FHE — это святой Грааль вычислений.Ценность и вычисления переходят в открытую, не требующую разрешений сеть.FHE будет поддерживать большую часть необходимой инфраструктуры и приложений. Поскольку рынок затихает на медвежьем рынке, инвесторы и разработчики проектов всегда начнут искать новые точки роста.
В отсутствие устойчивых «горячих точек» это прекрасная возможность изучить и глубже понять новые технологии, поскольку новые технологии могут стать основой следующего рыночного повествования.
В прошлом месяце Portal Ventures, известная венчурная фирма по шифрованию, опубликовала в своем официальном блоге статью, в которой подробно обсуждается технология полного гомоморфного шифрования (FHE). Однако эта глубокая техническая статья, похоже, не привлекла широкого внимания общественности.
Автор Portal Ventures формулирует это так: «Полностью гомоморфное шифрование — это Святой Грааль схем шифрования».
Понимание технологий, на которых фокусируются венчурные капиталисты, имеет решающее значение для инвесторов, поскольку оно может помочь нам предсказать и понять основные тенденции следующего рыночного цикла. Фактически, такие технологии, как гомоморфное шифрование, доказательство с нулевым разглашением и многосторонние безопасные вычисления, оказали глубокое влияние на область криптографии, особенно на полностью гомоморфное шифрование, которое может иметь большой потенциал применения в области криптовалюты и Интернета.
Проблема в том, что большинство людей очень плохо представляют себе, что такое полностью гомоморфное шифрование, как оно работает и чем оно отличается от других технологий. Когда рынок вялый, а инвестиционные настроения низкие, несомненно, разумным решением будет вырваться из суеты и шумихи и провести углубленное исследование и понимание этих передовых технологий.
По совпадению, автору посчастливилось познакомиться с техническими решениями, связанными с FHE, на работе несколько лет назад. Поэтому я решил провести углубленную интерпретацию этой статьи Portal Ventures, надеясь предоставить вам новые перспективы и мысли.
**Гомоморфное и полностью гомоморфное шифрование. Что это такое? **
Если вы прочтете исходный текст Portal Ventures напрямую, вас может смутить сложное математическое описание полностью гомоморфного шифрования (FHE).
На самом деле мир криптографии эзотеричен и технический, но мы можем объяснить эти понятия просто и популярно. В этом разделе автор пытается предоставить вам несколько более интуитивно понятных и простых для понимания примеров, которые помогут вам глубже понять полностью гомоморфное шифрование.
Сначала представьте себе «секретный ящик». Вы можете положить в этот ящик что угодно, и он будет заперт. После блокировки вы не сможете видеть или трогать содержимое коробки. Но, что удивительно, эта волшебная шкатулка позволяет менять цвет и форму предметов внутри, не открывая ее.
Как показано на рисунке выше, полностью гомоморфное шифрование можно рассматривать как волшебный ящик:
Ваш конверт (Ваш конверт). Здесь представлены исходные данные, которые вы хотите зашифровать.
Операция с волшебным ящиком: даже не расшифровывая и не открывая конверт, вы можете выполнять операции с данными в конверте (например, сложение, вычитание и т. д.).
Новый конверт: после выполнения операции с волшебным ящиком вы получите новый результат шифрования.
В этом заключается основная идея гомоморфного шифрования: с зашифрованными данными можно работать, не зная самих данных.
Этот простой пример помогает прояснить, что делает «полностью гомоморфное шифрование». Но на самом деле сама концепция все равно немного напоминает то, как вы слушаете то, что вы говорите. Итак, что такое «полный» и «гомоморфный»?
1.Что такое «Полностью»?
В криптографии схемы шифрования могут поддерживать различные операции, например сложение, умножение и т. д. Когда мы говорим, что схема шифрования «полностью гомоморфна», мы имеем в виду, что схема шифрования поддерживает любое количество основных операций (таких как сложение и умножение) над зашифрованными данными без расшифровки. В этом отличие от частично гомоморфного шифрования, такого как схемы только сложения или только умножения.
2.Что такое «гомоморфный»?
«Гомоморфизм» происходит от греческого языка и означает «одинаковая форма или структура». В криптографии, когда мы говорим, что схема шифрования гомоморфна, это означает, что некоторые операции оказывают такое же воздействие на открытый текст, как и на зашифрованный текст. Другими словами, если вы выполняете какую-то операцию с зашифрованными данными, а затем расшифровываете результат, это эквивалентно сначала расшифровке данных, а затем выполнению той же операции с расшифрованными данными.
3. Например, рассмотрим схему шифрования, поддерживающую гомоморфное сложение. Предположим, у вас есть два числа: 3 и 4. Вы можете сначала зашифровать два числа, а затем добавить два зашифрованных числа, используя эту схему гомоморфного шифрования. Наконец, вы расшифровываете суммированный результат. Итоговый результат расшифровки будет равен 7, и это тот же результат, который вы получите, добавив 3 и 4 непосредственно к открытому тексту.
Но вы можете спросить, как нам выполнять операции сложения, вычитания, умножения и деления с нечисловыми числами? Фактически, мы можем использовать специальные методы кодирования для преобразования нечисловых данных в цифровую форму, чтобы с ними можно было выполнять такие операции, как сложение и умножение. Это означает, что применение полностью гомоморфного шифрования не ограничивается математическими расчетами, оно может широко использоваться и в других областях.
Чтобы объяснить эту концепцию более интуитивно, давайте рассмотрим пример медицинских данных.
Предположим, что больница имеет некоторые данные о пациентах, такие как возраст и уровень сахара в крови, но не хочет отправлять их непосредственно поставщику облачных услуг для анализа из-за соображений конфиденциальности.
Используя полностью гомоморфное шифрование, больницы могут сначала зашифровать эти данные.
Представьте, что поставщику облачных услуг необходимо вычислить средний возраст всех пациентов (для этого требуется сложение и деление) и сумму значений глюкозы в крови, умноженную на количество пациентов (это предполагает сложение и умножение).
Все эти расчеты можно производить с зашифрованными данными без расшифровки. Поставщик облачных услуг выполняет расчеты без расшифровки данных, а затем возвращает зашифрованные результаты в больницу. Это обеспечивает конфиденциальность данных и одновременно удовлетворяет потребности в обработке данных.
В этом прелесть полностью гомоморфного шифрования, которое предоставляет нам безопасный и гибкий метод обработки данных.
**Почему важно FHE? **
В настоящее время существующие методы выполнения вычислений над зашифрованными данными неоптимальны. Они относительно дороги с точки зрения использования ресурсов и времени.
Таким образом, стандартная отраслевая процедура заключается в том, что данные должны быть расшифрованы третьей стороной (т. е. компанией) перед выполнением расчетов.
В качестве конкретного примера представьте, что у вас есть файл данных, содержащий финансовую информацию о некоторых известных людях.
Назовем этот файл «М». Нам нужна какая-то компания для анализа этих данных.
Каков текущий процесс? Сначала я шифрую M, используя такую функцию шифрования, как RSA или AES. В этот момент M становится E(M), где E — функция шифрования.
Далее я отправляю E(M) на сервер компании. Теперь компания расшифровывает E(M) в открытый текст с помощью соответствующей функции дешифрования D, а именно D(M).
Компания напрямую анализирует файл М в текстовом виде.
После завершения операции зашифруйте M еще раз, чтобы сгенерировать E(M').
Затем компания шифрует букву М и отправляет ее мне обратно, а я снова расшифровываю ее.
Кстати, ключевой вопрос здесь заключается в том, что когда компания расшифровывает M и сохраняет его на своих серверах для вычислений, третьи стороны получают доступ к конфиденциальным данным, которые должны быть защищены. Это может вызвать проблемы, если человек был взломан или имеет злой умысел.
Полностью гомоморфное шифрование (FHE) решает эту проблему, позволяя выполнять вычисления над зашифрованными данными. Компаниям больше не нужно расшифровывать E(M). Он выполняет анализ непосредственно зашифрованных данных. Нет необходимости в расшифровке и предположении доверия.
Подводя итог, можно сказать, что внедрение полностью гомоморфного шифрования решает ключевую проблему текущего процесса обработки данных, а именно риски конфиденциальности, которые могут возникнуть при обработке данных третьей стороной. FHE предоставляет нам возможность эффективно обрабатывать зашифрованные данные, обеспечивая при этом конфиденциальность данных.
**Как FHE используется в криптовалюте? **
Полностью гомоморфное шифрование (FHE) открывает новую дверь в мир шифрования и открывает нам множество ранее невообразимых сценариев применения. Исходное описание сцены в оригинальной статье Poly Venture относительно простое, поэтому мы попытались использовать таблицу, чтобы дать более организованную интерпретацию.
**FHE vs ZK vs MPC, по глупости запутались? **
Поняв принцип полного гомоморфного шифрования (FHE), его легко сравнить с другими знакомыми методами, такими как доказательство с нулевым разглашением (ZK) и многосторонние вычисления (MPC). На первый взгляд кажется, что все они работают над одинаковыми проблемами конфиденциальности и вычислений. Но каковы фактические связи и различия между этими тремя?
Во-первых, давайте посмотрим на основные определения этих трех технологий:
FHE: позволяет выполнять вычисления с зашифрованными данными без расшифровки.
*ZK: позволяет одной стороне доказать другой стороне, что утверждение верно, без раскрытия какой-либо конкретной информации об этом заявлении.
MPC: позволяет нескольким сторонам совместно выполнять вычисления над своими личными данными, не раскрывая входные данные другим участникам.
Затем давайте посмотрим на их сходства, различия и пересечения с разных сторон:
1. Цель:
*Основное назначение FHE — выполнение вычислений без расшифровки.
*Цель ЗК — доказать правильность факта, не раскрывая никакой информации об этом факте.
Цель MPC — позволить нескольким сторонам безопасно совместно выполнять вычисления, не раскрывая их соответствующие входные данные.
2. Конфиденциальность и вычисления:
В ЗК расчеты не обязательно частные. Например, хотя вы можете использовать ZK для проверки того, что баланс банковского счета превышает 100 000 долларов США, расчеты, используемые для выполнения такой проверки, не обязательно являются конфиденциальными.
Напротив, FHE обеспечивает конфиденциальность вычислений, поскольку все вычисления выполняются с зашифрованными данными.
3.Ограничения и проблемы:
Для MPC требуется как минимум один честный сервер, и на него могут влиять DDoS-атаки, атаки молчаливого сговора и накладные расходы на связь.
ZK в первую очередь используется для доказательства правильности, а не как технология обеспечения конфиденциальности.
Хотя FHE обеспечивает надежную конфиденциальность, он менее эффективен в вычислительном отношении и требует больше ресурсов.
4.Применение в области шифрования:
FHE можно использовать для создания большего количества частных смарт-контрактов и других приложений блокчейна.
ZK используется для создания масштабируемых блокчейн-решений, таких как zk-rollups.
MPC в основном используется для управления и хранения личных ключей.
5. Перекрестное использование:
MPC можно объединить с FHE для формирования порогового FHE, что повышает безопасность за счет разделения одного ключа шифрования FHE на несколько и предоставления по одному каждому участнику.
zkFHE — это комбинация доказательства с нулевым разглашением и полностью гомоморфного шифрования, которая исследуется для реализации zk-коллапов в смарт-контрактах FHE.
В целом, хотя FHE, ZK и MPC в некоторых отношениях пересекаются, все они имеют свои уникальные преимущества и сценарии применения. В мире криптографии все три технологии предлагают большой потенциал для повышения конфиденциальности и безопасности, но их сочетание и дальнейшие исследования остаются активной областью для криптосообщества.
Наконец, мы также можем предоставить таблицу экономии потоков для сравнения вышеупомянутых технологий вместе, чтобы помочь вам понять их более интуитивно.
Перспективы развития FHE
Как видно из вышеизложенного, полное гомоморфное шифрование (FHE) явно является мощной техникой.
Но почему он не получил широкого распространения или даже редко упоминается в крипто-КТ? С одной стороны, существует определенный порог для понимания самой технологии, а с другой стороны, технология FHE все еще сталкивается с некоторыми проблемами, что затрудняет ее легкую коммерциализацию в глазах общественности.
Проблемы могут включать в себя:
1. Интенсивные вычисления: когда наши зашифрованные тексты взаимодействуют друг с другом, для обеспечения безопасности добавляется больше шума. Схема FHE использует технологию «начальной загрузки» для уменьшения шума, но это требует очень больших вычислительных ресурсов и ресурсов.
2. Ограниченные функции: расчеты FHE ограничиваются сложением, умножением и их вариантами/комбинациями. Например, вы не можете использовать операторы if в FHE, поскольку содержимое зашифровано. Более того, построение относительно сложных операций, таких как сравнение и деление, требует тщательного планирования базовой логики, что приводит к усложнению методов программирования и снижению эффективности вычислений.
3. Проблемы совместимости/компоновки: существующие приложения и поставщики услуг не были созданы для вычислений на зашифрованных данных. Это ограничивает интеграцию FHE с существующими технологиями и увеличивает инерцию, необходимую для разработки приложений, совместимых с FHE.
Возможные решения:
1. Аппаратный ускоритель: некоторые схемы FHE, такие как nuFHE и cuFHE, могут использовать ускорение графического процессора, но основной прорыв произойдет за счет более быстрых FPGA и ASIC. Другие технологии, такие как фотоника, также исследуются для ускорения вариантов использования оборудования для FHE.
2. Новые парадигмы программирования: как и пакеты для сложной математики, такие как pandas и numpy на Python, также будут созданы библиотеки FHE. В настоящее время Zama и Sunscreen — это два проекта, создающие такие библиотеки и SDK для FHE. Кроме того, необходимо создать специализированные компиляторы, которые позволят разработчикам объединить FHE, ZKP и MPC.
3. Интеграция между FHE и существующими решениями: Решения будут созданы для обеспечения совместимости существующих инструментов с FHE, выступая в качестве промежуточного уровня между инструментами и данными, зашифрованными с помощью FHE.
Наконец, Portal Ventures еще раз подчеркнул в заключении оригинальной статьи:
«FHE — это Святой Грааль вычислений, и мы приближаемся к его коммерциализации. Ценность и вычисления переходят в открытые сети без разрешений, и мы считаем, что FHE будет лежать в основе большей части необходимой инфраструктуры и приложений».
Кроме того, они также выразили интерес к проектам, в настоящее время изучающим FHE. Таким образом, мы видим, что венчурные капиталисты заинтересованы в FHE или что венчурные капиталисты будут первыми, кто заинтересуется жесткими технологиями, которые еще не попали в поле зрения общественности.
История показывает, что проекты шифрования, основанные на новых технологиях, часто имеют блестящий ореол и высокую оценку и востребованы различными капиталами.
Прежде чем начнется следующий банкет, нам действительно следует потратить больше времени и заранее изучить личности гостей, чтобы мы могли легко справиться с этим, когда банкет начнется.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Какие изменения привнесет в Web3 полностью гомоморфное шифрование?
FHE — это святой Грааль вычислений.Ценность и вычисления переходят в открытую, не требующую разрешений сеть.FHE будет поддерживать большую часть необходимой инфраструктуры и приложений. Поскольку рынок затихает на медвежьем рынке, инвесторы и разработчики проектов всегда начнут искать новые точки роста.
В отсутствие устойчивых «горячих точек» это прекрасная возможность изучить и глубже понять новые технологии, поскольку новые технологии могут стать основой следующего рыночного повествования.
В прошлом месяце Portal Ventures, известная венчурная фирма по шифрованию, опубликовала в своем официальном блоге статью, в которой подробно обсуждается технология полного гомоморфного шифрования (FHE). Однако эта глубокая техническая статья, похоже, не привлекла широкого внимания общественности.
Автор Portal Ventures формулирует это так: «Полностью гомоморфное шифрование — это Святой Грааль схем шифрования».
Понимание технологий, на которых фокусируются венчурные капиталисты, имеет решающее значение для инвесторов, поскольку оно может помочь нам предсказать и понять основные тенденции следующего рыночного цикла. Фактически, такие технологии, как гомоморфное шифрование, доказательство с нулевым разглашением и многосторонние безопасные вычисления, оказали глубокое влияние на область криптографии, особенно на полностью гомоморфное шифрование, которое может иметь большой потенциал применения в области криптовалюты и Интернета.
Проблема в том, что большинство людей очень плохо представляют себе, что такое полностью гомоморфное шифрование, как оно работает и чем оно отличается от других технологий. Когда рынок вялый, а инвестиционные настроения низкие, несомненно, разумным решением будет вырваться из суеты и шумихи и провести углубленное исследование и понимание этих передовых технологий.
По совпадению, автору посчастливилось познакомиться с техническими решениями, связанными с FHE, на работе несколько лет назад. Поэтому я решил провести углубленную интерпретацию этой статьи Portal Ventures, надеясь предоставить вам новые перспективы и мысли.
**Гомоморфное и полностью гомоморфное шифрование. Что это такое? **
Если вы прочтете исходный текст Portal Ventures напрямую, вас может смутить сложное математическое описание полностью гомоморфного шифрования (FHE).
На самом деле мир криптографии эзотеричен и технический, но мы можем объяснить эти понятия просто и популярно. В этом разделе автор пытается предоставить вам несколько более интуитивно понятных и простых для понимания примеров, которые помогут вам глубже понять полностью гомоморфное шифрование.
Сначала представьте себе «секретный ящик». Вы можете положить в этот ящик что угодно, и он будет заперт. После блокировки вы не сможете видеть или трогать содержимое коробки. Но, что удивительно, эта волшебная шкатулка позволяет менять цвет и форму предметов внутри, не открывая ее.
Как показано на рисунке выше, полностью гомоморфное шифрование можно рассматривать как волшебный ящик:
В этом заключается основная идея гомоморфного шифрования: с зашифрованными данными можно работать, не зная самих данных.
Этот простой пример помогает прояснить, что делает «полностью гомоморфное шифрование». Но на самом деле сама концепция все равно немного напоминает то, как вы слушаете то, что вы говорите. Итак, что такое «полный» и «гомоморфный»?
1.Что такое «Полностью»?
2.Что такое «гомоморфный»?
3. Например, рассмотрим схему шифрования, поддерживающую гомоморфное сложение. Предположим, у вас есть два числа: 3 и 4. Вы можете сначала зашифровать два числа, а затем добавить два зашифрованных числа, используя эту схему гомоморфного шифрования. Наконец, вы расшифровываете суммированный результат. Итоговый результат расшифровки будет равен 7, и это тот же результат, который вы получите, добавив 3 и 4 непосредственно к открытому тексту.
Но вы можете спросить, как нам выполнять операции сложения, вычитания, умножения и деления с нечисловыми числами? Фактически, мы можем использовать специальные методы кодирования для преобразования нечисловых данных в цифровую форму, чтобы с ними можно было выполнять такие операции, как сложение и умножение. Это означает, что применение полностью гомоморфного шифрования не ограничивается математическими расчетами, оно может широко использоваться и в других областях.
Чтобы объяснить эту концепцию более интуитивно, давайте рассмотрим пример медицинских данных.
В этом прелесть полностью гомоморфного шифрования, которое предоставляет нам безопасный и гибкий метод обработки данных.
**Почему важно FHE? **
В настоящее время существующие методы выполнения вычислений над зашифрованными данными неоптимальны. Они относительно дороги с точки зрения использования ресурсов и времени.
Таким образом, стандартная отраслевая процедура заключается в том, что данные должны быть расшифрованы третьей стороной (т. е. компанией) перед выполнением расчетов.
В качестве конкретного примера представьте, что у вас есть файл данных, содержащий финансовую информацию о некоторых известных людях.
Кстати, ключевой вопрос здесь заключается в том, что когда компания расшифровывает M и сохраняет его на своих серверах для вычислений, третьи стороны получают доступ к конфиденциальным данным, которые должны быть защищены. Это может вызвать проблемы, если человек был взломан или имеет злой умысел.
Полностью гомоморфное шифрование (FHE) решает эту проблему, позволяя выполнять вычисления над зашифрованными данными. Компаниям больше не нужно расшифровывать E(M). Он выполняет анализ непосредственно зашифрованных данных. Нет необходимости в расшифровке и предположении доверия.
Подводя итог, можно сказать, что внедрение полностью гомоморфного шифрования решает ключевую проблему текущего процесса обработки данных, а именно риски конфиденциальности, которые могут возникнуть при обработке данных третьей стороной. FHE предоставляет нам возможность эффективно обрабатывать зашифрованные данные, обеспечивая при этом конфиденциальность данных.
**Как FHE используется в криптовалюте? **
Полностью гомоморфное шифрование (FHE) открывает новую дверь в мир шифрования и открывает нам множество ранее невообразимых сценариев применения. Исходное описание сцены в оригинальной статье Poly Venture относительно простое, поэтому мы попытались использовать таблицу, чтобы дать более организованную интерпретацию.
**FHE vs ZK vs MPC, по глупости запутались? **
Поняв принцип полного гомоморфного шифрования (FHE), его легко сравнить с другими знакомыми методами, такими как доказательство с нулевым разглашением (ZK) и многосторонние вычисления (MPC). На первый взгляд кажется, что все они работают над одинаковыми проблемами конфиденциальности и вычислений. Но каковы фактические связи и различия между этими тремя?
Во-первых, давайте посмотрим на основные определения этих трех технологий:
Затем давайте посмотрим на их сходства, различия и пересечения с разных сторон:
1. Цель:
*Основное назначение FHE — выполнение вычислений без расшифровки. *Цель ЗК — доказать правильность факта, не раскрывая никакой информации об этом факте.
2. Конфиденциальность и вычисления:
3.Ограничения и проблемы:
4.Применение в области шифрования:
5. Перекрестное использование:
В целом, хотя FHE, ZK и MPC в некоторых отношениях пересекаются, все они имеют свои уникальные преимущества и сценарии применения. В мире криптографии все три технологии предлагают большой потенциал для повышения конфиденциальности и безопасности, но их сочетание и дальнейшие исследования остаются активной областью для криптосообщества.
Наконец, мы также можем предоставить таблицу экономии потоков для сравнения вышеупомянутых технологий вместе, чтобы помочь вам понять их более интуитивно.
Перспективы развития FHE
Как видно из вышеизложенного, полное гомоморфное шифрование (FHE) явно является мощной техникой.
Но почему он не получил широкого распространения или даже редко упоминается в крипто-КТ? С одной стороны, существует определенный порог для понимания самой технологии, а с другой стороны, технология FHE все еще сталкивается с некоторыми проблемами, что затрудняет ее легкую коммерциализацию в глазах общественности.
Проблемы могут включать в себя:
1. Интенсивные вычисления: когда наши зашифрованные тексты взаимодействуют друг с другом, для обеспечения безопасности добавляется больше шума. Схема FHE использует технологию «начальной загрузки» для уменьшения шума, но это требует очень больших вычислительных ресурсов и ресурсов.
2. Ограниченные функции: расчеты FHE ограничиваются сложением, умножением и их вариантами/комбинациями. Например, вы не можете использовать операторы if в FHE, поскольку содержимое зашифровано. Более того, построение относительно сложных операций, таких как сравнение и деление, требует тщательного планирования базовой логики, что приводит к усложнению методов программирования и снижению эффективности вычислений.
3. Проблемы совместимости/компоновки: существующие приложения и поставщики услуг не были созданы для вычислений на зашифрованных данных. Это ограничивает интеграцию FHE с существующими технологиями и увеличивает инерцию, необходимую для разработки приложений, совместимых с FHE.
Возможные решения:
1. Аппаратный ускоритель: некоторые схемы FHE, такие как nuFHE и cuFHE, могут использовать ускорение графического процессора, но основной прорыв произойдет за счет более быстрых FPGA и ASIC. Другие технологии, такие как фотоника, также исследуются для ускорения вариантов использования оборудования для FHE.
2. Новые парадигмы программирования: как и пакеты для сложной математики, такие как pandas и numpy на Python, также будут созданы библиотеки FHE. В настоящее время Zama и Sunscreen — это два проекта, создающие такие библиотеки и SDK для FHE. Кроме того, необходимо создать специализированные компиляторы, которые позволят разработчикам объединить FHE, ZKP и MPC.
3. Интеграция между FHE и существующими решениями: Решения будут созданы для обеспечения совместимости существующих инструментов с FHE, выступая в качестве промежуточного уровня между инструментами и данными, зашифрованными с помощью FHE.
Наконец, Portal Ventures еще раз подчеркнул в заключении оригинальной статьи:
«FHE — это Святой Грааль вычислений, и мы приближаемся к его коммерциализации. Ценность и вычисления переходят в открытые сети без разрешений, и мы считаем, что FHE будет лежать в основе большей части необходимой инфраструктуры и приложений».
Кроме того, они также выразили интерес к проектам, в настоящее время изучающим FHE. Таким образом, мы видим, что венчурные капиталисты заинтересованы в FHE или что венчурные капиталисты будут первыми, кто заинтересуется жесткими технологиями, которые еще не попали в поле зрения общественности.
История показывает, что проекты шифрования, основанные на новых технологиях, часто имеют блестящий ореол и высокую оценку и востребованы различными капиталами.
Прежде чем начнется следующий банкет, нам действительно следует потратить больше времени и заранее изучить личности гостей, чтобы мы могли легко справиться с этим, когда банкет начнется.