IOSG Ventures: أشاد فيتاليك بشدة ، ما هي إمكانات التشفير المتماثل بالكامل FHE؟

الأصل بواسطة مصطفى حوراني

التجميع الأصلي: فريق IOSG

مقدمة

تقديم التشفير المتماثل بالكامل (FHE): استكشف تطبيقاته المثيرة وقيوده وآخر التطورات التي تقود شعبيته. **

عندما سمعت (مصطفى) لأول مرة عن “التشفير المتماثل بالكامل” (FHE) ، فكرت في ميل الفضاء البلوكتشين إلى إعطاء أسماء طويل للمفاهيم الشعبية. على مر السنين ، صادفنا أطول الكلمات الطنانة التي تسببت في ضجة في الصناعة ، وآخرها “zk-SNARKs” (ZKP).

بعد إجراء بعض الأبحاث واستكشاف بعض الشركات الجديدة التي تبني منتجات مع FHE ، لاحظت أفقا مليئا بالأدوات الجديدة الرائعة. في الأشهر والسنوات القادمة ، من المرجح أن تكون FHE هي التكنولوجيا الكبيرة التالية التي تأخذ الصناعة عن طريق العاصفة ، تماما مثل ZKP. تستفيد الشركات من أحدث التطورات في مجال التشفير والحوسبة السحابية لتمهيد الطريق لمستقبل قوي يحافظ على خصوصية البيانات. إنها ليست مسألة ما إذا كان ، ولكن متى ، وأعتقد أن FHE يمكن أن يكون حافزا رئيسيا لدفع خصوصية البيانات وملكيتها إلى الأمام.

• "FHE هي الكأس المقدسة للتشفير. بمرور الوقت ، سيعيد FHE تشكيل هيكل جميع الحوسبة ، سواء كانت web2 أو web3. 」*

ما هو التماثل

التماثل ، دعونا أولا نفهم معنى كلمة “التماثل”. بالعودة إلى جذوره ، نشأ التماثل في الرياضيات ويتم تعريفه على أنه رسم خرائط بين بنيتين جبريتين من نفس النوع ، والتي تحتفظ بمكون أساسي بينهما.

إذا كنت مثلي وتفضل تعريفا عمليا ، فإن الرياضيات وراء ذلك هي أن مجموعتين لا تحتاجان إلى أن تكونا متماثلتين تماما للحصول على نفس الخصائص الأساسية. على سبيل المثال ، تخيل صندوقين من الفاكهة ، كل منهما يتوافق مع مجموعة مختلفة:

• يحتوي الصندوق أ على ثمار صغيرة.
• يحتوي الصندوق ب على ثمار كبيرة.

على الرغم من اختلاف الثمار الفردية في الحجم ، إلا أن عصر التفاح الصغير والبرتقال معا في الصندوق أ يمكن أن ينتج نفس نكهة العصير المختلط مثل عصر التفاح الكبير والبرتقال معا في المربع ب. يشبه العصر لإنتاج نفس النكهة الاحتفاظ بمكون أساسي واحد بين صندوقين. بافتراض أن نفس النكهة هي شاغلنا الرئيسي ، فلا يهم الصندوق الذي نعصر العصير منه ، لأن طويل العصير ليس محور تركيزنا. في جانب مهم (الذوق) ، تتساوى المجموعتان ، وبالتالي فإن الاختلافات بينهما (الحجم والكمية) لا تؤثر على وظيفتهما الرئيسية كما حددناها ، وهي إنتاج نكهة عصير معينة.

على عكس القياس المتجانس ، نلتقط اثنين من خصائصه الرئيسية:

• رسم الخرائط: قمنا بإجراء اتصال بين الثمار ، حيث تتوافق كل فاكهة صغيرة في المربع A مع نسخة أكبر في المربع B. إذن، التفاحة الصغيرة في المربع (أ) تناظر التفاحة الكبيرة في المربع (ب)، وهكذا.
• تعليق العملية: إذا كان عصر ثمرتين صغيرتين في الصندوق أ ينتج نكهة معينة ، فإن الضغط على نسختهما الأكبر المقابلة في الصندوق ب يجب أن ينتج أيضا نفس النكهة. على الرغم من الاختلافات في حجم وكمية العصير الذي تم الحصول عليه ، يتم الحفاظ على “ملف تعريف النكهة”.

ما هو التشفير المتماثل بالكامل

ربط هذا بالموضوع المركزي لهذه المقالة ، التشفير المتماثل بالكامل (FHE) هي طريقة التشفير بيانات محددة تمكن الأشخاص من إجراء عمليات حسابية على بيانات التشفير دون الكشف عن البيانات الأصلية. من الناحية النظرية ، يجب أن ينتج عن التحليل والحسابات التي يتم إجراؤها على بيانات التشفير نفس النتائج مثل تلك التي يتم إجراؤها على البيانات الأصلية. باستخدام FHE ، نقوم بإنشاء اتصال واحد لواحد بين البيانات الموجودة في مجموعة بيانات التشفير والبيانات الموجودة في مجموعة البيانات الأصلية. في هذه الحالة ، يكون الاحتفاظ بالمكون الأساسي هو القدرة على إجراء أي حساب على البيانات في أي من مجموعتي البيانات وإنتاج نفس النتيجة.

في هذا الصدد ، اتخذت Xu طويل الاحتياطات اللازمة لحماية بيانات المستخدم والحفاظ على الخصوصية التفاضلية. نادرا ما تقوم الشركات بتخزين البيانات الخام غير المشفرة في السحابة أو في قواعد بياناتها. لذلك حتى إذا سيطر المهاجم على خوادم الشركة ، فلا يزال يتعين عليه تجاوز التشفير لقراءة البيانات والوصول إليها. ومع ذلك ، عندما تكون البيانات التشفير فقط ولا تستخدم ، فإنها ليست مثيرة للاهتمام. عندما ترغب الشركات في تحليل البيانات للحصول على رؤى قيمة ، ليس لديها خيار سوى فك تشفيرها. عندما يتم فك تشفير البيانات ، تصبح عرضة للخطر. ومع ذلك ، مع التشفير الشاملة ، يصبح FHE مفيدا جدا لأننا لسنا بحاجة أطول إلى فك تشفير البيانات لتحليلها ؛ هذا مجرد غيض من فيض.

أحد الاعتبارات الرئيسية هو ما إذا كان ينبغي السماح للشركات بقراءة وتخزين معلوماتنا الشخصية في المقام الأول. استجابة Xu طويل القياسية لهذا هو أن الشركات تحتاج إلى رؤية بياناتنا في طلب لخدمتنا بشكل أفضل.

إذا لم يخزن YouTube بيانات مثل سجلي المشاهدة والبحث ، فلن يتمكن الخوارزمية من الوصول إلى إمكاناته الكاملة ويعرض لي مقاطع الفيديو التي تهمني. نتيجة لذلك ، يعتقد Xu طويل أن المفاضلة بين خصوصية البيانات والوصول إلى خدمات أفضل تستحق العناء. ومع ذلك ، مع FHE ، لا يتعين علينا أطول إجراء هذه المقايضة. يمكن لشركات مثل YouTube تدريب خوارزمياتها على البيانات التشفير وتحقيق نفس النتائج للمستخدمين النهائيين دون انتهاك خصوصية البيانات. على وجه التحديد ، يمكنهم التشفير المتماثل معلومات مثل سجل المشاهدة والبحث ، وتحليلها دون مشاهدتها ، ثم عرض مقاطع الفيديو التي أهتم بها بناء على التحليل.

FHE هي خطوة رئيسية نحو بناء مستقبل لا تكون فيه بياناتنا أطول سلعة ثمينة نقدمها بحرية لمنظماتنا.

تطبيقات التشفير المتماثل بالكامل

سيكون التشفير المتجانس بالكامل (FHE) ، إذا تم تطبيقه بشكل صحيح ، بمثابة اختراق لجميع الصناعات التي تخزن بيانات المستخدم. نحن نبحث في تقنية يمكن أن تغير موقفنا العام تجاه خصوصية البيانات وحدود ما هو مقبول للشركات.

لنبدأ باستكشاف كيف يمكن ل FHE تحويل ممارسات البيانات في مجال الرعاية الصحية. تحتفظ أطول المستشفيات بسجلات خاصة للمرضى في قواعد بياناتها ، والتي يجب أن تظل سرية لأسباب أخلاقية وقانونية. ومع ذلك ، فإن هذه المعلومات ذات قيمة عالية للباحثين الطبيين الخارجيين الذين يمكنهم تحليل البيانات اشتق رؤى مهمة حول المرض والعلاجات المحتملة. تتمثل إحدى العقبات الرئيسية التي تحول دون إبطاء تقدم الدراسة في الحفاظ على السرية التامة لبيانات المريض عند الاستعانة بمصادر خارجية للبيانات للباحثين. هناك طرق أطول لإخفاء هوية سجلات المرضى أو إخفاء هويتها الزائفة ، ولكن أيا منها ليست مثالية وقد تكشف عن معلومات شخص ما طويل للغاية بحيث لا يمكن التعرف عليها ، أو قد لا تكشف عن معلومات كافية عن الحالة تجعل من الصعب الحصول على رؤى دقيقة حول المرض.

باستخدام FHE ، يمكن للمستشفيات التشفير المتماثل بيانات المرضى ، مما يسهل حماية خصوصية المريض في السحابة. يمكن للباحثين الطبيين إجراء العمليات الحسابية وإجراء التحليلات على البيانات التشفير دون المساس بخصوصية المريض. نظرا لوجود تعيين واحد لواحد بين بيانات التشفير والبيانات الأولية ، فإن النتائج التي تم الحصول عليها من مجموعة بيانات التشفير توفر رؤى واقعية يمكن تطبيقها على سيناريوهات العالم الحقيقي. يمكن ل FHE تطوير صناعة الرعاية الصحية بسرعة.

تطبيق آخر مثير ل التشفير المتماثل بالكامل (FHE) في تدريب الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) يستحق الاهتمام أيضا. في الوقت الحالي ، يواجه الفضاء الذكاء الاصطناعي مخاوف تتعلق بالخصوصية ، مما يعيق قدرة الشركات على الوصول إلى مجموعات بيانات كبيرة وواسعة النطاق ضرورية لتحسين خوارزميات الذكاء الاصطناعي. يجب على الشركات التي تدرب الذكاء الاصطناعي الاختيار بين استخدام مجموعة بيانات عامة محدودة ، أو دفع الكثير من المال لشراء مجموعة بيانات خاصة ، أو إنشاء مجموعة بيانات ، وهو ما يمثل تحديا خاصا للشركات الأصغر التي لديها عدد أقل من المستخدمين. يجب أن تكون FHE قادرة على معالجة مخاوف الخصوصية التي تمنع مزودي مجموعة البيانات طويل من دخول هذا السوق. نتيجة لذلك ، من المرجح أن تؤدي التحسينات في FHE إلى زيادة عدد مجموعات البيانات المتاحة لتدريب الذكاء الاصطناعي. وهذا من شأنه أن يجعل التدريب الذكاء الاصطناعي أكثر جدوى وصقلا من الناحية الاقتصادية، نظرا لزيادة أطول مجموعات البيانات المتاحة.

باستخدام FHE ، يمكن للشركات تدريب نماذج التعلم الآلي على البيانات التشفير دون الكشف عن البيانات الأصلية. هذا يعني أنه يمكن لمالكي البيانات مشاركة بياناتهم التشفير بأمان دون القلق بشأن انتهاكات الخصوصية أو إساءة استخدام البيانات. في الوقت نفسه ، يمكن للمدربين النموذجيين الذكاء الاصطناعي تحسين الخوارزمية من خلال مجموعات بيانات أكثر طويل وشاملة قد لا تكون متاحة بدون FHE. لذلك ، التشفير المتماثل بالكامل لا يحسن أمن البيانات فحسب ، بل يوسع أيضا إمكانيات البحث والتطوير الذكاء الاصطناعي ، مما يجعل تطبيق التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أكثر شمولا وكفاءة.

عيوب التشفير المتماثل بالكامل في الماضي

بينما تعد التشفير المتماثل بالكامل (FHE) بتحويل البيانات الضخمة المعاصرة ، فلماذا لم نر المزيد طويل التطبيقات العملية؟

في حين أن FHE كان موضوعا للمناقشة والبحث لسنوات أطول ، فإن الحقيقة هي أنه من الصعب للغاية تنفيذ FHE في الممارسة العملية. التحدي الأساسي هو قوة الحوسبة المطلوبة لأداء FHE. يمكن لمجموعة بيانات آمنة تماما من الناحية المتجانسة أن تنتج نفس النتائج التحليلية كما في شكل البيانات الأصلي. هذا إنجاز صعب يتطلب الكثير من السرعة والقوة الحسابية ، حيث يكون طويل غير عملي للتنفيذ على أجهزة الكمبيوتر الحالية. يمكن أن تستغرق العمليات التي تستغرق عادة ثوان على البيانات الأولية ساعات أو حتى أيام على مجموعات البيانات التشفير المتماثل. خلق هذا التحدي الحسابي دورة مستدامة ذاتيا ، حيث قام مهندسو طويل بتأخير تنفيذ مشروع FHE ، مما أدى إلى إبطاء تطويره والحد من التحقيق الكامل لفوائده.

هناك مشكلة حسابية محددة يواجهها المهندسون في FHE وهي التعامل مع “أخطاء الضوضاء”. عند حساب مجموعات البيانات التشفير المتماثل ، واجه مهندسو Xu طويل مواقف يولد فيها كل حساب ضوضاء أو أخطاء إضافية. هذا أمر مقبول عندما تكون هناك حاجة إلى عدد قليل من الحسابات ، ولكن بعد تحليلات الشوق ، يمكن أن تصبح الضوضاء بارزة لدرجة أن البيانات الأولية تصبح صعبة الفهم. البيانات مفقودة تقريبا.

لماذا الآن

تماما مثل الذكاء الاصطناعي التوليدية ، التي كانت تعتبر ذات يوم محدودة وبدائية ، حتى أصبحت سائدة ، كانت التشفير المتماثل بالكامل (FHE) على مسار مماثل من التقدم. اجتمع قادة الصناعة طويل ، وحتى أولئك الذين تجاوزوا البلوكتشين ، لتنظيم الكثير من البحث والتطوير في FHE. وقد أدى ذلك إلى العديد من التطورات الأخيرة في الصناعة التي دفعت السرد المقنع لهذا التقدم التكنولوجي.

مشروع DPRIVE

في مارس 2021 ، وافقت Microsoft و Intel ووكالة مشاريع الأبحاث الدفاعية المتقدمة (DARPA) على إطلاق أطول برنامج لتسريع تطوير التشفير المتماثل بالكامل (FHE). تمثل المبادرة ، التي تسمى حماية البيانات في البيئات الافتراضية (DPRIVE) ، خطوة مهمة إلى الأمام بالنسبة ل FHE. يعرض اثنين من عمالقة الصناعة يركزان على الحوسبة السحابية وأجهزة الكمبيوتر التي تتضافر جهودها لمعالجة قضايا خصوصية البيانات. بدأوا البرنامج لبناء أجهزة الكمبيوتر والبرامج التي يمكنها إدارة سرعة حسابات FHE ، وإنشاء شموع طويل الفتيل لتنفيذ FHE بدقة لمنع خروقات البيانات الناجمة عن سوء الاستخدام.

كجزء من مبادرة DPRIVE ، تولى المهندسون مهمة التخفيف من “أخطاء الضوضاء” المذكورة أعلاه من خلال استكشاف طرق لتقليل الضوضاء إلى مستوى البيانات الأصلية. أحد الحلول الواعدة هو تصميم تمثيلات بيانات بحجم كلمة حسابية كبيرة (LAWS). بينما تستخدم معالجات الكمبيوتر التقليدية (CPUs) عادة كلمات 64 بت ، يقوم المهندسون بتطوير أجهزة LAWS جديدة قادرة على التعامل مع كلمات 1024 بت أو أكثر من طويل بت. تعمل هذه الطريقة لأن الدراسات أظهرت أن أطول الكلمات تؤثر بشكل مباشر على نسبة الإشارة إلى الضوضاء. ببساطة ، تنتج أطول الكلمات ضوضاء أقل لكل خطوة إضافية في FHE ، مما يسمح بإجراء المزيد من الحسابات طويل حتى يتم الوصول إلى عتبة فقدان البيانات. من خلال بناء أجهزة جديدة لمواجهة هذه التحديات ، قلل المهندسون المشاركون في برنامج DPRIVE بشكل كبير من الحمل الحسابي المطلوب لأداء PHE.

لتسريع العمليات الحسابية والاقتراب من هدف جعل FHE أسرع 100،000 مرة ، شرع فريق DPRIVE في رحلة مستمرة لتصميم أنظمة معالجة بيانات جديدة تتجاوز قدرات وحدات المعالجة والتخطيط التقليدية. لقد طوروا نظاما جديدا لبيانات شوق تعليمات الشوق (MIMD) قادرا على إدارة تعليمات الشوق ومجموعات البيانات في وقت واحد. يشبه MIMD بناء طريق سريع جديد ، بدلا من استخدام طريق غير مناسب موجود لاستيعاب التدفق الذي تتطلبه حسابات FHE السريعة في الوقت الفعلي.

أحد الأشياء المثيرة للاهتمام حول برنامج DPRIVE هو استخدامه المكثف ل “التوازي” في الحسابات الرياضية الحسابية. يتيح ذلك للمطورين إجراء أطول عمليات حسابية للأعداد الكبيرة في نفس الوقت. يمكنك التفكير في التوازي على أنه نشر مجموعة من علماء الرياضيات في نفس الوقت للعمل على أجزاء مختلفة من مشكلة رياضية ضخمة ، بدلا من جعلهم يقومون بوظائفهم واحدة تلو الأخرى. على الرغم من أن حسابات الشوق في نفس الوقت يمكن أن تساعد في حل المشكلات بسرعة ، إلا أنه يجب تبريد أجهزة الكمبيوتر بشكل أقصر لمنع ارتفاع درجة الحرارة.

في سبتمبر 2022 ، بعد مرور عام ونصف على إطلاق البرنامج ، أعلنت Microsoft و Intel و DARPA أنها أكملت بنجاح المرحلة الأولى من برنامج DPRIVE. إنهم يعملون حاليا على المرحلة الثانية من DPRIVE.

SDK والمكتبات مفتوح المصدر

كأطول الشركات الكبيرة الرائدة في التشفير المتماثل بالكامل (FHE) ، زاد عدد مجموعات تطوير البرمجيات (SDKs) ومكتبات مفتوح المصدر المتاحة ، مما سمح للمطورين بالبناء على عمل بعضهم البعض.

أعلنت Microsoft عن Microsoft Seal ، وهي مكتبة مفتوح المصدر توفر للمطورين أدوات لإجراء التشفير المتماثل على مجموعات البيانات. يتيح ذلك لمجموعة واسعة من المطورين استكشاف FHE ، وإضفاء الطابع الديمقراطي على التشفير الشاملة والوصول إلى خدمات الحوسبة. توفر المكتبة أمثلة على برامج التشفير المتماثل مع ملاحظات مفصلة لتوجيه المطورين حول الاستخدام السليم والآمن.

كما أطلقت إنتل مجموعة أدوات التشفير المتماثل الخاصة بها لتزويد المطورين بأدوات لتنفيذ التشفير المتماثل بشكل أسرع في السحابة. صممت إنتل مجموعة الأدوات لتكون مرنة ومتوافقة مع أحدث التطورات في معالجة البيانات والحوسبة. يتضمن وظائف مصممة خصيصا للتشفير الشبكي ، والتكامل التشغيلي السلس مع Microsoft Seal ، وعينات من مخططات التشفير المتماثل ، والوثائق الفنية لتوجيه المستخدمين.

توفر مكتبة مفتوح المصدر الانضمام والحساب الخاصة من Google للمطورين أدوات الحوسبة أطول (MPC). تسمح طريقة الحساب هذه للأطراف بدمج مجموعات البيانات المتباينة الخاصة بهم للحصول على رؤى مشتركة دون تعريض البيانات الأولية لبعضهم البعض. يجمع Private Join and Compute بين تقنية التشفير من FHE وتقاطع المجموعة الخاصة (PSI) لتحسين ممارسات خصوصية البيانات. PSI هي طريقة تشفير أخرى تسمح للأطراف التي لديها مجموعات بيانات مختلفة بتحديد العناصر المشتركة أو نقاط البيانات دون الكشف عن بياناتها. لا يركز نهج Google لتعزيز خصوصية البيانات على FHE فحسب ؛ بل يعطي الأولوية للمفهوم الأوسع MPC من خلال دمج FHE مع ممارسات البيانات المؤثرة الأخرى.

والجدير بالذكر أن توافر مكتبة مفتوح المصدر طويل الفتيل candle ذات السمعة الطيبة ل FHE آخذ في الارتفاع. ومع ذلك ، يصبح هذا أكثر روعة عندما تلاحظ شركات معروفة تجرب هذه المكتبات في عملياتها. في أبريل 2021 ، قامت ناسداك ، وهي كيان تكنولوجي عالمي بارز للبورصات سوق رأس المال ، بدمج FHE في عملياتها. تستفيد ناسداك من أدوات FHE من Intel والمعالجات عالية السرعة لمعالجة الجرائم المالية من خلال جهود AML واكتشاف الاحتيال. يتم تحقيق ذلك باستخدام التشفير المتماثل لتحديد الرؤى القيمة والنشاط غير القانوني المحتمل في مجموعات البيانات التي تحتوي على معلومات حساسة.

جمع رأس المال مؤخرا

بالإضافة إلى البحث والتطوير الذي تقوم به الشركات المذكورة أعلاه ، تلقت العديد من الشركات الأخرى مؤخرا التمويل كبيرة للمبادرات التي تركز على التشفير المتماثل بالكامل (FHE).

Cornami هي شركة تكنولوجيا كبيرة معروفة بتطوير تقنيات الحوسبة السحابية القابلة للتطوير المصممة خصيصا التشفير المتماثل. لقد شاركوا في جهود شاقة تهدف إلى إنشاء أنظمة حوسبة الدعم FHE بشكل أكثر كفاءة من وحدات المعالجة المركزية التقليدية. كما أنها توجه المبادرات التي تهدف إلى حماية البيانات التشفير من تهديدات الحوسبة الكمومية. في مايو 2022 ، أعلنت Cornami عن الانتهاء بنجاح من جولة Series C التمويل ، حيث جمعت 68 مليون دولار بقيادة SoftBank ، ليصل إجمالي رأس مالها إلى 150 مليون دولار.

تقوم شركة Zama ، وهي شركة أخرى في صناعة البلوكتشين ، ببناء أدوات مفتوح المصدر التشفير المتماثل يمكن للمطورين الاستفادة منها لبناء تطبيقات مثيرة باستخدام FHE و البلوكتشين و الذكاء الاصطناعي. قامت Zama ببناء آلة الإيثريوم الافتراضية متجانسة بالكامل (fhEVM) كجزء من عروض منتجاتها. يحافظ هذا العقود الذكية بروتوكول داخل السلسلة التشفير بيانات المعاملات أثناء المعالجة. أعجب مطورو التطبيقات المختلفة الذين يستكشفون مكتبة Zama بأدائها ، حتى في حالات الاستخدام المعقدة. نجحت زاما في إغلاق جولة التمويل من السلسلة أ بقيمة 42 مليون دولار بقيادة مختبرات البروتوكول في فبراير 2022 ، ليصل إجمالي رأس مالها إلى 50 مليون دولار.

Fhenix هو أيضا مشروع ناشئ يجلب FHE إلى البلوكتشين. هدفهم هو توسيع تطبيقات FHE إلى ما وراء المدفوعات الخاصة ، وفتح الباب أمام حالات استخدام مثيرة ل FHE في مجالات مثل DeFi (التمويل اللامركزي) ، الجسر ، تصويت الحوكمة ، وألعاب Web3. في سبتمبر 2023 ، أعلنت Fhenix عن إغلاق جولة تأسيسية بقيمة 7 ملايين دولار بقيادة Multicoin Capital و Collider Ventures.

ماذا سيحدث بعد ذلك

لسنوات طويلة ، كانت التشفير المتماثل بالكامل (FHE) فكرة تعد التشفير قوية من البداية إلى النهاية ، مما يبشر بمستقبل من خصوصية البيانات القوية. بدأت التطورات الأخيرة في نقل FHE من حلم نظري إلى تطبيق في العالم الحقيقي. بينما تتنافس الشركات لتكون أول من ينفذ إصدارا قويا وكامل الميزات من FHE ، تتعاون شركات Xu طويل للتنقل في تعقيدات هذه التكنولوجيا القوية. تتجلى هذه الروح التعاونية من خلال تنفيذ العديد من المشاريع المشتركة بين الفرق وتطوير مكتبات مفتوح المصدر تتكامل مع المكتبات الأخرى.

مما وجدته ، يبدو أن النقاش حول FHE بعيد المدى. خلال الأسابيع القليلة المقبلة ، أنا متحمس للتعمق أكثر ومشاركة شوق رؤيتي في أبحاث FHE. على وجه التحديد ، أنا حريص على استكشاف أطول محتوى حول الموضوعات التالية:

التطبيقات الناشئة ل FHE:

• التفاعل بين zk-SNARKs (ZKPs) و FHE.
• دمج FHE مع تقاطع المجموعة الخاصة (PSI) لتسهيل حساب أطول الآمن (MPC).
• شركات جديدة مثل Zama و Fhenix متصدر الطريق في مجال FHE.

مرجع:

أرامباتسيس ، أناستاسيوس. “آخر التطورات في التشفير المتماثل.” فينافي، 1 فبراير 2022، venafi.com/blog/what-are-latest-developments-homomorphic-encryption-ask-experts/.

أرامباتسيس ، أناستاسيوس. “ما هو التشفير المتماثل وكيف يتم استخدامه.” فينافي ، 28 أبريل 2023 ، venafi.com/blog/homomorphic-encryption-what-it-and-how-it-used/.

“بناء الأجهزة لتمكين الحماية المستمرة للبيانات.” داربا، 2 مارس 2020، www.darpa.mil/news-events/2020-03-02.

كريستوبال ، صموئيل. “التشفير المتماثل بالكامل: الكأس المقدسة التشفير.” Datascience.Aero ، 7 يناير 2021 ، datascience.aero/fully-homomorphic-encryption-the-holy-grail-of-cryptography/.

“التشفير المتماثل: ما هو ، ولماذا هو مهم؟” جمعية الإنترنت ، 9 مارس 2023 ، www.internetsociety.org/resources/doc/2023/homomorphic-التشفير/.

هانت ، جيمس. “تجمع FHENIX 7 ملايين دولار في الجولة الأولية بقيادة Multicoin Capital.” كتلة ، كتلة ، 26 سبتمبر 2023 ، www.theblock.co/post/252931/fhenix-seed-multicoin-capital.

“مجموعة أدوات Intel® التشفير المتماثل.” Intel ، تم الوصول إليه في 8 أكتوبر 2023 ، www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/homomorphic-التشفير/overview.html#gs.fu 55 im.

“إنتل تتعاون مع مايكروسوفت في برنامج DARPA.” إنتل، 8 مارس 2021، www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/intel-collaborate-microsoft-darpa-program.html#gs.ftusxq.

“إنتل زيون تقدم البحث والتطوير التشفير المتماثل في ناسداك.” إنتل ، 6 أبريل 2021 ، www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/xeon-advances-nasdaqs-homomorphic-التشفير-rd.html#gs.6 mpgme.

جونسون ، ريك. “إنتل تكمل المرحلة الأولى من DARPA DPRIVE لمنصة التشفير المتماثل بالكامل.” إنتل، 14 سبتمبر 2022، community.intel.com/t 5/المدونات/المنتجات-والحلول/HPC/Intel-Completes-DARPA-DPRIVE-Phase-One-Milestone-for-A-Full/post/1411021.

“ختم Microsoft: مكتبة التشفير المتماثل سريعة وسهلة الاستخدام.” أبحاث مايكروسوفت ، 4 يناير 2023 ، www.microsoft.com / en-us / research / project / microsoft-seal /.

باييه ، دكتور باسكال. “التشفير المتماثل بالكامل: الكأس المقدسة التشفير.” عصر العمل ، 9 مارس 2023 ، www.businessage.com / ما بعد / متجانس بالكامل التشفير-the-holy-grail-of-cryptography.

ساماني ، كايل. “فجر FHE على السلسلة.” Multicoin Capital ، 26 سبتمبر 2023 ، multicoin.capital/2023/09/26/the-dawn-of-داخل السلسلة-fhe /.

ووكر ، أماندا ، وآخرون “مساعدة المنظمات على فعل المزيد دون جمع المزيد من البيانات.” مدونة Google للأمان عبر الإنترنت ، 19 يونيو 2019 ، security.googleblog.com/2019/06/helping-organizations-do-more-without-collecting-more-data.html.

“ما هو التشفير المتماثل بالكامل؟” إنفر ، 11 أبريل 2021 ، inpher.io/technology/what-is-fully-homomorphic-encryption/.

وايت ، مات. “تاريخ موجز الذكاء الاصطناعي التوليدية.” متوسط, 8 يوليو 2023, matthewdwhite.medium.com/a-brief-history-of-generative-ai-cb 1837 ه 67106 #:~:text=على الرغم من٪ 20 معظم٪ 20 شخص٪ 20 سوف٪ 20 اعترف ، من٪ 20 الاستقرار٪ 20 الذكاء الاصطناعي٪ 20 مستقر٪ 20 انتشار.