Discusión sobre los principios y perspectivas de aplicación de la encriptación completamente homomórfica ( FHE )

Recientemente, la tendencia del mercado se ha ralentizado, lo que nos da más tiempo para centrarnos en el desarrollo de algunas tecnologías emergentes. Aunque el mercado de encriptación de 2024 no es tan espectacular como en años anteriores, aún hay algunas nuevas tecnologías que están madurando gradualmente. Hoy, el tema que vamos a discutir es la tecnología "encriptación completamente homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, FHE)".

Para entender este complejo concepto de FHE, primero necesitamos comprender el significado de "encriptación" y "homomórfico", así como por qué es necesario alcanzar el nivel de "completo".

Conceptos básicos de la encriptación

La forma más básica de encriptación es muy familiar para todos. Por ejemplo, si Alice quiere transmitir un número secreto a Bob "1314 520", pero no quiere que el tercero que transmite, C, conozca el contenido. Pueden acordar una regla simple de encriptación: multiplicar cada número por 2. Así, la información que Alice envía se convierte en "2628 1040". Bob, al recibirlo, solo necesita dividir cada número por 2 para obtener la información original. Esta es una forma simple de encriptación simétrica.

Cifrado homomórfico de la concepto

Ahora imaginemos un escenario más complejo: Alice, de 7 años, solo sabe hacer las operaciones más simples de multiplicar por 2 y dividir por 2. Necesita calcular el total de la factura de electricidad de 12 meses en casa, siendo el costo mensual de 400 yuanes. Pero esta operación de multiplicación es demasiado difícil para ella.

Alice no quiere que otros sepan la información específica sobre la factura de electricidad, pero necesita ayuda para calcularla. Así que utiliza un método de encriptación multiplicando por 2 para cifrar los datos, haciendo que C calcule el resultado de 800 multiplicado por 24. C rápidamente obtiene 19200 y se lo dice a Alice. Luego, Alice divide el resultado por 2 dos veces, y así obtiene el total correcto de la factura de electricidad, 4800 yuanes.

Este es un ejemplo simple de cifrado homomórfico de multiplicación. 800 multiplicado por 24 es en realidad un mapeo de 400 multiplicado por 12, manteniendo la misma forma antes y después de la encriptación, por lo que se llama "homomórfico". Este método permite delegar cálculos a terceros no confiables, mientras protege los datos sensibles de ser divulgados.

La necesidad de la encriptación completamente homomórfica

Sin embargo, los problemas del mundo real suelen ser más complejos. Si C logra inferir los datos originales de Alice a través de ciertos métodos, entonces el simple cifrado homomórfico no será lo suficientemente seguro.

En este momento, es necesario introducir la tecnología de "encriptación completamente homomórfica". Alice puede agregar más pasos de cálculo sobre la base de la multiplicación original, como operaciones de multiplicación y adición múltiples. Esto aumenta considerablemente la dificultad para que C lo rompa.

El significado de "total" se refiere a que, sin importar cuán complejos sean los cálculos polinómicos, se pueden realizar operaciones de suma y multiplicación en estado de encriptación tantas veces como se desee, y al final se puede descifrar para obtener el resultado correcto. Esta tecnología puede manejar casi todos los problemas matemáticos, y no se limita a cálculos simples.

La encriptación completamente homomórfica ha sido durante mucho tiempo el santo grial en el campo de la criptografía. No fue hasta 2009 que las nuevas ideas propuestas por Gentry y otros académicos realmente abrieron la posibilidad de la encriptación completamente homomórfica.

Escenarios de aplicación de la tecnología FHE

Un área importante de aplicación de la tecnología FHE es la inteligencia artificial. Como es bien sabido, los poderosos sistemas de IA requieren entrenamiento con grandes volúmenes de datos, pero muchos de esos datos son altamente privados. La tecnología FHE puede resolver bien esta contradicción:

1. Encriptar datos sensibles utilizando encriptación completamente homomórfica
2. Usar datos encriptados para entrenar modelos de IA
3. AI genera el resultado de encriptación

De esta manera, el sistema de IA no accede a los datos originales, sino que procesa vectores encriptados. El propietario de los datos puede descifrar de manera segura los resultados de salida de la IA en local. Esto permite aprovechar al máximo la potente capacidad de cálculo de la IA mientras se protege la privacidad de los datos.

Desafíos de la encriptación completamente homomórfica en aplicaciones prácticas

A pesar de que la tecnología FHE tiene un gran potencial, todavía enfrenta algunos desafíos en su aplicación práctica. El principal problema es que el cálculo FHE requiere una potencia de cómputo extremadamente grande, y tanto el proceso de encriptación, como el de cálculo y el de de encriptación son muy lentos.

Para abordar este problema, algunos proyectos están intentando construir redes de potencia computacional FHE especializadas. Por ejemplo, un proyecto propuso una arquitectura de red que combina características de PoW y PoS, y lanzó dispositivos de hardware dedicados y activos NFT para apoyar el funcionamiento de la red.

La importancia de la tecnología FHE

Si la IA puede aplicar a gran escala la tecnología de Cifrado homomórfico, impulsará enormemente el desarrollo de la IA. Actualmente, muchos países se centran en la regulación de la IA en cuestiones de seguridad de datos y protección de la privacidad, y la tecnología de Cifrado homomórfico puede resolver eficazmente estas preocupaciones.

Desde la seguridad nacional hasta la protección de la privacidad personal, el rango de aplicaciones de la tecnología FHE es muy amplio. En la inminente era de la IA, la tecnología FHE podría convertirse en la última línea de defensa para proteger la privacidad humana. A medida que la tecnología continúa madurando, tenemos razones para esperar que FHE desempeñe un papel cada vez más importante en el futuro.