Полностью гомоморфное шифрование FHE: Идеальный баланс между конфиденциальностью и вычислениями
Недавняя рыночная ситуация спокойна, что дало нам больше времени для внимания к развитию некоторых новых технологий. Хотя крипторынок 2024 года не так бурен, как в предыдущие годы, все же есть несколько новых технологий, которые постепенно становятся зрелыми, одной из которых является тема нашего обсуждения сегодня: полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption, сокращенно FHE).
Чтобы понять этот сложный концепт FHE, нам необходимо сначала разобраться в значениях "шифрование" и "гомоморфное", а также почему необходимо "полностью" гомоморфное шифрование.
Шифрование: основные концепции
Самый простой способ шифрования нам всем знаком. Например, Алиса хочет отправить Бобу секретное сообщение "1314 520". Чтобы обеспечить безопасность информации, Алиса может умножить каждое число на 2 для шифрования, превратив его в "2628 1040". Когда Боб получит сообщение, ему нужно просто разделить каждое число на 2, чтобы расшифровать оригинальное сообщение. Этот простой метод симметричного шифрования позволяет обеим сторонам безопасно передавать информацию без доверия третьим лицам.
Гомоморфное шифрование: продвинутый уровень
Гомоморфное шифрование идет дальше, оно позволяет выполнять вычисления над зашифрованными данными без необходимости предварительного расшифрования. Представьте себе, если у Алисы есть только базовые навыки умножения и деления, но ей нужно вычислить сложную задачу, например, общую сумму ее электрических расходов за 12 месяцев (по 400 юаней в месяц).
Алиса может умножить 400 и 12 на 2 для шифрования, чтобы получить 800 и 24, затем попросит третью сторону вычислить 800×24. После того как третья сторона получит результат 19200, Алиса разделит его на 4, чтобы получить правильную общую сумму за электричество 4800 юаней. В этом процессе третья сторона не может узнать фактические расходы Алисы на электричество и количество месяцев задолженности, но все же помогает завершить вычисления.
Необходимость полностью гомоморфного шифрования
Однако простое гомоморфное шифрование может быть взломано. Если третья сторона достаточно умна, она может с помощью метода полного перебора вывести исходные данные. Вот почему нам нужно "полностью" гомоморфное шифрование.
Полностью гомоморфное шифрование позволяет выполнять произвольное количество операций сложения и умножения над зашифрованными данными, при этом гарантируя правильность расшифрованного результата. Эта технология может обрабатывать сложные полиномиальные вычисления и почти может выразить большинство математических задач в мире, а не только простую арифметику.
Полностью гомоморфное шифрование достигло прорывного прогресса только в 2009 году, эта технология долгое время оставалась одним из святой граалей криптографии.
Применение FHE
Технология полностью гомоморфного шифрования (FHE) имеет потенциальные применения во многих областях, и искусственный интеллект (AI) является особенно привлекательным направлением.
В области ИИ данные являются ключевыми, но в то же время конфиденциальность данных также имеет решающее значение. Полностью гомоморфное шифрование позволяет ИИ проводить вычисления и обучение, не имея доступа к исходным данным. Конкретно говоря:
Владельцы данных могут шифровать чувствительные данные с помощью полностью гомоморфного шифрования.
Передать зашифрованные данные ИИ для обработки
AI возвращает зашифрованный результат
Владелец данных расшифровывает результаты локально
Этот способ как защищает конфиденциальность данных, так и в полной мере использует вычислительные возможности ИИ, достигая цели "и то, и другое".
Проблемы FHE в реальности
Несмотря на широкие перспективы полного гомоморфного шифрования (FHE), в реальных приложениях все еще существуют проблемы, главным образом из-за огромных вычислительных затрат. Чтобы решить эту проблему, некоторые проекты разрабатывают специализированное оборудование и сетевую архитектуру для поддержки вычислений FHE.
Заключение
С распространением технологий ИИ вопросы конфиденциальности данных становятся все более важными. От распознавания лиц на мобильных телефонах до информационной безопасности на национальном уровне, технологии полностью гомоморфного шифрования (FHE) могут сыграть важную роль. Если FHE действительно сможет достичь зрелости, она станет последней линией защиты конфиденциальности в эпоху ИИ, предоставляя необходимую защиту конфиденциальности при использовании удобств технологий.
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» .
17 Лайков
Награда
17
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
ForkPrince
· 15ч назад
Снова маркетинговая Криптография?
Посмотреть ОригиналОтветить0
SnapshotBot
· 19ч назад
Снова начинают разогревать старые блюда.
Посмотреть ОригиналОтветить0
DegenWhisperer
· 21ч назад
Эта технология слишком сложная.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ProbablyNothing
· 21ч назад
Вот это да, удивительно! Чтобы подсчитать открытый текст, нужно так усложнять?
Технология FHE: инструмент защиты конфиденциальности данных в эпоху ИИ
Полностью гомоморфное шифрование FHE: Идеальный баланс между конфиденциальностью и вычислениями
Недавняя рыночная ситуация спокойна, что дало нам больше времени для внимания к развитию некоторых новых технологий. Хотя крипторынок 2024 года не так бурен, как в предыдущие годы, все же есть несколько новых технологий, которые постепенно становятся зрелыми, одной из которых является тема нашего обсуждения сегодня: полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption, сокращенно FHE).
Чтобы понять этот сложный концепт FHE, нам необходимо сначала разобраться в значениях "шифрование" и "гомоморфное", а также почему необходимо "полностью" гомоморфное шифрование.
Шифрование: основные концепции
Самый простой способ шифрования нам всем знаком. Например, Алиса хочет отправить Бобу секретное сообщение "1314 520". Чтобы обеспечить безопасность информации, Алиса может умножить каждое число на 2 для шифрования, превратив его в "2628 1040". Когда Боб получит сообщение, ему нужно просто разделить каждое число на 2, чтобы расшифровать оригинальное сообщение. Этот простой метод симметричного шифрования позволяет обеим сторонам безопасно передавать информацию без доверия третьим лицам.
Гомоморфное шифрование: продвинутый уровень
Гомоморфное шифрование идет дальше, оно позволяет выполнять вычисления над зашифрованными данными без необходимости предварительного расшифрования. Представьте себе, если у Алисы есть только базовые навыки умножения и деления, но ей нужно вычислить сложную задачу, например, общую сумму ее электрических расходов за 12 месяцев (по 400 юаней в месяц).
Алиса может умножить 400 и 12 на 2 для шифрования, чтобы получить 800 и 24, затем попросит третью сторону вычислить 800×24. После того как третья сторона получит результат 19200, Алиса разделит его на 4, чтобы получить правильную общую сумму за электричество 4800 юаней. В этом процессе третья сторона не может узнать фактические расходы Алисы на электричество и количество месяцев задолженности, но все же помогает завершить вычисления.
Необходимость полностью гомоморфного шифрования
Однако простое гомоморфное шифрование может быть взломано. Если третья сторона достаточно умна, она может с помощью метода полного перебора вывести исходные данные. Вот почему нам нужно "полностью" гомоморфное шифрование.
Полностью гомоморфное шифрование позволяет выполнять произвольное количество операций сложения и умножения над зашифрованными данными, при этом гарантируя правильность расшифрованного результата. Эта технология может обрабатывать сложные полиномиальные вычисления и почти может выразить большинство математических задач в мире, а не только простую арифметику.
Полностью гомоморфное шифрование достигло прорывного прогресса только в 2009 году, эта технология долгое время оставалась одним из святой граалей криптографии.
Применение FHE
Технология полностью гомоморфного шифрования (FHE) имеет потенциальные применения во многих областях, и искусственный интеллект (AI) является особенно привлекательным направлением.
В области ИИ данные являются ключевыми, но в то же время конфиденциальность данных также имеет решающее значение. Полностью гомоморфное шифрование позволяет ИИ проводить вычисления и обучение, не имея доступа к исходным данным. Конкретно говоря:
Этот способ как защищает конфиденциальность данных, так и в полной мере использует вычислительные возможности ИИ, достигая цели "и то, и другое".
Проблемы FHE в реальности
Несмотря на широкие перспективы полного гомоморфного шифрования (FHE), в реальных приложениях все еще существуют проблемы, главным образом из-за огромных вычислительных затрат. Чтобы решить эту проблему, некоторые проекты разрабатывают специализированное оборудование и сетевую архитектуру для поддержки вычислений FHE.
Заключение
С распространением технологий ИИ вопросы конфиденциальности данных становятся все более важными. От распознавания лиц на мобильных телефонах до информационной безопасности на национальном уровне, технологии полностью гомоморфного шифрования (FHE) могут сыграть важную роль. Если FHE действительно сможет достичь зрелости, она станет последней линией защиты конфиденциальности в эпоху ИИ, предоставляя необходимую защиту конфиденциальности при использовании удобств технологий.