Tài sản tiền điện tử thị trường dữ liệu phân tích và Mã hóa đồng cấu kỹ thuật thảo luận
Tính đến ngày 13 tháng 10, một nền tảng dữ liệu đã thực hiện phân tích thống kê về mức độ thảo luận và biến động giá của các Tài sản tiền điện tử chính.
Số lần thảo luận về Bitcoin tuần trước là 12.52K, giảm 0.98% so với tuần trước. Trong khi đó, giá của nó vào Chủ nhật tuần trước đã đạt 63916 USD, tăng 1.62% so với hai tuần trước.
Mức độ thảo luận về Ethereum đã tăng lên, số lần thảo luận trong tuần trước là 3.63K, tăng 3.45% so với tuần trước. Tuy nhiên, giá của nó lại giảm, vào Chủ nhật tuần trước đóng cửa ở mức 2530 đô la, giảm 4% so với hai tuần trước.
Hiệu suất của TON coin tương đối yếu, nhiệt độ thảo luận giảm rõ rệt, số lần thảo luận chỉ là 782 lần trong tuần trước, giảm 12.63% so với tuần trước đó. Về giá cả cũng giảm nhẹ, giá báo cáo hàng ngày trong tuần trước là 5.26 USD, giảm 0.25% so với hai tuần trước.
Trong lĩnh vực công nghệ mã hóa, mã hóa đồng cấu (FHE) đang dần trở thành một công nghệ được chú ý. Nó cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã được mã hóa mà không cần giải mã, điều này có tiềm năng lớn trong việc bảo vệ quyền riêng tư và xử lý dữ liệu nhạy cảm. FHE có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế, điện toán đám mây, học máy, hệ thống bỏ phiếu, Internet vạn vật và bảo vệ quyền riêng tư trên blockchain. Tuy nhiên, việc thương mại hóa FHE vẫn đối mặt với nhiều thách thức.
Lợi thế chính của FHE nằm ở việc bảo vệ quyền riêng tư. Ví dụ, một công ty có thể giao dữ liệu đã mã hóa cho một công ty khác để phân tích, công ty này có thể hoàn thành phép toán mà không biết nội dung dữ liệu gốc, cuối cùng trả về kết quả đã mã hóa. Cơ chế này đặc biệt quan trọng đối với các ngành nhạy cảm với dữ liệu như tài chính và y tế, đồng thời cũng đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về an ninh dữ liệu trong lĩnh vực điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo.
Trong hệ sinh thái Web3, FHE được xếp ngang hàng với chứng minh không có kiến thức, tính toán đa bên và môi trường thực thi đáng tin cậy như là những phương pháp bảo vệ quyền riêng tư chính. So với các phương pháp khác, FHE thể hiện tốt hơn trong việc hỗ trợ các nhiệm vụ tính toán phức tạp. Tuy nhiên, FHE cũng phải đối mặt với các vấn đề thực tiễn như chi phí tính toán lớn và khả năng mở rộng kém, điều này hạn chế hiệu suất của nó trong các ứng dụng thời gian thực.
Các thách thức chính mà FHE gặp phải trong quá trình thương mại hóa bao gồm:
Chi phí tính toán quy mô lớn: FHE cần nhiều tài nguyên tính toán, đặc biệt là khi xử lý các phép toán đa thức bậc cao, thời gian tính toán tăng theo cấp số nhân.
Khả năng vận hành hạn chế: Mặc dù FHE hỗ trợ phép cộng và phép nhân của dữ liệu đã mã hóa, nhưng hỗ trợ cho các phép toán phi tuyến phức tạp là hạn chế, điều này tạo ra rào cản cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
Độ phức tạp của hỗ trợ đa người dùng: Khi liên quan đến tập dữ liệu đa người dùng, độ phức tạp của hệ thống tăng vọt, làm tăng độ khó của việc quản lý khóa và kiến trúc hệ thống.
Mặc dù có những thách thức này, sự kết hợp giữa FHE và trí tuệ nhân tạo vẫn có triển vọng rộng lớn. Trong thời đại dữ liệu hiện nay, FHE cung cấp giải pháp bảo vệ quyền riêng tư cho AI, cho phép dữ liệu nhạy cảm được xử lý trong trạng thái mã hóa, đồng thời đáp ứng yêu cầu tuân thủ các quy định như GDPR.
Trong lĩnh vực blockchain, FHE chủ yếu được áp dụng để bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, bao gồm quyền riêng tư trên chuỗi, quyền riêng tư dữ liệu đào tạo AI, quyền riêng tư bỏ phiếu trên chuỗi và kiểm tra giao dịch riêng tư. Hiện tại, nhiều dự án đang sử dụng công nghệ FHE để thúc đẩy việc bảo vệ quyền riêng tư, chẳng hạn như Zama, Octra, Privasea, MindNetwork và Fhenix.
Tổng thể, FHE như một công nghệ tiên tiến có khả năng thực hiện tính toán trên dữ liệu mã hóa, có những lợi thế đáng kể trong việc bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu. Mặc dù hiện tại vẫn đối mặt với một số thách thức kỹ thuật, nhưng với sự phát triển của tăng tốc phần cứng và tối ưu hóa thuật toán, những vấn đề này có khả năng được giải quyết dần dần. Trong tương lai, FHE có tiềm năng trở thành công nghệ cốt lõi hỗ trợ tính toán bảo vệ quyền riêng tư, mang lại những bước đột phá cách mạng cho an ninh dữ liệu.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
10 thích
Phần thưởng
10
5
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
TokenTaxonomist
· 20giờ trước
hm, theo thống kê, các chỉ số thảo luận cho thấy tính tương quan tiêu cực với xu hướng giá... thật là một mẫu vật thú vị.
Xem bản gốcTrả lời0
SelfRugger
· 21giờ trước
BTC lại có đợt tăng nữa? Mong mọi người giữ vững😭
Xem bản gốcTrả lời0
TestnetNomad
· 21giờ trước
Thật sự là tăng lên giảm xuống quá lớn, giảm rồi chắc chắn sẽ lại tăng lên.
Xem bản gốcTrả lời0
SchrodingerProfit
· 21giờ trước
Lại tăng lên, bao giờ hòa vốn đây?
Xem bản gốcTrả lời0
CryptoPhoenix
· 21giờ trước
Một khu vực tạo vị thế quý giá khác, chỉ những ai kiên nhẫn mới xứng đáng theo đuổi tài sản. Anh em hãy kiên trì.
Token chính thống thảo luận nhiệt độ giảm Mã hóa đồng cấu công nghệ hỗ trợ bảo vệ quyền riêng tư Web3
Tài sản tiền điện tử thị trường dữ liệu phân tích và Mã hóa đồng cấu kỹ thuật thảo luận
Tính đến ngày 13 tháng 10, một nền tảng dữ liệu đã thực hiện phân tích thống kê về mức độ thảo luận và biến động giá của các Tài sản tiền điện tử chính.
Số lần thảo luận về Bitcoin tuần trước là 12.52K, giảm 0.98% so với tuần trước. Trong khi đó, giá của nó vào Chủ nhật tuần trước đã đạt 63916 USD, tăng 1.62% so với hai tuần trước.
Mức độ thảo luận về Ethereum đã tăng lên, số lần thảo luận trong tuần trước là 3.63K, tăng 3.45% so với tuần trước. Tuy nhiên, giá của nó lại giảm, vào Chủ nhật tuần trước đóng cửa ở mức 2530 đô la, giảm 4% so với hai tuần trước.
Hiệu suất của TON coin tương đối yếu, nhiệt độ thảo luận giảm rõ rệt, số lần thảo luận chỉ là 782 lần trong tuần trước, giảm 12.63% so với tuần trước đó. Về giá cả cũng giảm nhẹ, giá báo cáo hàng ngày trong tuần trước là 5.26 USD, giảm 0.25% so với hai tuần trước.
Trong lĩnh vực công nghệ mã hóa, mã hóa đồng cấu (FHE) đang dần trở thành một công nghệ được chú ý. Nó cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã được mã hóa mà không cần giải mã, điều này có tiềm năng lớn trong việc bảo vệ quyền riêng tư và xử lý dữ liệu nhạy cảm. FHE có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế, điện toán đám mây, học máy, hệ thống bỏ phiếu, Internet vạn vật và bảo vệ quyền riêng tư trên blockchain. Tuy nhiên, việc thương mại hóa FHE vẫn đối mặt với nhiều thách thức.
Lợi thế chính của FHE nằm ở việc bảo vệ quyền riêng tư. Ví dụ, một công ty có thể giao dữ liệu đã mã hóa cho một công ty khác để phân tích, công ty này có thể hoàn thành phép toán mà không biết nội dung dữ liệu gốc, cuối cùng trả về kết quả đã mã hóa. Cơ chế này đặc biệt quan trọng đối với các ngành nhạy cảm với dữ liệu như tài chính và y tế, đồng thời cũng đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về an ninh dữ liệu trong lĩnh vực điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo.
Trong hệ sinh thái Web3, FHE được xếp ngang hàng với chứng minh không có kiến thức, tính toán đa bên và môi trường thực thi đáng tin cậy như là những phương pháp bảo vệ quyền riêng tư chính. So với các phương pháp khác, FHE thể hiện tốt hơn trong việc hỗ trợ các nhiệm vụ tính toán phức tạp. Tuy nhiên, FHE cũng phải đối mặt với các vấn đề thực tiễn như chi phí tính toán lớn và khả năng mở rộng kém, điều này hạn chế hiệu suất của nó trong các ứng dụng thời gian thực.
Các thách thức chính mà FHE gặp phải trong quá trình thương mại hóa bao gồm:
Chi phí tính toán quy mô lớn: FHE cần nhiều tài nguyên tính toán, đặc biệt là khi xử lý các phép toán đa thức bậc cao, thời gian tính toán tăng theo cấp số nhân.
Khả năng vận hành hạn chế: Mặc dù FHE hỗ trợ phép cộng và phép nhân của dữ liệu đã mã hóa, nhưng hỗ trợ cho các phép toán phi tuyến phức tạp là hạn chế, điều này tạo ra rào cản cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
Độ phức tạp của hỗ trợ đa người dùng: Khi liên quan đến tập dữ liệu đa người dùng, độ phức tạp của hệ thống tăng vọt, làm tăng độ khó của việc quản lý khóa và kiến trúc hệ thống.
Mặc dù có những thách thức này, sự kết hợp giữa FHE và trí tuệ nhân tạo vẫn có triển vọng rộng lớn. Trong thời đại dữ liệu hiện nay, FHE cung cấp giải pháp bảo vệ quyền riêng tư cho AI, cho phép dữ liệu nhạy cảm được xử lý trong trạng thái mã hóa, đồng thời đáp ứng yêu cầu tuân thủ các quy định như GDPR.
Trong lĩnh vực blockchain, FHE chủ yếu được áp dụng để bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, bao gồm quyền riêng tư trên chuỗi, quyền riêng tư dữ liệu đào tạo AI, quyền riêng tư bỏ phiếu trên chuỗi và kiểm tra giao dịch riêng tư. Hiện tại, nhiều dự án đang sử dụng công nghệ FHE để thúc đẩy việc bảo vệ quyền riêng tư, chẳng hạn như Zama, Octra, Privasea, MindNetwork và Fhenix.
Tổng thể, FHE như một công nghệ tiên tiến có khả năng thực hiện tính toán trên dữ liệu mã hóa, có những lợi thế đáng kể trong việc bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu. Mặc dù hiện tại vẫn đối mặt với một số thách thức kỹ thuật, nhưng với sự phát triển của tăng tốc phần cứng và tối ưu hóa thuật toán, những vấn đề này có khả năng được giải quyết dần dần. Trong tương lai, FHE có tiềm năng trở thành công nghệ cốt lõi hỗ trợ tính toán bảo vệ quyền riêng tư, mang lại những bước đột phá cách mạng cho an ninh dữ liệu.