ทำความเข้าใจมูลค่าเชิงพาณิชย์ของการเข้ารหัสโฮโมมอร์ฟิก AI+FHE ได้ในบทความเดียว

ณ วันที่ 13 ตุลาคม สถิติของ BTC, ETH และ TON บนแพลตฟอร์ม TrendX มีดังนี้:

จำนวนการสนทนา BTC ในสัปดาห์ที่แล้วอยู่ที่ 12.52K ลดลง 0.98% จากสัปดาห์ก่อน ราคาในวันอาทิตย์ที่แล้วอยู่ที่ 63,916 ดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 1.62% จากวันอาทิตย์ก่อนหน้า

จำนวนการอภิปราย ETH ในสัปดาห์ที่แล้วอยู่ที่ 3.63K เพิ่มขึ้น 3.45% จากสัปดาห์ก่อน ราคาในวันอาทิตย์ที่แล้วอยู่ที่ $2,530 ลดลง 4% จากวันอาทิตย์ก่อนหน้า

จำนวนการพูดคุยเรื่อง TON ในสัปดาห์ที่แล้วอยู่ที่ 782 รายการ ลดลง 12.63% จากสัปดาห์ก่อน ราคาในวันอาทิตย์ที่แล้วอยู่ที่ $5.26 ลดลง 0.25% จากวันอาทิตย์ก่อนหน้า

การเข้ารหัสแบบ Homomorphic อย่างสมบูรณ์ (FHE) เป็นเทคโนโลยีที่มีศักยภาพสูงในการเข้ารหัสในปัจจุบัน คุณสมบัติหลักคือช่วยให้สามารถคำนวณข้อมูลที่เข้ารหัสได้โดยตรงโดยไม่ต้องถอดรหัส ซึ่งให้การปกป้องความเป็นส่วนตัวและการสนับสนุนการประมวลผลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ FHE สามารถใช้กันอย่างแพร่หลายในสาขาต่างๆ เช่น การเงิน การรักษาพยาบาล การประมวลผลแบบคลาวด์ การเรียนรู้ของเครื่อง ระบบลงคะแนน อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง และการปกป้องความเป็นส่วนตัวของบล็อกเชน อย่างไรก็ตาม แม้ว่า FHE มีแนวโน้มการใช้งานในวงกว้าง แต่ก็ยังเผชิญกับความท้าทายบนเส้นทางการค้า

ข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดของการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกคือการปกป้องความเป็นส่วนตัว ลองนึกภาพว่าบริษัท A จำเป็นต้องใช้พลังการประมวลผลของบริษัท B เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลของตน แต่ไม่ต้องการให้บริษัท B เข้าถึงเนื้อหาเฉพาะของข้อมูล FHE สามารถมีบทบาทในสถานการณ์นี้: บริษัท A สามารถเข้ารหัสข้อมูลและส่งไปยังบริษัท B เพื่อการคำนวณ ผลการคำนวณยังคงถูกเข้ารหัส และบริษัท A สามารถรับผลการวิเคราะห์ได้หลังจากการถอดรหัส ด้วยวิธีนี้ ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลได้รับการปกป้องอย่างมีประสิทธิภาพ และบริษัท B ก็สามารถทำงานด้านคอมพิวเตอร์ที่จำเป็นได้สำเร็จเช่นกัน

กลไกการคุ้มครองความเป็นส่วนตัวนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับอุตสาหกรรมที่อ่อนไหวต่อข้อมูล เช่น การเงินและการดูแลรักษาทางการแพทย์ นอกจากนี้ ด้วยการพัฒนาของคลาวด์คอมพิวติ้งและปัญญาประดิษฐ์ ความปลอดภัยของข้อมูลจึงกลายเป็นจุดสนใจมากขึ้น FHE สามารถให้การป้องกันการประมวลผลแบบหลายฝ่ายในสถานการณ์เหล่านี้ ช่วยให้ทุกฝ่ายสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างสมบูรณ์โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลส่วนตัว โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเทคโนโลยีบล็อกเชน FHE ปรับปรุงความโปร่งใสและความปลอดภัยของการประมวลผลข้อมูลผ่านฟังก์ชันต่างๆ เช่น การปกป้องความเป็นส่วนตัวบนเชนและการตรวจสอบธุรกรรมส่วนตัว

ในฟิลด์ Web3 นั้น FHE, Zero-Knowledge Proof (ZK), การคำนวณแบบหลายฝ่าย (MPC) และสภาพแวดล้อมการดำเนินการที่เชื่อถือได้ (TEE) เป็นวิธีการป้องกันความเป็นส่วนตัวหลัก ต่างจาก ZK ตรงที่ FHE สามารถดำเนินการได้หลากหลายกับข้อมูลที่เข้ารหัสโดยไม่ต้องถอดรหัสข้อมูลก่อน คณะกรรมการนโยบายการเงินอนุญาตให้ฝ่ายต่างๆ ทำการคำนวณในขณะที่ข้อมูลถูกเข้ารหัสโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวระหว่างกัน TEE ให้การประมวลผลในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัย แต่มีความยืดหยุ่นค่อนข้างจำกัดในการประมวลผลข้อมูล

เทคโนโลยีการเข้ารหัสแต่ละอย่างมีข้อดีของตัวเอง แต่ FHE สามารถรองรับงานประมวลผลที่ซับซ้อนได้ดีเป็นพิเศษ อย่างไรก็ตาม FHE ยังคงเผชิญกับปัญหาเรื่องค่าใช้จ่ายในการคำนวณที่สูงและความสามารถในการขยายขนาดที่ไม่ดีในการใช้งานจริง ซึ่งทำให้มักจะไม่เพียงพอในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ข้อจำกัดและความท้าทายของ FHE แม้ว่า FHE จะมีรากฐานทางทฤษฎีที่แข็งแกร่ง แต่ก็ต้องเผชิญกับความท้าทายในทางปฏิบัติในการใช้งานเชิงพาณิชย์

ค่าใช้จ่ายในการประมวลผลขนาดใหญ่: FHE ต้องการทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมาก และค่าใช้จ่ายในการประมวลผลเพิ่มขึ้นอย่างมากเมื่อเทียบกับการประมวลผลที่ไม่ได้เข้ารหัส สำหรับการดำเนินการพหุนามลำดับสูง เวลาในการประมวลผลจะเพิ่มขึ้นแบบพหุนาม ดังนั้นจึงเป็นเรื่องยากสำหรับ FHE ที่จะตอบสนองความต้องการในการคำนวณแบบเรียลไทม์ เพื่อลดต้นทุน FHE อาศัยการเร่งด้วยฮาร์ดแวร์โดยเฉพาะ แต่ยังเพิ่มความซับซ้อนในการปรับใช้อีกด้วย
ความสามารถในการดำเนินการที่จำกัด: แม้ว่า FHE สามารถเพิ่มและคูณข้อมูลที่เข้ารหัสได้ แต่ก็มีการรองรับที่จำกัดสำหรับการดำเนินการแบบไม่เชิงเส้นที่ซับซ้อน ซึ่งเป็นปัญหาคอขวดสำหรับแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ที่เกี่ยวข้องกับโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก แบบแผน FHE ในปัจจุบันยังคงเหมาะสำหรับการคำนวณพหุนามเชิงเส้นและแบบง่ายเป็นหลัก และการประยุกต์ใช้แบบจำลองไม่เชิงเส้นนั้นมีจำกัดอย่างมาก
ความซับซ้อนของการสนับสนุนผู้ใช้หลายราย: FHE ทำงานได้ดีในสถานการณ์ที่มีผู้ใช้คนเดียว แต่เมื่อชุดข้อมูลผู้ใช้หลายรายเข้ามาเกี่ยวข้อง ความซับซ้อนของระบบก็จะเพิ่มขึ้นอย่างมาก ในปี 2013 กรอบงาน FHE แบบหลายคีย์ที่เสนอโดย Lopez-Alt และคณะ อนุญาตให้ดำเนินการกับชุดข้อมูลที่เข้ารหัสด้วยคีย์ที่แตกต่างกัน แต่ความซับซ้อนในการจัดการคีย์และสถาปัตยกรรมระบบเพิ่มขึ้นอย่างมาก

ในยุคที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในหลายสาขา แต่ผู้ใช้มักลังเลที่จะแบ่งปันข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ข้อมูลทางการแพทย์และการเงิน เนื่องจากข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล FHE มอบโซลูชันการปกป้องความเป็นส่วนตัวสำหรับสาขา AI ในสถานการณ์การประมวลผลแบบคลาวด์ ข้อมูลมักจะได้รับการเข้ารหัสระหว่างการส่งและการจัดเก็บ แต่มักจะเป็นข้อความที่ชัดเจนในระหว่างการประมวลผล ผ่าน FHE ข้อมูลผู้ใช้สามารถประมวลผลได้ในขณะที่ยังคงถูกเข้ารหัส ทำให้มั่นใจได้ถึงความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

ข้อได้เปรียบนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งภายใต้ข้อบังคับ เช่น GDPR ซึ่งกำหนดให้ผู้ใช้มีสิทธิ์ทราบว่าข้อมูลของตนได้รับการประมวลผลอย่างไร และต้องแน่ใจว่าข้อมูลได้รับการปกป้องระหว่างการถ่ายโอน การเข้ารหัสตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทางของ FHE ให้การรับประกันการปฏิบัติตามข้อกำหนดและความปลอดภัยของข้อมูล

การประยุกต์ใช้ FHE ในบล็อกเชนมุ่งเน้นไปที่การปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเป็นหลัก รวมถึงความเป็นส่วนตัวบนเครือข่าย ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลการฝึกอบรม AI ความเป็นส่วนตัวในการลงคะแนนเสียงบนเครือข่าย และการตรวจสอบธุรกรรมความเป็นส่วนตัวบนเครือข่าย ปัจจุบันหลายโครงการใช้เทคโนโลยี FHE เพื่อส่งเสริมการปกป้องความเป็นส่วนตัว ตัวอย่างเช่น โซลูชัน FHE ที่สร้างโดย Zama มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในโครงการต่างๆ เช่น Fhenix, Privasea, IncoNetwork และ MindNetwork

Zama : ใช้เทคโนโลยี TFHE โดยมุ่งเน้นไปที่การดำเนินการบูลีนและการดำเนินการจำนวนเต็มความยาวคำต่ำ และได้สร้างสแต็กการพัฒนา FHE สำหรับแอปพลิเคชันบล็อกเชนและ AI

Octra: พัฒนาภาษาสัญญาอัจฉริยะใหม่และไลบรารี HyperghraphFHE สำหรับเครือข่ายบล็อกเชน

Privasea : ใช้ FHE เพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวในเครือข่ายคอมพิวเตอร์ AI และรองรับโมเดล AI หลายแบบ

MindNetwork : ผสมผสาน FHE และปัญญาประดิษฐ์เพื่อสร้างสภาพแวดล้อม AI ที่กระจายอำนาจและปกป้องความเป็นส่วนตัว

Fhenix: ในฐานะโซลูชันเลเยอร์ 2 สำหรับ Ethereum รองรับ FHE Rollups และตัวประมวลผลร่วม FHE เข้ากันได้กับ EVM และรองรับสัญญาอัจฉริยะที่เขียนด้วย Solidity

เนื่องจากเป็นเทคโนโลยีขั้นสูงที่สามารถคำนวณข้อมูลที่เข้ารหัสได้ FHE จึงมีข้อได้เปรียบที่สำคัญในการปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล แม้ว่าการใช้งาน FHE เชิงพาณิชย์ในปัจจุบันยังคงประสบปัญหาเรื่องค่าใช้จ่ายในการคำนวณสูงและความสามารถในการขยายขนาดที่ไม่ดี แต่ปัญหาเหล่านี้คาดว่าจะค่อยๆ ได้รับการแก้ไขผ่านการเร่งด้วยฮาร์ดแวร์และการปรับอัลกอริทึมให้เหมาะสม นอกจากนี้ ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีบล็อกเชน FHE จะมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในการปกป้องความเป็นส่วนตัวและการประมวลผลที่ปลอดภัย ในอนาคต FHE มีแนวโน้มที่จะกลายเป็นเทคโนโลยีหลักที่สนับสนุนการประมวลผลที่รักษาความเป็นส่วนตัว และนำความก้าวหน้าครั้งใหม่มาสู่ความปลอดภัยของข้อมูล

แพลตฟอร์มโอกาสในการลงทุนของ TrendX-No.1 Web3 อาศัยเทคโนโลยีการวิเคราะห์ AI ชั้นนำของอุตสาหกรรม และเทคโนโลยีการติดตามแนวโน้มทั้งแบบออนไลน์และออฟไลน์ เพื่อวิเคราะห์ไดนามิกของข้อมูลนับหมื่นล้านแบบเรียลไทม์ จับโอกาสในการลงทุน และให้คำแนะนำด้านการลงทุนแก่ผู้ใช้ ผ่านการโต้ตอบที่ใช้งานง่าย ยึดมั่นในแนวคิด 'การเปลี่ยนแปลงคือโอกาส' และมุ่งมั่นที่จะเป็นแพลตฟอร์มการลงทุน Web3 ที่ต้องการสำหรับผู้ใช้

เว็บไซต์: https://app.trendx.tech/

ทวิตเตอร์: https://twitter.com/TrendX_tech

การลงทุนมีความเสี่ยง โครงการนี้มีไว้เพื่อการอ้างอิงเท่านั้น โปรดรับความเสี่ยงด้วยตัวของคุณเอง