截至10月13日，trendx平臺btc、eth、ton的數(shù)據(jù)統(tǒng)計如下：
BTC上周討論次數(shù)為12.52K，較上上周下跌0.98%，上周周日價格為63916美元，較上上周日上漲1.62%；
ETH上周討論次數(shù)為3.63K，較上上周上漲3.45%，上周周日價格為2530美元，較上上周日下跌4%；
TON上周討論次數(shù)為782，較上上周下跌12.63%，上周周日價格為5.26美元，較上上周日下跌0.25%；
同態(tài)加密（Fully Homomorphic Encryption, FHE）是當(dāng)前密碼學(xué)中極具潛力的一項技術(shù)，其核心特性是允許在加密數(shù)據(jù)上直接進行計算而無需解密，這在隱私保護和數(shù)據(jù)處理方面提供了強大的支持。FHE可以廣泛應(yīng)用于金融、醫(yī)療、云計算、機器學(xué)習(xí)、投票系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)及區(qū)塊鏈隱私保護等領(lǐng)域。然而，盡管FHE的應(yīng)用前景廣闊，但其商業(yè)化道路上依舊面臨挑戰(zhàn)。
FHE的潛力及應(yīng)用場景
同態(tài)加密的最大優(yōu)勢在于隱私保護。想象一下，A公司需要利用B公司的計算能力來分析其數(shù)據(jù)，但又不希望B公司接觸到這些數(shù)據(jù)的具體內(nèi)容。FHE便能在這種情境下發(fā)揮作用：A公司可以將數(shù)據(jù)加密，傳輸給B公司進行計算，計算結(jié)果依然保持加密狀態(tài)，A公司解密后便能獲取分析結(jié)果。如此一來，數(shù)據(jù)隱私得到有效保護，而B公司也能完成所需的計算工作。
這種隱私保護機制對金融和醫(yī)療等數(shù)據(jù)敏感的行業(yè)尤為重要。此外，隨著云計算與人工智能的發(fā)展，數(shù)據(jù)安全愈發(fā)成為關(guān)注焦點。FHE在這些場景中能夠提供多方計算保護，使各方在不暴露私密信息的前提下完成協(xié)作。尤其是區(qū)塊鏈技術(shù)中，F(xiàn)HE通過鏈上隱私保護和隱私交易審查等功能，提高了數(shù)據(jù)處理的透明度和安全性。
FHE與其他加密方式的對比
在Web3領(lǐng)域中，F(xiàn)HE、零知識證明（ZK）、多方計算（MPC）和可信執(zhí)行環(huán)境（TEE）都是主要的隱私保護方法。不同于ZK，F(xiàn)HE能對加密數(shù)據(jù)執(zhí)行多種操作，而無需先解密數(shù)據(jù)。MPC則允許各方在數(shù)據(jù)加密的情況下進行計算，而無需彼此共享私密信息。TEE則提供了安全環(huán)境中的計算，但對數(shù)據(jù)處理的靈活性相對有限。
這些加密技術(shù)各有優(yōu)勢，但在支持復(fù)雜的計算任務(wù)方面，F(xiàn)HE尤為出色。盡管如此，F(xiàn)HE在實際應(yīng)用中依然面臨高計算開銷與可拓展性差的問題，這導(dǎo)致其在實時應(yīng)用中往往顯得捉襟見肘。 FHE的局限性與挑戰(zhàn) 盡管FHE的理論基礎(chǔ)強大，但在商業(yè)化應(yīng)用中遇到了實際挑戰(zhàn)。
大規(guī)模計算開銷：FHE要求大量計算資源，與未加密計算相比，其計算開銷顯著增加。對于高次多項式運算，其處理時間呈多項式增長，因此FHE難以滿足實時計算的需求。為了降低成本，F(xiàn)HE需依賴專用硬件加速，但這也會增加部署復(fù)雜性。
有限的操作能力：盡管FHE可以執(zhí)行加密數(shù)據(jù)的加法和乘法，但其對復(fù)雜非線性操作支持有限，這對涉及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能應(yīng)用來說是一個瓶頸。當(dāng)前的FHE方案仍主要適用于線性和簡單的多項式計算，非線性模型的應(yīng)用受到顯著限制。
多用戶支持的復(fù)雜性：FHE在單用戶場景下表現(xiàn)良好，但當(dāng)涉及多用戶數(shù)據(jù)集時，系統(tǒng)復(fù)雜性急劇上升。2013年，Lopez-Alt等人提出的多密鑰FHE框架，雖然允許不同密鑰的加密數(shù)據(jù)集進行操作，但其密鑰管理和系統(tǒng)架構(gòu)復(fù)雜度顯著提高。
FHE與人工智能的結(jié)合
在當(dāng)前的數(shù)據(jù)驅(qū)動時代，人工智能（AI）正在多個領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用，但由于數(shù)據(jù)隱私的顧慮，用戶往往不愿意分享敏感數(shù)據(jù)，如醫(yī)療和金融信息。FHE為AI領(lǐng)域提供了隱私保護的解決方案。在云計算場景下，數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中通常是加密的，但在處理過程中卻往往是明文狀態(tài)。通過FHE，用戶的數(shù)據(jù)可以在保持加密狀態(tài)下進行處理，確保數(shù)據(jù)的隱私性。
這一優(yōu)勢在GDPR等法規(guī)要求下尤為重要，因為這些法規(guī)要求用戶對數(shù)據(jù)處理方式有知情權(quán)，并確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中得到保護。FHE的端到端加密為合規(guī)性和數(shù)據(jù)安全提供了保障。
當(dāng)前FHE在區(qū)塊鏈中的應(yīng)用及項目
FHE在區(qū)塊鏈中的應(yīng)用主要聚焦于保護數(shù)據(jù)隱私，具體包括鏈上隱私、AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)隱私、鏈上投票隱私和鏈上隱私交易審查等方向。當(dāng)前，諸多項目利用FHE技術(shù)推動隱私保護的實現(xiàn)。比如Zama構(gòu)建的FHE解決方案被廣泛應(yīng)用于Fhenix、Privasea、IncoNetwork和MindNetwork等項目。
Zama：基于TFHE技術(shù)，專注于布爾運算和低字長整數(shù)運算，并構(gòu)建了針對區(qū)塊鏈與AI應(yīng)用的FHE開發(fā)堆棧。
Octra：開發(fā)了一種新的智能合約語言和HyperghraphFHE庫，適用于區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)。
Privasea：利用FHE實現(xiàn)AI計算網(wǎng)絡(luò)中的隱私保護，支持多種AI模型。
MindNetwork：結(jié)合FHE與人工智能，提供去中心化且隱私保護的AI環(huán)境。
Fhenix：作為以太坊的Layer 2解決方案，支持FHE Rollups和FHE Coprocessors，兼容EVM并支持Solidity編寫的智能合約。
結(jié)論
FHE作為一種能夠在加密數(shù)據(jù)上執(zhí)行計算的先進技術(shù)，具有保護數(shù)據(jù)隱私的顯著優(yōu)勢。雖然當(dāng)前FHE的商業(yè)化應(yīng)用依然面臨著計算開銷大和可擴展性差的難題，但通過硬件加速和算法優(yōu)化，這些問題有望逐步得到解決。此外，隨著區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展，F(xiàn)HE將在隱私保護和安全計算方面扮演越來越重要的角色。未來，F(xiàn)HE有可能成為支撐隱私保護計算的核心技術(shù)，為數(shù)據(jù)安全帶來新的革命性突破。
以上就是一文讀懂AI FHE同態(tài)加密的商業(yè)化價值的詳細(xì)內(nèi)容
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