecnología avanzada que permite realizar cálculos sobre datos encriptados, tiene ventajas significativas en la protección de la privacidad de los datos. Aunque actualmente enfrenta problemas como altos costos computacionales y mala escalabilidad en aplicaciones comerciales, se espera que estos obstáculos se superen gradualmente a través de la aceleración de hardware y la optimización de algoritmos. Con el continuo desarrollo de la tecnología blockchain, la importancia de la FHE en el campo de la protección de la privacidad y el cálculo seguro se destacará cada vez más, y se espera que se convierta en la tecnología central que respalde el cálculo de protección de la privacidad en el futuro, trayendo avances revolucionarios a la seguridad de los datos.
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not_your_keys
· hace8h
¡Oh, tontos que aún luchan y resisten!
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AirdropHunterWang
· hace9h
早就 introducir una posición FHE 躺赚真香
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FarmToRiches
· hace9h
BTC finalmente sube, me hace salivar.
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Token_Sherpa
· hace9h
meh... otro día de comercio minorista persiguiendo los pumps de btc mientras duermo en las verdaderas innovaciones tecnológicas
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LazyDevMiner
· hace9h
Otra vez vi a BTC 7w en un sueño.
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DeFiDoctor
· hace9h
seguir caída del 12% Esta enfermedad debe ser revisada por un especialista.
El precio de Bitcoin sube, la tecnología de cifrado homomórfico podría ser un nuevo avance en la protección de la privacidad.
Activos Cripto mercado dinámico y Análisis técnico de Cifrado homomórfico
Hasta el 13 de octubre, la popularidad del debate y la tendencia de precios de varias criptomonedas principales muestran diferentes situaciones. La cantidad de discusiones sobre Bitcoin la semana pasada fue de 12.52K, con una ligera disminución del 0.98% en comparación con la semana anterior, pero el precio alcanzó los 63916 dólares el domingo, lo que representa un aumento del 1.62% en comparación con la semana anterior. La popularidad del debate sobre Ethereum ha aumentado, creciendo un 3.45% a 3.63K discusiones, pero su precio cayó un 4%, bajando a 2530 dólares. La atención hacia TON moneda ha disminuido notablemente, con un descenso del 12.63% en el número de discusiones a 782, y su precio también cayó ligeramente un 0.25% a 5.26 dólares.
El cifrado homomórfico (FHE), como tecnología de vanguardia en el campo de la criptografía, está comenzando a recibir una atención generalizada. Su ventaja principal radica en la capacidad de realizar cálculos directamente sobre datos encriptados, sin necesidad de un proceso de desencriptación, lo que proporciona un fuerte apoyo para la protección de la privacidad y el procesamiento de datos. Esta tecnología tiene un valor potencial de aplicación en múltiples campos, como las finanzas, la salud, la computación en la nube y el aprendizaje automático, destacándose especialmente en escenarios que requieren una alta confidencialidad de los datos.
Los escenarios de aplicación de FHE son muy amplios. Por ejemplo, en la colaboración de datos entre empresas, una compañía puede utilizar los recursos de cálculo de otra empresa para analizar datos, al mismo tiempo que garantiza la confidencialidad del contenido de los datos. En industrias como las finanzas y la salud, donde la sensibilidad de los datos es extremadamente alta, el mecanismo de protección de la privacidad de FHE es especialmente importante. Con el rápido desarrollo de la computación en la nube y la inteligencia artificial, la seguridad de los datos se ha convertido cada vez más en un problema central, y FHE puede lograr cálculos seguros entre múltiples partes en estos campos, permitiendo que las partes colaboren sin revelar información privada.
En el ecosistema Web3, la encriptación homomórfica (FHE) junto con pruebas de conocimiento cero, computación multipartita y entornos de ejecución confiables constituyen las principales soluciones de protección de la privacidad. En comparación con otros métodos, FHE se destaca en el soporte de tareas de cálculo complejas, pudiendo realizar múltiples operaciones sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptarlos. Sin embargo, FHE también enfrenta desafíos como altos costos computacionales y mala escalabilidad, lo que limita su rendimiento en aplicaciones en tiempo real.
Los principales obstáculos que enfrenta FHE en aplicaciones prácticas incluyen: el consumo de recursos necesario para cálculos a gran escala es enorme, y en comparación con cálculos no encriptados, sus costos aumentan significativamente; el soporte limitado para operaciones no lineales complejas, lo cual se convierte en un cuello de botella en aplicaciones de IA que involucran redes neuronales profundas; en escenarios de múltiples usuarios, la complejidad del sistema aumenta drásticamente, lo que dificulta la gestión de claves y el diseño de la arquitectura.
A pesar de ello, la combinación de Cifrado homomórfico (FHE) con la inteligencia artificial sigue mostrando un gran potencial. En la actual era impulsada por datos, la tecnología de IA se aplica ampliamente en diversos campos, pero los problemas de privacidad de los datos siempre han sido un foco de preocupación para los usuarios. El FHE proporciona soluciones de protección de la privacidad para la IA, asegurando que los datos sensibles permanezcan encriptados durante su procesamiento en la nube, lo cual es especialmente importante para las empresas que deben cumplir con regulaciones de protección de datos como el GDPR.
En el campo de la blockchain, el Cifrado homomórfico (FHE) se aplica principalmente para proteger la privacidad de los datos, incluyendo la privacidad en la cadena, la privacidad de los datos de entrenamiento de IA, la privacidad de las votaciones en la cadena y la revisión de transacciones privadas, entre otros aspectos. Actualmente, varios proyectos están utilizando la tecnología FHE para promover la implementación de la protección de la privacidad. Por ejemplo, hay empresas que han desarrollado soluciones basadas en la tecnología TFHE, centrándose en operaciones booleanas y operaciones con enteros de baja longitud, y han construido un stack de desarrollo FHE para aplicaciones de blockchain y IA. También hay proyectos que han desarrollado un nuevo lenguaje de contratos inteligentes y una biblioteca FHE para adaptarse a las necesidades de las redes de blockchain.
Algunos proyectos se dedican a aplicar Cifrado homomórfico (FHE) en redes de cálculo de IA para la protección de la privacidad, apoyando múltiples modelos de IA. Otros proyectos van más allá, combinando FHE con inteligencia artificial, ofreciendo un entorno de IA descentralizado y con protección de la privacidad. En el ecosistema de Ethereum, también han surgido soluciones de Layer 2 que soportan Rollups y Coprocesadores FHE, compatibles con EVM y que admiten contratos inteligentes escritos en Solidity.
En general, la FHE, como una tecnología avanzada que permite realizar cálculos sobre datos encriptados, tiene ventajas significativas en la protección de la privacidad de los datos. Aunque actualmente enfrenta problemas como altos costos computacionales y mala escalabilidad en aplicaciones comerciales, se espera que estos obstáculos se superen gradualmente a través de la aceleración de hardware y la optimización de algoritmos. Con el continuo desarrollo de la tecnología blockchain, la importancia de la FHE en el campo de la protección de la privacidad y el cálculo seguro se destacará cada vez más, y se espera que se convierta en la tecnología central que respalde el cálculo de protección de la privacidad en el futuro, trayendo avances revolucionarios a la seguridad de los datos.