Обсуждение содержания и перспектив применения полностью гомоморфного шифрования

В последнее время рынок находится в состоянии затишья, что дало нам больше времени сосредоточиться на развитии некоторых новых технологий. Хотя рынок шифрования в 2024 году не так многогранен, как в предыдущие годы, все же есть несколько новых технологий, которые постепенно становятся зрелыми. Сегодня мы сосредоточим внимание на одной интересной технологии: полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption, сокращенно FHE).

Чтобы понять эту сложную концепцию FHE, нам нужно сначала понять значение "шифрование" и "гомоморфное", а также почему важно подчеркивать слово "полностью".

Шифрование: основные понятия

Шифрование является распространенным способом защиты безопасности информации. Приведем простой пример: если Алиса хочет передать секретное число Бобу через третью сторону С, например, "1314 520", она может использовать простой метод шифрования: умножить каждое число на 2. Таким образом, передаваемая информация превращается в "2628 1040". Когда Боб получает эту последовательность чисел, ему нужно только разделить каждое число на 2, чтобы восстановить оригинальную информацию. Этот метод позволяет передавать информацию через третью сторону без раскрытия ее истинного содержания.

Гомоморфное шифрование

Гомоморфное шифрование идет дальше, оно позволяет выполнять определенные вычислительные операции над зашифрованными данными, не требуя предварительного расшифрования. Предположим, что Алисе всего 7 лет, и она умеет только выполнять самые простые операции умножения на 2 и деления на 2. Теперь ей нужно вычислить общую сумму электричества за 12 месяцев, где ежемесячный счет составляет 400 юаней. Поскольку 400 умножить на 12 превышает ее вычислительные способности, она решила обратиться за помощью к другим, но не хочет раскрывать конкретную сумму.

Таким образом, Алиса использовала подход гомоморфного шифрования. Она умножила 400 и 12 на 2, получив 800 и 24, а затем попросила С помочь вычислить 800 умножить на 24. После того как С вычислил результат 19200, он сообщил Алисе, что она делит этот результат на 4 (что эквивалентно делению на 2 дважды) и получает правильную сумму 4800 юаней. В этом процессе С не знал, что именно вычисляется, но Алиса с помощью простого дешифрования получила правильный результат.

Необходимость полностью гомоморфного шифрования

Однако вышеупомянутый простой метод гомоморфного шифрования имеет риск быть взломанным. Если C достаточно умён, он может угадать исходные данные методом полного перебора. Это требует более сложного метода шифрования, а именно полностью гомоморфного шифрования.

Полностью гомоморфное шифрование позволяет выполнять произвольное количество операций сложения и умножения над зашифрованными данными, а не ограничиваться определенным числом операций. Это значительно увеличивает трудность взлома, позволяя вычислять даже сложные математические задачи при соблюдении конфиденциальности.

Стоит упомянуть, что полностью гомоморфное шифрование достигло прорывных успехов только в 2009 году. До этого времени было возможно реализовать лишь частичное гомоморфное шифрование.

Применение полностью гомоморфного шифрования

Перспективы применения полностью гомоморфного шифрования очень широки, особенно в области искусственного интеллекта. Как известно, мощные системы ИИ требуют огромных объемов данных для обучения, но многие данные касаются вопросов конфиденциальности. Полностью гомоморфное шифрование предоставляет возможность решить эту противоречие:

1. Выполнить шифрование чувствительных данных с использованием полностью гомоморфного шифрования
2. Используйте шифрованные данные для обучения модели ИИ
3. AI выводит зашифрованный результат
4. Владельцы данных локально безопасно расшифровывают результаты

Этот метод обеспечивает как защиту конфиденциальности данных, так и полное использование мощных вычислительных возможностей ИИ, достигая "и рыбы, и медведя".

Помимо области ИИ, полностью гомоморфное шифрование также имеет важные применения в таких сценариях, как распознавание лиц. Например, оно может определить, является ли объект настоящим человеком, не обращаясь к исходным данным лица.

Проблемы и решения полностью гомоморфного шифрования

Несмотря на широкие перспективы полностью гомоморфного шифрования, в его практическом применении по-прежнему возникают огромные проблемы, главным образом из-за больших объемов вычислений. Для решения этой проблемы некоторые проекты предложили инновационные решения, такие как создание специализированных вычислительных сетей и сопутствующей инфраструктуры.

Например, некоторые проекты разработали сетевую архитектуру, похожую на смешивание PoW (доказательство работы) и PoS (доказательство доли), и выпустили специализированные аппаратные устройства и такие сопутствующие продукты, как NFT (некомплектные токены), чтобы поддержать масштабные вычисления с использованием полностью гомоморфного шифрования.

Заключение

С распространением технологий ИИ вопросы конфиденциальности данных становятся все более актуальными. От национальной безопасности до защиты личной конфиденциальности, технологии полностью гомоморфного шифрования могут стать важной технологической защитой. Хотя в настоящее время FHE еще находится на стадии разработки, его потенциал нельзя игнорировать. В будущем, если технологии FHE действительно смогут достичь зрелости, они предоставят мощную поддержку для защиты конфиденциальности в эпоху ИИ и станут важным инструментом для человечества в условиях цифровых вызовов.