Вивчення впровадження FHE через платформу FHERMA Challenge
Коротко
FHERMA виділяється серед інших рішень рядом відмінних рис. Спочатку він забезпечує швидку оцінку рішень, надаючи результати за лічені секунди, на відміну від розширених процедур перевірки, які спостерігаються у звичайних програмах баунті. Платформа забезпечує прозорість і справедливість, використовуючи повністю автоматизовані процеси оцінки, таким чином усуваючи будь-яку потенційну упередженість, спричинену залученням людини. Крім того, учасники можуть відстежувати свої рейтинги в режимі реального часу в динамічній таблиці лідерів, сприяючи постійному вдосконаленню рішень за потреби.
Багато говорять про те, як технологія повністю гомоморфного шифрування (FHE) може змінити конфіденційність у системах блокчейн. Це розглядається як спосіб вирішення проблем конфіденційності, дозволяючи обчислення із зашифрованими даними. Однак, незважаючи на прогрес у розробці, Повне гомоморфне шифрування продовжує стикатися з проблемами в досягненні широкого впровадження, головним чином через проблеми з продуктивністю та брак екосистеми розробки. Крім того, інтеграція FHE в існуючі налаштування блокчейну створює проблеми сумісності та масштабованості.
Чесна математика відповіла на ці виклики, представивши FHERMA, спеціальну платформу, призначену для проведення завдань повного гомоморфного шифрування. Розроблений спільно командами Fair Math і OpenFHE, FHERMA прагне сприяти створенню обширної бібліотеки компонентів FHE з відкритим кодом. Ця ініціатива спрямована на спрощення розробки додатків і прискорення впровадження FHE, особливо зосереджуючись на додатках машинного навчання та блокчейну.
Сила викликів Black Box на FHERMA
Цікавий аспект повністю гомоморфного шифрування (FHE) полягає в його здатності дозволити одному учаснику, перевіряючому, продемонструвати іншому учаснику, верифікатору, свою здатність розв’язувати конкретну проблему за допомогою алгоритму, не розкриваючи жодних деталей про сам алгоритм. У цьому процесі перевіряльник маніпулює зашифрованими тестовими даними, наданими верифікатором, і представляє оброблений зашифрований текст як доказ. Потім верифікатор розшифровує та порівнює його з очікуваним результатом. Зокрема, у сценаріях, коли кожен зашифрований текст представляє групу численних елементів, ймовірність випадкового вгадування результату значно зменшується.
Ця концепція є основою завдань Black Box, розміщених на платформі FHERMA. Ці виклики відіграють вирішальну роль у машинному навчанні із збереженням конфіденційності, задовольняючи потреби власників наборів даних, яким потрібна модель ML, навчена на їхніх власних даних, зберігаючи їх нерозголошеними. Гомоморфне шифрування стає відповідним рішенням для таких вимог, а завдання FHERMA Black Box служать платформою для залучення різноманітних розробників до розробки необхідної моделі.
Сприяння співпраці та інноваціям у FHE
«Під час розробки FHERMA, — сказав Гурген Аракелов, засновник Fair Math, — головною метою було сприяти створенню надійної екосистеми, яка об’єднує різноманітних дослідників, включаючи математиків, які володіють теорією FHE, а також криптографів, фахівці з машинного навчання та інші. Це сприяє справедливій і прозорій конкуренції між різними експертами, а також сприяє їх інтеграції в спільноту з відкритим кодом».
Учасники додають алгоритми та компоненти, піддаючи їх ретельному тестуванню на платформі. Примітно, що виклики FHERMA Black Box дозволяють учасникам оцінити рішення, не відкриваючи вихідний код. Платформа оцінює подання на основі точності шифру, наданого учасниками, сприяючи постійному вдосконаленню через інтерактивні таблиці лідерів.
Крім точності, оцінка ефективності стає вирішальною в певних сценаріях, що призводить до впровадження викликів білої скриньки. Наприклад, завдання CIFAR-10 Image Classification, що триває, вимагає від учасників розробки моделей машинного навчання, які можуть ефективно класифікувати зашифровані зображення з набору даних CIFAR-10. Подання оцінюються як на продуктивність, так і на точність, забезпечуючи найкращі рішення зі збереженням конфіденційності.
Виклики FHE: справедлива перспектива відкритого вихідного коду
FHERMA виділяється серед інших рішень рядом відмінних рис. Спочатку він забезпечує швидку оцінку рішень, надаючи результати за лічені секунди, на відміну від розширених процедур перевірки, які спостерігаються у звичайних програмах баунті. Платформа забезпечує прозорість і справедливість, використовуючи повністю автоматизовані процеси оцінки, таким чином усуваючи будь-яку потенційну упередженість, спричинену залученням людини. Крім того, учасники можуть відстежувати свої рейтинги в режимі реального часу в динамічній таблиці лідерів, сприяючи постійному вдосконаленню рішень за потреби.
Крім того, FHERMA забезпечує гнучкість для створення викликів на основі різних схем шифрування, з новими викликами, що вводяться щомісяця. Платформа активно співпрацює з провідними дослідниками FHE, такими як OpenFHE, Lattigo та IBM Research, щоб ідентифікувати та defiцінні теми для спільноти FHE. Його адаптивна архітектура розроблена для адаптації до різноманітних сценаріїв використання та специфікацій завдань, які вимагають гомоморфного шифрування.
Невід’ємним аспектом платформи є її прагнення до спільноти, відкритості та справедливості. На відміну від інших платформ, які можуть накладати обмежувальні угоди на учасників, FHERMA вимагає лише розповсюдження рішень за ліцензією Apache 2.0, що сприяє створенню середовища для співпраці та обміну знаннями в спільноті FHE.
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Грегорі, цифровий кочівник родом із Польщі, є не лише фінансовим аналітиком, але й цінним автором різноманітних онлайн-журналів. Маючи багатий досвід роботи у фінансовій галузі, його знання та досвід заслужили визнання в численних публікаціях. Ефективно використовуючи свій вільний час, Грегорі зараз присвячений написанню книги про криптовалюту та блокчейн.
інші статті
Грегорі, цифровий кочівник родом із Польщі, є не лише фінансовим аналітиком, але й цінним автором різноманітних онлайн-журналів. Маючи багатий досвід роботи у фінансовій галузі, його знання та досвід заслужили визнання в численних публікаціях. Ефективно використовуючи свій вільний час, Грегорі зараз присвячений написанню книги про криптовалюту та блокчейн.
