A criptografia totalmente homomórfica (FHE) é uma avançada tecnologia de criptografia que permite realizar cálculos diretamente em dados criptografados. Isso torna possível processar dados sensíveis enquanto se protege a privacidade, tendo amplas perspectivas de aplicação em áreas como finanças, saúde e computação em nuvem.
O princípio básico do FHE é criptografar o texto simples através de polinômios e realizar operações homomórficas sobre o texto cifrado. Para superar o problema do acúmulo de ruído, o FHE utiliza técnicas como troca de chaves, troca de módulo e auto-inicialização. Atualmente, os principais esquemas de FHE incluem BGV, BFV, CKKS, entre outros.
Embora o FHE possa suportar quaisquer cálculos em teoria, seu enorme custo computacional é o principal obstáculo à sua viabilização. Em comparação com cálculos normais, a eficiência do FHE é cerca de 500 milhões de vezes menor. Para isso, instituições como a DARPA estão realizando pesquisas especializadas para melhorar o desempenho do FHE por meio de aceleradores de hardware personalizados e outras medidas.
No campo da blockchain, o FHE pode ser utilizado para proteger a privacidade das transações, implementar cenários de votação anônima, entre outros. Alguns projetos como Zama, Fhenix, estão explorando a combinação do FHE com a blockchain. No entanto, a tecnologia FHE ainda está em uma fase inicial, estando longe de uma adoção em larga escala.
A futura aparição dos chips FHE será um marco importante. Com o avanço da tecnologia e a exploração mais profunda das aplicações, espera-se que o FHE desempenhe um papel importante em áreas como a defesa, finanças e saúde, onde a proteção da privacidade é extremamente exigente, liberando o potencial dos dados privados.
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OldLeekNewSickle
· 11h atrás
Não é apenas uma embalagem mais sofisticada do modo como se faz as pessoas de parvas.
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StealthDeployer
· 11h atrás
Sonhe em fazer isso a 5 bilhões de vezes.
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NervousFingers
· 11h atrás
Puxa, por que o custo de cálculo é tão alto?
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AltcoinAnalyst
· 11h atrás
De acordo com os dados, a performance caiu 500 milhões de vezes, este hw de aceleração ainda tem um longo caminho a percorrer...
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RetailTherapist
· 11h atrás
Caríssimo e lento, ainda é útil para as engenharias, certo?
FHE: O futuro da tecnologia de computação privada em Blockchain e os desafios
FHE: O futuro da computação em privacidade
A criptografia totalmente homomórfica (FHE) é uma avançada tecnologia de criptografia que permite realizar cálculos diretamente em dados criptografados. Isso torna possível processar dados sensíveis enquanto se protege a privacidade, tendo amplas perspectivas de aplicação em áreas como finanças, saúde e computação em nuvem.
O princípio básico do FHE é criptografar o texto simples através de polinômios e realizar operações homomórficas sobre o texto cifrado. Para superar o problema do acúmulo de ruído, o FHE utiliza técnicas como troca de chaves, troca de módulo e auto-inicialização. Atualmente, os principais esquemas de FHE incluem BGV, BFV, CKKS, entre outros.
Embora o FHE possa suportar quaisquer cálculos em teoria, seu enorme custo computacional é o principal obstáculo à sua viabilização. Em comparação com cálculos normais, a eficiência do FHE é cerca de 500 milhões de vezes menor. Para isso, instituições como a DARPA estão realizando pesquisas especializadas para melhorar o desempenho do FHE por meio de aceleradores de hardware personalizados e outras medidas.
No campo da blockchain, o FHE pode ser utilizado para proteger a privacidade das transações, implementar cenários de votação anônima, entre outros. Alguns projetos como Zama, Fhenix, estão explorando a combinação do FHE com a blockchain. No entanto, a tecnologia FHE ainda está em uma fase inicial, estando longe de uma adoção em larga escala.
A futura aparição dos chips FHE será um marco importante. Com o avanço da tecnologia e a exploração mais profunda das aplicações, espera-se que o FHE desempenhe um papel importante em áreas como a defesa, finanças e saúde, onde a proteção da privacidade é extremamente exigente, liberando o potencial dos dados privados.