Explorar el contenido y las perspectivas de aplicación de la encriptación completamente homomórfica

Recientemente, el mercado ha estado débil, lo que nos ha dado más tiempo para centrarnos en el desarrollo de algunas tecnologías emergentes. Aunque el mercado de encriptación de 2024 no es tan grandioso como en años anteriores, todavía hay algunas nuevas tecnologías que están madurando poco a poco. Hoy, nos enfocaremos en una tecnología fascinante: encriptación completamente homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, abreviado FHE).

Para entender este complejo concepto de FHE, primero necesitamos comprender el significado de "encriptación" y "homomórfico", así como por qué es importante enfatizar la palabra "completamente".

Conceptos básicos de encriptación

La encriptación es un medio común para proteger la seguridad de la información. Por ejemplo, si Alice quiere transmitir un número secreto a Bob a través de un tercero C, como "1314 520", puede utilizar un método de encriptación simple: multiplicar cada número por 2. De esta manera, la información transmitida se convierte en "2628 1040". Cuando Bob recibe esta serie de números, solo necesita dividir cada número por 2 para recuperar la información original. Este método permite que la transmisión de información se realice a través de un tercero sin revelar el contenido real.

Cifrado homomórfico de la concepción

El cifrado homomórfico va un paso más allá, ya que permite realizar operaciones de cálculo específicas sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptarlos primero. Supongamos que Alice tiene solo 7 años y solo sabe realizar las operaciones básicas de multiplicar por 2 y dividir por 2. Ahora necesita calcular el total de su factura de electricidad durante 12 meses, siendo la factura mensual de 400 yuanes. Dado que 400 multiplicado por 12 excede su capacidad de cálculo, decide pedir ayuda a otros, pero no quiere revelar la cantidad exacta.

Entonces, Alice adoptó la idea del cifrado homomórfico. Multiplicó 400 y 12 por 2, obteniendo 800 y 24, y luego pidió ayuda a C para calcular 800 multiplicado por 24. Después de que C calculó el resultado 19200, se lo dijo a Alice, quien luego dividió este resultado entre 4 (equivalente a dividir entre 2 dos veces), obteniendo así el monto total correcto de 4800 yuanes. En este proceso, C no sabía lo que se estaba calculando realmente, pero Alice obtuvo el resultado correcto a través de una simple desencriptación.

La necesidad de la encriptación completamente homomórfica

Sin embargo, el método de encriptación homomórfica simple mencionado anteriormente tiene el riesgo de ser vulnerado. Si C es lo suficientemente inteligente, podría adivinar los datos originales mediante fuerza bruta. Esto requiere un método de encriptación más complejo, es decir, encriptación completamente homomórfica.

El cifrado completamente homomórfico permite realizar operaciones de adición y multiplicación en datos encriptados un número arbitrario de veces, y no se limita a unas pocas operaciones específicas. Esto aumenta significativamente la dificultad de romper el cifrado, lo que permite que incluso problemas matemáticos complejos se calculen bajo la premisa de proteger la privacidad.

Cabe mencionar que el cifrado completamente homomórfico no logró avances significativos hasta 2009. Antes de eso, solo se podía lograr encriptación homomórfica parcial.

Aplicaciones de la encriptación completamente homomórfica

La aplicación de la encriptación completamente homomórfica tiene un futuro muy prometedor, especialmente en el campo de la inteligencia artificial. Como se sabe, los poderosos sistemas de IA requieren un entrenamiento con grandes volúmenes de datos, pero muchos de estos datos están relacionados con problemas de privacidad. La encriptación completamente homomórfica ofrece una posible solución a esta contradicción:

1. Realizar la encriptación FHE de datos sensibles
2. Usar datos encriptados para entrenar el modelo de IA
3. AI produce resultados encriptados
4. El propietario de los datos descifra los resultados de forma segura en local

Este enfoque garantiza tanto la privacidad de los datos como el aprovechamiento completo de la poderosa capacidad de cálculo de la IA, logrando así "donde se pueden tener tanto el pez como el oso".

Además del campo de la IA, el Cifrado homomórfico (FHE) también tiene aplicaciones importantes en escenarios como el reconocimiento facial. Por ejemplo, puede determinar si se trata de una persona real sin acceder a los datos originales de la cara.

Desafíos y soluciones de la encriptación completamente homomórfica

A pesar de que el FHE tiene un gran potencial, aún enfrenta enormes desafíos en su aplicación práctica, principalmente debido a la gran cantidad de cálculos. Para abordar este problema, algunos proyectos han propuesto soluciones innovadoras, como la construcción de redes de potencia computacional especializadas y la infraestructura de apoyo.

Por ejemplo, algunos proyectos han diseñado arquitecturas de red que combinan PoW (Prueba de trabajo) y PoS (Prueba de participación), y han lanzado dispositivos de hardware dedicados y productos complementarios como NFT (tokens no fungibles) para apoyar cálculos FHE a gran escala.

Conclusión

Con la proliferación de la tecnología de IA, los problemas de privacidad de datos se han vuelto cada vez más destacados. Desde la seguridad nacional hasta la protección de la privacidad personal, la tecnología FHE podría convertirse en una importante línea de defensa tecnológica. Aunque actualmente FHE aún se encuentra en una etapa de desarrollo, su potencial no debe ser subestimado. En el futuro, si la tecnología FHE puede madurar realmente, proporcionará un sólido apoyo para la protección de la privacidad en la era de la IA, convirtiéndose en una herramienta importante para la humanidad frente a los desafíos de la digitalización.