"FHE"

的搜索结果

บทความนี้นำเสนอการเข้ารหัสแบบประมวลผลได้เต็มรูปแบบ (Fully Homomorphic Encryption, FHE) โดยอธิบายแนวคิดพื้นฐานของ FHE วิธีการทำงาน และที่สามารถนำไปใช้งานได้ ด้วย FHE สามารถทำการคำนวณที่ซับซ้อนได้พร้อมทั้งรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

FHE (Fully Homomorphic Encryption) ช่วยให้บุคคลที่สามสามารถทําการคํานวณและดําเนินการกับข้อมูลที่เข้ารหัสได้ไม่จํากัดโดยไม่ต้องถอดรหัส จึงบรรลุการคํานวณความเป็นส่วนตัวแบบ on-chain ที่รวมกันได้ ArkStream Capital ได้เขียนบทความแนะนําแนวคิดสถานการณ์การใช้งานและระบบนิเวศของ FHE รวมถึงโซลูชัน FHE-Rollup ประเภท Layer2 ที่ Fhenix กําลังสร้าง

ความจําเป็นในการปรับขนาดของ Ethereum ได้นําไปสู่การพัฒนาโซลูชัน Layer 2 โดยมี ZK/OP rollups กลายเป็นผู้เล่นหลัก ก่อให้เกิดฉันทามติ ZK ในระยะสั้นและระยะยาว OP โดยเน้นที่ ARB, OP, zkSync และ StarkNet เป็นคู่แข่งหลัก ผู้ใช้ Web3 ให้ความสําคัญกับความเป็นส่วนตัวเฉพาะเมื่อให้มูลค่าทางเศรษฐกิจ ต้นทุนการเข้ารหัสของ FHE ยิ่งเป็นภาระต่อประสิทธิภาพแบบ on-chain ที่ต่ําอยู่แล้ว และการปรับใช้ขนาดใหญ่จะเป็นไปได้ก็ต่อเมื่อผลประโยชน์ที่สําคัญแสดงให้เห็นถึงต้นทุน สําหรับลูกค้าสถาบันที่ต้องการบล็อกเชนสาธารณะ แต่ไม่เต็มใจที่จะเปิดเผยข้อมูลทั้งหมดความสามารถของ FHE ในการแสดงและแลกเปลี่ยนข้อความเข้ารหัสนั้นเหมาะสมกว่า ZKP

การเข้ารหัสแบบประมวลผลได้เต็มรูปแบบ (Fully Homomorphic Encryption หรือ FHE) แทนเทคโนโลยีการป้องกันความเป็นส่วนตัวที่เป็นตัวอย่างของเทคโนโลยีที่ทันสมัยที่สุด มันมอบการป้องกันความเป็นส่วนตัวที่ยอดเยี่ยมและสามารถนำมาใช้ใน Web3 เพื่อป้องกันความเป็นส่วนตัวของธุรกรรม ป้องกันข้อมูล AI และเพิ่มความเป็นส่วนตัวในหน่วยประมวลผลร่วมกัน

ค้นพบเครือข่าย Mind และ FHE Coin, ระบบนิวรอลูชันที่นำเสนอเทคโนโลยีบล็อกเชนที่ใช้การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกเต็มรูปแบบ (FHE) เพื่อความเป็นส่วนตัวที่ไม่เป็นที่สมจริง, ความปลอดภัย, และความต้านทานทางควอนตัมในแอปพลิเคชันที่ไม่มีการกระจายและคำตอบบล็อกเชนที่ขับเคลื่อนด้วย AI

บทความนี้เปรียบเทียบเทคโนโลยีการเข้ารหัสสามอย่าง: Fully Homomorphic Encryption (FHE), Zero-Knowledge Proofs (ZK), และ Multi-Party Computation (MPC) โดยอธิบายกลไกและบทบาทของพวกเขาในการประยุกต์ใช้งานบล็อกเชน

การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกเป็นเทคนิคทางคริปโตกราฟฟิกที่ช่วยให้การคำนวณเฉพาะบางส่วนสามารถดำเนินการโดยตรงบนข้อมูลที่ถูกเข้ารหัสได้โดยไม่ต้องถอดรหัสล่วงหน้า ฉพาะเมื่อถอดรหัสสุดท้ายเท่านั้นที่ผลลัพธ์ข้อความตั้งต้นที่ถูกต้องจะเปิดเผย ความเป็นเอกลักษณ์ของเทคโนโลยีนี้อยู่ที่ความสามารถของมันในการปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและอนุญาตให้มีการประมวลผลข้อมูลที่ถูกเข้ารหัสได้ต่อเนื่องภายใต้ร่มสังคมที่ปลอดภัย ด้วยเหตุนี้การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกเป็นเทคโนโลยีที่เหมาะสมที่สุดที่รวมการป้องกันความเป็นส่วนตัวกับการประมวลผลข้อมูลอย่างไม่แยกต่างหาก พบการประยุกต์ใช้ได้กว้างขวางในหลายสาขาอุตสาหกรรมที่เพิ่มขึ้น

บทความนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ผู้อ่านเห็นภาพรวมในระดับที่สูงขึ้นว่า FHE สามารถใช้ทําอะไรได้บ้างและสถานการณ์หรือการตั้งค่าต่างๆ ที่ใช้ประโยชน์จาก FHE ในบล็อกโพสต์ในอนาคตเราจะเจาะลึกรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับประเภทของ FHE (ซึ่งมีอิทธิพลต่อประเภทของการคํานวณที่เราสามารถทําได้) และสุดท้ายคอมไพเลอร์ประเภทใดที่เราสามารถหาได้เพื่อแปลโปรแกรมของเราเป็นการดําเนินงานที่สามารถคํานวณได้โดยใช้ FHE

ความเป็นส่วนตัว 2.0 จะช่วยให้เศรษฐกิจใหม่แอปพลิเคชันใหม่ - ช่องว่างใหม่ที่จะปลดล็อค ถือเป็นการปลดล็อกครั้งใหญ่ที่สุดใน crypto นับตั้งแต่สัญญาอัจฉริยะและออราเคิล ในบทความนี้ฉันจะแจกแจงเทคโนโลยีที่เพิ่มความเป็นส่วนตัวผลกระทบและโครงการที่ทําให้พวกเขามีชีวิต

ในโลกที่กระจายอํานาจเทคโนโลยีความเป็นส่วนตัวกําลังกลายเป็นสิ่งสําคัญ Zama อยู่ในระดับแนวหน้าด้วยเทคโนโลยี Fully Homomorphic Encryption (FHE) ขั้นสูง ซึ่งกําหนดนิยามใหม่ของการปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การใช้ไลบรารี FHE "TFHE-rs" ทําให้ Zama สามารถประมวลผลข้อมูลที่เข้ารหัสได้โดยไม่ต้องถอดรหัส เพื่อให้มั่นใจถึงความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย นอกจากนี้ fhEVM ของ Zama ยังใช้เทคโนโลยีนี้กับสัญญาอัจฉริยะ ทําให้สัญญาอัจฉริยะส่วนตัวที่เก็บข้อมูลไว้เป็นความลับแม้ว่าจะหมุนเวียนอยู่บนบล็อกเชนก็ตาม Zama ได้รับการสนับสนุนโดยไลบรารี Concrete ซึ่งจําลองและเพิ่มประสิทธิภาพการดําเนินงานของ FHE Zama นําเสนอโซลูชันการประมวลผลความเป็นส่วนตัวที่สมบูรณ์ซึ่งพัฒนาเทคโนโลยีความเป็นส่วนตัวของบล็อกเชน

บทความนี้จะแนะนำหลักการ ความท้าทาย และแผนการเพิ่มประสิทธิภาพในอนาคตของ FHE

FHE เป็นเทคโนโลยีการเข้ารหัสแบบใหม่ที่จัดการกับข้อจำกัดของการพิสูจน์ความรู้ที่ไม่มีศูนย์ในด้านการปกป้องความเป็นส่วนตัวและความสามารถในการปรับขนาด ช่วยให้สามารถแบ่งปันและปกป้องสถานะส่วนตัวโดยไม่จำเป็นต้องได้รับความไว้วางใจจากบุคคลที่สาม และช่วยให้สามารถคำนวณข้อมูลที่เข้ารหัสได้โดยตรง ซึ่งรองรับแอปพลิเคชันต่างๆ

บทความนี้จะแนะนำเทคโนโลยีการเข้ารหัสแบบตั้งโปรแกรมได้เป็นหลัก เช่น MPC, FHE, IO นอกเหนือจากประวัติของ ZK

บทความนี้สำรวจวิธีการใช้เทคโนโลยีเช่น ZKP, zkTLS, TEE, และ FHE เพื่อป้องกันความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและให้มั่นใจได้ในความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของข้อมูลในการพัฒนา AI และบล็อกเชนที่กำลังเจริญอย่างรวดเร็ว

ค้นพบวิธีที่ Nillion กำลังปฏิวัติการประมวลผลข้อมูลที่ปลอดภัยด้วยเทคนิคการเข้ารหัสลับขั้นสูง เช่น MPC, FHE และ ZKP มาเรียนรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีที่เป็นเอกลักษณ์ ส่วนประกอบหลัก และการประยุกต์ใช้ต่างๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆ