FHE: الملابس الخفية للتشفير

التشفير المتجانس ( FHE ) هو تقنية تشفير متقدمة، يمكنها إجراء الحسابات مباشرة على البيانات المشفرة، مما يسمح بمعالجة البيانات مع حماية الخصوصية في نفس الوقت. لدى FHE العديد من السيناريوهات التطبيقية المحتملة، خاصة في مجالات معالجة وتحليل البيانات التي تتطلب حماية الخصوصية، مثل المالية، والرعاية الصحية، والحوسبة السحابية، وتعلم الآلة، وأنظمة التصويت، وإنترنت الأشياء، وحماية خصوصية blockchain. ومع ذلك، لا يزال يتعين على FHE أن ينتظر للتجارية، حيث أن التحديات الرئيسية تكمن في العبء الحسابي وذاكرة الخوارزمية الكبيرة، بالإضافة إلى قابلية التوسع الضعيفة.

المبادئ الأساسية لـ FHE

الجوهر في FHE هو إخفاء المعلومات الأصلية من خلال تعدد الحدود. يمكن تحويل التعددات إلى مسائل الجبر الخطي وحسابات المتجهات، مما يسهل على أجهزة الكمبيوتر الحديثة إجراء عمليات محسّنة للغاية.

تشمل عملية تشفير FHE:

1. اختيار متعددة الحدود المفتاح
2. إنشاء متعددة الحدود العشوائية
3. إنشاء كثيرات الحدود "الأخطاء" الصغيرة
4. دمج النص العادي مع كثيرات الحدود المذكورة أعلاه للتشفير

إدخال الضوضاء هو لمنع استنتاج المفتاح من خلال الإدخال المتكرر. ولكن الضوضاء ستتراكم مع الحسابات، مما قد يؤدي في النهاية إلى عدم القدرة على فك التشفير. لحل هذه المشكلة، اعتمد FHE على عدة تقنيات:

• تبديل المفتاح: تقليل حجم النص المشفر
• تبديل النمط: التحكم في زيادة الضوضاء
• الإقلاع الذاتي: إعادة ضبط الضوضاء إلى المستوى الأولي

حاليًا، هناك العديد من التنفيذات المحددة لخطط FHE، جميعها تستخدم تقنية التمهيد.

التحديات التي تواجه FHE

التحدي الرئيسي لـ FHE هو أن تكلفة الحسابات ضخمة. مقارنةً بالحسابات العادية، قد تكون حسابات FHE أبطأ بمقدار 500 مليون مرة. أطلق مكتب مشاريع البحوث المتقدمة التابع لوزارة الدفاع الأمريكية ( DARPA ) برنامج Dprive، الذي يهدف إلى زيادة سرعة حسابات FHE إلى 1/10 من الحسابات العادية. يركز البرنامج بشكل أساسي على الجوانب التالية:

1. زيادة طول معالج البيانات
2. تطوير معالج ASIC مخصص
3. بناء هيكلية MIMD المتوازية

على الرغم من التقدم البطيء، إلا أن تقنية FHE لا تزال تحمل دلالة فريدة في حماية البيانات الحساسة، وخاصة في المجالات العسكرية والطبية والمالية.

استخدام FHE في البلوكشين

في مجال blockchain ، يُستخدم FHE بشكل رئيسي لحماية خصوصية البيانات ، تشمل اتجاهات التطبيق ما يلي:

• الخصوصية على السلسلة
• خصوصية بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
• خصوصية التصويت على السلسلة
• مراجعة معاملات الخصوصية على السلسلة
• حلول MEV

لكن FHE تواجه أيضًا تحديات مثل الزيادة الكبيرة في تكاليف تشغيل المدققين.

المشاريع الرئيسية للتشفير القائم على الوظائف

حاليًا، تستخدم معظم مشاريع FHE تقنية تم بناؤها بواسطة Zama، مثل Fhenix وPrivasea وInco Network وMind Network وما إلى ذلك. تختلف هذه المشاريع بشكل أساسي في نماذج الأعمال.

بنيت Zama على خطة TFHE، حيث أنشأت مجموعة تطوير متكاملة نسبياً تجمع بين blockchain و AI.

اعتمد Octra تقنية أصلية قائمة على الرسم البياني الفائق لتحقيق FHE، وقام ببناء لغة جديدة للعقود الذكية وبروتوكول إجماع.

! [أبحاث Gate Ventures: FHE ، مرتديا عباءة هاري بوتر الاختفاء](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-d745afb65d7c110a6e633a6d73b60b5019283746574839201

آفاق

تكنولوجيا FHE لا تزال في مراحلها المبكرة، وتواجه العديد من التحديات:

• كفاءة الأداء منخفضة
• صعوبة المشروع عالية
• آفاق تجارية غير واضحة
• عدم كفاية الاستثمارات

لكن مع تطوير شرائح FHE المخصصة، ووجود طلب في مجالات الدفاع والمالية والرعاية الصحية وغيرها من المجالات الحيوية، من المتوقع أن تشهد تقنية FHE اختراقًا. تمتلك FHE القدرة على إطلاق العنان لبيانات الخصوصية وإمكانات الجمع بين التقنيات مثل الخوارزميات الكمومية المستقبلية، مما سيكون له تأثير عميق.

![معهد غيت فينتشرز: FHE، يرتدي عباءة الاختفاء من هاري بوتر])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-99ea73218c9e569a2de152d8a37338f4.webp(