Аналіз комерційних перспектив AI та гомоморфного шифрування FHE

Нещодавно було проведено статистику обговорень кількох основних шифрувань криптовалюти та змін їх цін. Дані показують, що кількість обговорень біткойна минулого тижня дещо знизилася, але ціна незначно зросла. Обговорення ефіріуму зросло, але ціна знизилася. Обговорення TON та ціна обидва знизилися.

Гомоморфне шифрування(FHE) як нова криптографічна технологія викликає широкий інтерес. Воно дозволяє проводити обчислення безпосередньо на зашифрованих даних без необхідності їх розшифровки, надаючи потужну підтримку для захисту конфіденційності та обробки даних. FHE має великі перспективи застосування в фінансовій, медичній, хмарній обробці та інших сферах, особливо в ситуаціях, де необхідно захистити чутливі дані.

Основна перевага FHE полягає у здатності захищати конфіденційність. Наприклад, одна компанія може передати зашифровані дані іншій компанії для аналізу та обчислень, не турбуючись про витік даних. Цей механізм особливо важливий для таких галузей, як фінанси та охорона здоров'я. У сфері хмарних обчислень та штучного інтелекту FHE також може реалізувати багатосторонні безпечні обчислення. Крім того, FHE може бути застосовано в технології блокчейн, підвищуючи прозорість і безпеку обробки даних.

У порівнянні з іншими технологіями захисту конфіденційності, такими як нульове знання, багатопартійні обчислення тощо, Гомоморфне шифрування має більші переваги у підтримці складних обчислювальних завдань. Проте, Гомоморфне шифрування все ще стикається з деякими викликами у практичному застосуванні, основними з яких є:

1. Високі витрати на обчислення: Гомоморфне шифрування потребує значних обчислювальних ресурсів, що ускладнює задоволення вимог до обчислень в реальному часі.

2. Обмежені можливості виконання: наразі FHE в основному підходить для лінійних і простих поліноміальних обчислень, недостатня підтримка для складних нелінійних операцій.

3. Підтримка кількох користувачів складна: при роботі з наборами даних кількох користувачів складність системи значно зростає.

У сфері штучного інтелекту, FHE пропонує нові рішення для захисту конфіденційності даних. Користувачі можуть аналізувати, використовуючи послуги AI в хмарі, захищаючи чутливі дані. Ця характеристика є особливо важливою у зв'язку з вимогами таких регуляцій, як GDPR.

Наразі вже кілька проєктів у сфері блокчейну застосовують технологію FHE, зосереджуючи увагу на конфіденційності на ланцюгу, конфіденційності даних для навчання ШІ, конфіденційності голосування на ланцюгу тощо. Деякі з представницьких проєктів включають:

• Платформа розробки FHE, що зосереджується на булевих операціях та операціях з низькодзятими цілими числами
• Розробка нового типу мови смарт-контрактів та бібліотеки FHE
• Використання гомоморфного шифрування для реалізації рішень щодо захисту конфіденційності в обчислювальних мережах штучного інтелекту
• Децентралізована платформа захисту приватності, що поєднує Гомоморфне шифрування та штучний інтелект
• Підтримка розширення Layer 2 Ethereum з FHE

Незважаючи на те, що Гомоморфне шифрування наразі стикається з викликами в комерційному застосуванні, ці проблеми можуть бути поступово вирішені завдяки апаратному прискоренню та оптимізації алгоритмів. З розвитком технології блокчейн, Гомоморфне шифрування відіграватиме все більш важливу роль у захисті приватності та безпечних обчисленнях. У майбутньому, Гомоморфне шифрування має стати ключовою технологією, що підтримує обчислення з захистом приватності, і принести революційний прорив у безпеці даних.