Analyse des données du marché des Cryptoactifs et discussion sur la technologie de Chiffrement homomorphique
Jusqu'au 13 octobre, une plateforme de données a effectué une analyse statistique de l'engouement et des variations de prix des principaux cryptoactifs.
Le nombre de discussions sur le Bitcoin la semaine dernière était de 12,52K, en baisse de 0,98 % par rapport à la semaine précédente. Son prix a atteint 63916 dollars dimanche dernier, soit une augmentation de 1,62 % par rapport à il y a deux semaines.
La discussion sur Ethereum a gagné en intensité, avec un total de 3,63K discussions la semaine dernière, soit une augmentation de 3,45 % par rapport à la semaine précédente. Cependant, son prix a connu une baisse, se clôturant dimanche dernier à 2530 dollars, soit une diminution de 4 % par rapport à il y a deux semaines.
La performance du jeton TON est relativement faible, la température des discussions a clairement diminué, avec seulement 782 discussions la semaine dernière, soit une baisse de 12,63 % par rapport à la semaine précédente. En ce qui concerne le prix, il a également légèrement baissé, avec un prix quotidien de 5,26 dollars la semaine dernière, soit une baisse de 0,25 % par rapport à il y a deux semaines.
Dans le domaine de la technologie du chiffrement, le chiffrement homomorphique (FHE) devient progressivement une technologie très prisée. Il permet de réaliser des calculs directement sur des données chiffrées sans avoir besoin de les déchiffrer, ce qui a un immense potentiel pour la protection de la vie privée et le traitement des données sensibles. Le FHE peut être appliqué dans de nombreux domaines, tels que la finance, la santé, l'informatique en nuage, l'apprentissage automatique, les systèmes de vote, l'Internet des objets et la protection de la vie privée sur la blockchain. Néanmoins, la commercialisation du FHE fait encore face à de nombreux défis.
Les principaux avantages du FHE résident dans la protection de la vie privée. Par exemple, une entreprise peut remettre des données chiffrées à une autre entreprise pour analyse, cette dernière étant en mesure d'effectuer des calculs sans connaître le contenu des données originales, avant de retourner finalement les résultats chiffrés. Ce mécanisme est particulièrement important pour des secteurs sensibles aux données tels que la finance et la santé, tout en répondant aux besoins croissants en matière de sécurité des données dans les domaines du cloud computing et de l'intelligence artificielle.
Dans l'écosystème Web3, le chiffrement homomorphique (FHE) se classe aux côtés des preuves à divulgation nulle de connaissance, du calcul multipartite et des environnements d'exécution de confiance comme l'une des principales méthodes de protection de la vie privée. En revanche, le FHE se distingue par sa capacité à soutenir des tâches de calcul complexes. Cependant, le FHE fait également face à des problèmes pratiques tels que des coûts de calcul élevés et une mauvaise évolutivité, ce qui limite ses performances dans les applications en temps réel.
Les principaux défis rencontrés par le FHE lors de sa commercialisation incluent :
Coût de calcul à grande échelle : Le chiffrement homomorphique nécessite d'importantes ressources de calcul, en particulier lors du traitement d'opérations polynomiales de haut degré, le temps de calcul augmente de manière polynomial.
Capacité d'opération limitée : Bien que le chiffrement homomorphique (FHE) prenne en charge l'addition et la multiplication de données chiffrées, le soutien aux opérations non linéaires complexes est limité, ce qui constitue un obstacle pour les applications d'intelligence artificielle.
Complexité du support multi-utilisateur : lorsqu'il s'agit de jeux de données multi-utilisateurs, la complexité du système augmente considérablement, ce qui rend la gestion des clés et l'architecture du système plus difficiles.
Malgré ces défis, la combinaison de FHE et de l'intelligence artificielle reste prometteuse. À l'ère actuelle axée sur les données, le chiffrement homomorphique (FHE) offre des solutions de protection de la vie privée pour l'IA, permettant de traiter des données sensibles dans un état chiffré tout en respectant les exigences de conformité telles que le RGPD.
Dans le domaine de la blockchain, le FHE est principalement appliqué pour protéger la vie privée des données, y compris la vie privée en chaîne, la vie privée des données d'entraînement de l'IA, la vie privée des votes en chaîne et l'examen des transactions privées, entre autres. Actuellement, plusieurs projets utilisent la technologie FHE pour faire avancer la mise en œuvre de la protection de la vie privée, tels que Zama, Octra, Privasea, MindNetwork et Fhenix.
Dans l'ensemble, le FHE, en tant que technologie avancée capable d'exécuter des calculs sur des données chiffrées, présente des avantages significatifs en matière de protection de la confidentialité des données. Bien qu'il fasse encore face à certains défis techniques, le développement de l'accélération matérielle et de l'optimisation des algorithmes devrait permettre de résoudre progressivement ces problèmes. À l'avenir, le FHE a le potentiel de devenir la technologie centrale soutenant le calcul de protection de la vie privée, apportant une rupture révolutionnaire en matière de sécurité des données.
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TokenTaxonomist
· 08-16 16:53
hm, d'un point de vue statistique, les métriques de discussion montrent une corrélation négative avec l'action sur les prix... spécimen fascinant en effet
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SelfRugger
· 08-16 16:46
BTC encore en hausse ? Je demande de la stabilité 😭
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TestnetNomad
· 08-16 16:35
Vraiment de grandes hausses et des chutes. Après une chute, il y aura certainement une hausse.
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SchrodingerProfit
· 08-16 16:30
Encore une hausse, quand est-ce que je vais breakeven ?
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CryptoPhoenix
· 08-16 16:28
Encore une zone de création de position précieuse, seul celui qui sait patienter mérite de poursuivre la richesse. Frères, tenez bon.
La discussion sur les Mainstream Token diminue, la technologie de Chiffrement homomorphique aide à la protection de la vie privée dans le Web3.
Analyse des données du marché des Cryptoactifs et discussion sur la technologie de Chiffrement homomorphique
Jusqu'au 13 octobre, une plateforme de données a effectué une analyse statistique de l'engouement et des variations de prix des principaux cryptoactifs.
Le nombre de discussions sur le Bitcoin la semaine dernière était de 12,52K, en baisse de 0,98 % par rapport à la semaine précédente. Son prix a atteint 63916 dollars dimanche dernier, soit une augmentation de 1,62 % par rapport à il y a deux semaines.
La discussion sur Ethereum a gagné en intensité, avec un total de 3,63K discussions la semaine dernière, soit une augmentation de 3,45 % par rapport à la semaine précédente. Cependant, son prix a connu une baisse, se clôturant dimanche dernier à 2530 dollars, soit une diminution de 4 % par rapport à il y a deux semaines.
La performance du jeton TON est relativement faible, la température des discussions a clairement diminué, avec seulement 782 discussions la semaine dernière, soit une baisse de 12,63 % par rapport à la semaine précédente. En ce qui concerne le prix, il a également légèrement baissé, avec un prix quotidien de 5,26 dollars la semaine dernière, soit une baisse de 0,25 % par rapport à il y a deux semaines.
Dans le domaine de la technologie du chiffrement, le chiffrement homomorphique (FHE) devient progressivement une technologie très prisée. Il permet de réaliser des calculs directement sur des données chiffrées sans avoir besoin de les déchiffrer, ce qui a un immense potentiel pour la protection de la vie privée et le traitement des données sensibles. Le FHE peut être appliqué dans de nombreux domaines, tels que la finance, la santé, l'informatique en nuage, l'apprentissage automatique, les systèmes de vote, l'Internet des objets et la protection de la vie privée sur la blockchain. Néanmoins, la commercialisation du FHE fait encore face à de nombreux défis.
Les principaux avantages du FHE résident dans la protection de la vie privée. Par exemple, une entreprise peut remettre des données chiffrées à une autre entreprise pour analyse, cette dernière étant en mesure d'effectuer des calculs sans connaître le contenu des données originales, avant de retourner finalement les résultats chiffrés. Ce mécanisme est particulièrement important pour des secteurs sensibles aux données tels que la finance et la santé, tout en répondant aux besoins croissants en matière de sécurité des données dans les domaines du cloud computing et de l'intelligence artificielle.
Dans l'écosystème Web3, le chiffrement homomorphique (FHE) se classe aux côtés des preuves à divulgation nulle de connaissance, du calcul multipartite et des environnements d'exécution de confiance comme l'une des principales méthodes de protection de la vie privée. En revanche, le FHE se distingue par sa capacité à soutenir des tâches de calcul complexes. Cependant, le FHE fait également face à des problèmes pratiques tels que des coûts de calcul élevés et une mauvaise évolutivité, ce qui limite ses performances dans les applications en temps réel.
Les principaux défis rencontrés par le FHE lors de sa commercialisation incluent :
Coût de calcul à grande échelle : Le chiffrement homomorphique nécessite d'importantes ressources de calcul, en particulier lors du traitement d'opérations polynomiales de haut degré, le temps de calcul augmente de manière polynomial.
Capacité d'opération limitée : Bien que le chiffrement homomorphique (FHE) prenne en charge l'addition et la multiplication de données chiffrées, le soutien aux opérations non linéaires complexes est limité, ce qui constitue un obstacle pour les applications d'intelligence artificielle.
Complexité du support multi-utilisateur : lorsqu'il s'agit de jeux de données multi-utilisateurs, la complexité du système augmente considérablement, ce qui rend la gestion des clés et l'architecture du système plus difficiles.
Malgré ces défis, la combinaison de FHE et de l'intelligence artificielle reste prometteuse. À l'ère actuelle axée sur les données, le chiffrement homomorphique (FHE) offre des solutions de protection de la vie privée pour l'IA, permettant de traiter des données sensibles dans un état chiffré tout en respectant les exigences de conformité telles que le RGPD.
Dans le domaine de la blockchain, le FHE est principalement appliqué pour protéger la vie privée des données, y compris la vie privée en chaîne, la vie privée des données d'entraînement de l'IA, la vie privée des votes en chaîne et l'examen des transactions privées, entre autres. Actuellement, plusieurs projets utilisent la technologie FHE pour faire avancer la mise en œuvre de la protection de la vie privée, tels que Zama, Octra, Privasea, MindNetwork et Fhenix.
Dans l'ensemble, le FHE, en tant que technologie avancée capable d'exécuter des calculs sur des données chiffrées, présente des avantages significatifs en matière de protection de la confidentialité des données. Bien qu'il fasse encore face à certains défis techniques, le développement de l'accélération matérielle et de l'optimisation des algorithmes devrait permettre de résoudre progressivement ces problèmes. À l'avenir, le FHE a le potentiel de devenir la technologie centrale soutenant le calcul de protection de la vie privée, apportant une rupture révolutionnaire en matière de sécurité des données.