📢 Gate广场独家活动: #PUBLIC创作大赛# 正式开启!
参与 Gate Launchpool 第 297 期 — PublicAI (PUBLIC),并在 Gate广场发布你的原创内容,即有机会瓜分 4,000 枚 $PUBLIC 奖励池!
🎨 活动时间
2025年8月18日 10:00 – 2025年8月22日 16:00 (UTC)
📌 参与方式
在 Gate广场发布与 PublicAI (PUBLIC) 或当前 Launchpool 活动相关的原创内容
内容需不少于 100 字(可为分析、教程、创意图文、测评等)
添加话题: #PUBLIC创作大赛#
帖子需附带 Launchpool 参与截图(如质押记录、领取页面等)
🏆 奖励设置(总计 4,000 枚 $PUBLIC)
🥇 一等奖(1名):1,500 $PUBLIC
🥈 二等奖(3名):每人 500 $PUBLIC
🥉 三等奖(5名):每人 200 $PUBLIC
📋 评选标准
内容质量(相关性、清晰度、创意性)
互动热度(点赞、评论)
含有 Launchpool 参与截图的帖子将优先考虑
📄 注意事项
所有内容须为原创,严禁抄袭或虚假互动
获奖用户需完成 Gate广场实名认证
Gate 保留本次活动的最终解释权
FHE技术突破:加密计算提速百万倍 或将变革区块链隐私
FHE:隐私计算的未来之路
全同态加密(FHE)是一项先进的加密技术,允许对加密数据进行直接计算,从而在保护隐私的同时实现数据处理。FHE在金融、医疗、云计算等多个领域都有潜在应用,但由于其巨大的计算开销,目前距离商业化落地还有一段距离。
FHE的基本原理是将明文数据转换为多项式形式进行加密,然后在密文上执行计算操作。为了控制噪声增长,FHE采用了密钥切换、模数切换和自举等技术。目前主流的FHE方案包括BGV、BFV、CKKS等。
FHE面临的主要挑战是计算效率,与普通计算相比慢了约百万倍。为此,美国DARPA启动了DPRIVE计划,旨在将FHE的计算速度提升到普通计算的1/10。该计划从增大处理器字长、开发专用ASIC芯片、构建并行架构等方面着手优化FHE性能。
在区块链领域,FHE可用于保护链上隐私、AI训练数据隐私、隐私投票等场景。目前已有多个项目在探索FHE与区块链的结合,如Zama、Fhenix、Octra等。其中Zama基于TFHE构建了较为完善的开发工具链,而Octra则提出了基于超图的新型FHE实现。
尽管FHE目前仍处于早期阶段,但随着相关硬件的发展和更多资金的投入,其未来前景广阔。FHE有望为国防、金融、医疗等行业带来深刻变革,释放隐私数据的巨大潜力。