FHE는 무엇입니까? 완전 동질성 암호화의 적용은 무엇입니까?

FHE (Homomorphic Encryption)는 먼저 해독하지 않고 암호화 된 데이터에서 계산을 수행 할 수있는 획기적인 암호화 기술입니다. 이는 처리 중에도 데이터가 기밀로 유지 될 수 있으며 다양한 응용 프로그램에서 전례없는 개인 정보 보호 및 보안을 제공합니다. cryptocurrencies의 영역에서 FHE는 거래 처리에서 스마트 계약 실행에 이르기까지 민감한 데이터가 어떻게 처리되는지 혁명을 일으킬 수 있습니다.

완전히 동종 암호화 란 무엇입니까?

완전히 동질성 암호화 (FHE)는 암호화 된 데이터에 대한 임의 계산을 수행 할 수있는 암호화의 한 형태입니다. 데이터를 사용하기 전에 데이터를 해독 해야하는 기존 암호화 방법과 달리 FHE는 전체 계산 프로세스에서 데이터를 암호화 할 수 있도록합니다. 이 기능은 프라이버시와 보안이 가장 중요한 cryptocurrency 공간에서 특히 가치가 있습니다.

Homomorphic 암호화의 개념은 1978 년 Rivest, Adleman 및 Dertouzos에 의해 처음 이론화되었지만 2009 년까지 Craig Gentry가 완전히 동종 암호화 체계의 첫 번째 타당 건설을 제시 한 것은 아닙니다. 그 이후로 다양한 개선 및 최적화가 이루어져 실제 응용 프로그램에 더 실용적으로 만들었습니다.

FHE는 어떻게 작동합니까?

FHE는 특정 수학적 작업을 암호화 된 데이터에서 수행 할 수 있다는 원칙에 따라 작동합니다. 결과가 일반 텍스트 데이터에서 작업을 수행하는 것과 동일하게 수행됩니다. 다음은 FHE 기능에 대한 단순화 된 개요입니다.

• 암호화 : 데이터는 공개 키를 사용하여 암호화됩니다. 암호화 된 데이터 또는 암호 텍스트는 공유 또는 저장된 것입니다.
• 계산 : 작업은 암호 텍스트에서 수행됩니다. 이 작업은 기본 일반 텍스트의 원하는 작업에 해당하도록 설계되었습니다.
• 암호 해독 : 계산 결과는 개인 키를 사용하여 암호 해독하여 작업이 일반 텍스트에서 수행 된 것처럼 최종 결과를 산출합니다.

이 프로세스는 계산 중 어느 시점에서도 노출 된 데이터가 노출되어 높은 수준의 보안 및 개인 정보를 제공합니다.

cryptocurrencies에서 fhe의 응용

FHE는 Cryptocurrency 생태계 내에 수많은 응용 프로그램을 보유하고 있으며 여러 분야에서 개인 정보 및 보안을 향상시킵니다.

보안 거래 처리

cryptocurrency 트랜잭션에서 프라이버시는 중요한 관심사입니다. FHE는 거래 세부 사항을 암호화하는 방식으로 거래를 처리하는 데 사용될 수 있습니다 . 예를 들어, 블록 체인은 트랜잭션이 완료되고 블록 체인에 기록 될 때까지 관련된 금액이나 당사자를 밝히지 않고 트랜잭션 검증 및 처리를 수행하기 위해 FHE를 사용할 수 있습니다.

개인 스마트 계약

스마트 계약은 코드에 직접 작성된 이용 약관과 자체 실행 계약입니다. FHE를 사용하여 스마트 계약은 암호화 된 데이터에서 실행하여 계약의 논리와 데이터가 기밀로 유지되도록합니다. 이는 재무 계약 또는 기밀 비즈니스 거래와 같은 민감한 응용 프로그램에 특히 유용합니다.

기밀 데이터 공유

cryptocurrency 플랫폼은 종종 사용자와 교환과 같은 다른 당사자간에 데이터를 공유해야합니다. FHE는이 데이터를 무단 당사자에게 노출시키지 않고 공유 및 처리 할 수 ​​있도록합니다 . 예를 들어, 사용자는 암호화 된 재무 데이터를 Exchange와 공유 할 수 있으며 실제 데이터를 보지 않고 필요한 계산을 수행 할 수 있습니다.

보안 다당 계산

여러 당사자가 개인 입력을 통해 함수를 공동으로 계산 해야하는 시나리오에서 FHE는 안전한 멀티 파티 계산을 용이하게 할 수 있습니다 . 이는 개별 데이터를 공개하지 않고 여러 당사자가 협력 해야하는 분산 금융 (DEFI) 응용 프로그램에 유용합니다.

cryptocurrency 시스템에서 FHE 구현

cryptocurrency 시스템에서 FHE 구현에는 몇 가지 단계와 고려 사항이 필요합니다.

• FHE 체계 선택 : Gentry-Halevi-Vaikuntanathan (GHV) 체계 또는 Fan-Vercauteren (FV) 체계와 같은 몇 가지 FHE 체계가 있습니다. 선택은 성능 및 보안 수준과 같은 응용 프로그램의 특정 요구 사항에 따라 다릅니다.
• 기존 시스템과의 통합 : FHE는 기존 블록 체인 및 암호 화폐 시스템과 통합되어야합니다. 여기에는 운영을 지원하기 위해 트랜잭션 처리 및 스마트 계약 실행 계층을 수정하는 것이 포함됩니다.
• 성능 최적화 : FHE 운영은 계산 집약적 일 수 있습니다. Cryptocurrency 시스템에서 실질적인 사용에 FHE 구현의 성능을 최적화하는 것이 중요합니다. 여기에는 특수 하드웨어를 사용하거나 사용 된 알고리즘을 최적화하는 것이 포함될 수 있습니다.
• 보안 감사 : Cryptocurrency 시스템의 보안의 중요한 특성을 고려할 때, FHE 구현에 취약점이 발생하지 않도록 철저한 보안 감사가 필요합니다.

도전과 고려 사항

FHE는 상당한 이점을 제공하지만 명심해야 할 도전과 고려 사항도 있습니다.

• 계산 간접비 : FHE 운영은 계산 비용이 비싸며, 이는 Cryptocurrency 시스템의 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 더 나은 알고리즘과 하드웨어 가속도를 통해이 오버 헤드를 줄이려는 노력이 진행 중입니다.
• 키 관리 : FHE에 사용되는 키 관리가 중요합니다. 암호 해독에 사용되는 개인 키는 무단 액세스를 방지하기 위해 안전하게 저장하고 관리해야합니다.
• 규제 준수 : cryptocurrency 시스템에서 FHE 구현은 또한 규제 요구 사항을 고려해야하며, FHE의 사용이 데이터 보호 및 개인 정보 보호에 관한 법적 의무와 충돌하지 않도록해야합니다.

cryptocurrencies에서 fhe의 실제 사례

여러 프로젝트와 이니셔티브는 cryptocurrency 공간에서 FHE의 사용을 탐색하고 있습니다.

• ZCASH : FHE를 직접 사용하지는 않지만 Zcash는 거래에서 개인 정보를 달성하기 위해 제로 지식 증거를 사용합니다. FHE는 이러한 개인 정보 보호 기능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
• Nucypher :이 프로젝트는 분산 된 키 관리 및 암호화에 중점을두고 FHE를 통합하여 더욱 강력한 개인 정보 보호 솔루션을 제공 할 수 있습니다.
• 수수께끼 : Enigma는 안전한 다중 파티 계산을 사용하여 개인 데이터 공유 및 계산을 가능하게합니다. FHE는 이러한 운영의 보안 및 개인 정보를 향상시키기 위해 통합 될 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Q : 모든 cryptocurrency 트랜잭션을 완전히 비공개로 만드는 데 사용될 수 있습니까?

A : FHE는 cryptocurrency 트랜잭션의 개인 정보를 크게 향상시킬 수 있지만 모든 트랜잭션을 완전히 비공개로 만들려면 전체 블록 체인 생태계에서 포괄적 인 구현이 필요합니다. 또한 규제 및 실제 고려 사항은 완전한 개인 정보를 달성 할 수있는 정도를 제한 할 수 있습니다.

Q : FHE는 제로 지식 증거와 같은 다른 개인 정보 보호 기술과 어떻게 비교됩니까?

A : FHE 및 제로 지식 증거는 다른 목적을 제공하지만 보완적일 수 있습니다. FHE는 암호화 된 데이터에 대한 계산을 허용하는 반면, 제로 지식 증명을 통해 한 당사자는 진술의 유효성을 넘어서는 정보를 공개하지 않고 진술이 사실임을 입증 할 수 있습니다. 둘 다 다른 방식으로 개인 정보를 향상시키는 데 사용될 수 있습니다.

Q : 현재 FHE를 사용하는 암호 화폐가 있습니까?

A : 현재로서는 메인 넷 작업에서 FHE를 사용하지 않는 주요 암호 화폐가 없습니다. 그러나 여러 프로젝트와 연구 이니셔티브는 프라이버시 및 보안을 향상시키기 위해 FHE를 cryptocurrency 시스템에 통합하는 것을 탐색하고 있습니다.

Q : cryptocurrency 시스템에서 FHE를 채택하는 데있어 주요 장벽은 무엇입니까?

A : 주요 장벽에는 FHE 운영의 계산 간접비, FHE를 기존 시스템과 통합하는 복잡성 및 강력한 키 관리 및 보안 감사의 필요성이 포함됩니다. 이러한 장벽을 극복하려면 암호화 및 블록 체인 분야 모두에서 지속적인 연구 개발이 필요합니다.