Обговорення сутності та перспектив застосування повністю гомоморфного шифрування

Нещодавня ринкова ситуація була млявою, що дало нам більше часу звернути увагу на розвиток деяких нових технологій. Незважаючи на те, що ринок шифрування 2024 року не є таким бурхливим, як у попередні роки, все ж є кілька нових технологій, які поступово стають зрілими. Сьогодні ми зосередимось на одній з примітних технологій: повністю гомоморфне шифрування (Fully Homomorphic Encryption, скорочено FHE).

Щоб зрозуміти цю складну концепцію FHE, нам спочатку потрібно зрозуміти значення "шифрування" та "гомоморф", а також чому важливо підкреслити слово "повністю".

Основні поняття шифрування

Шифрування є поширеним засобом захисту інформаційної безпеки. Наприклад, якщо Аліса хоче передати секретне число Бобу через третю сторону С, наприклад, "1314 520", вона може використовувати простий метод шифрування: помножити кожне число на 2. Таким чином, передана інформація перетворюється на "2628 1040". Коли Боб отримує цей рядок чисел, йому потрібно лише поділити кожне число на 2, щоб відновити первісну інформацію. Цей метод дозволяє передавати інформацію через третю сторону без розкриття справжнього змісту.

Гомоморфне шифрування

Гомоморфне шифрування йде далі, воно дозволяє виконувати певні обчислювальні операції над зашифрованими даними без необхідності спочатку їх розшифровувати. Припустимо, Алісі всього 7 років, і вона вміє виконувати лише найосновніші операції множення на 2 та ділення на 2. Тепер їй потрібно обчислити загальну суму електричної енергії за 12 місяців, при цьому щомісячна вартість електроенергії становить 400 юанів. Оскільки 400 помножити на 12 перевищує її обчислювальні можливості, вона вирішила звернутися за допомогою до інших, але не хоче розкривати конкретну суму.

Отже, Аліса використовувала підхід гомоморфного шифрування. Вона помножила 400 і 12 на 2, отримавши 800 і 24, а потім попросила C допомогти обчислити 800 помножити на 24. C обчислив результат 19200 і сказав Алісі, що вона потім ділить цей результат на 4 (що еквівалентно діленню на 2 двічі), і таким чином отримує правильну загальну суму 4800 грн. У цьому процесі C не знав, що насправді обчислюється, але Аліса через просте розшифрування отримала правильний результат.

Необхідність повністю гомоморфного шифрування

Однак, вищезгаданий простий метод гомоморфного шифрування має ризик бути зламаним. Якщо C досить розумний, він може за допомогою перебору вгадати вихідні дані. Це вимагає більш складного шифрування, а саме повністю гомоморфного шифрування.

Повністю гомоморфне шифрування дозволяє виконувати будь-яку кількість операцій додавання та множення на зашифрованих даних, а не лише обмежену кількість специфічних операцій. Це значно ускладнює злом, що дозволяє навіть складним математичним задачам виконуватися за умов захисту приватності.

Варто зазначити, що повністю гомоморфне шифрування отримало прорив у 2009 році. До цього часу можна було реалізувати лише часткове гомоморфне шифрування.

Повністю гомоморфне шифрування: застосування

Перспективи застосування повністю гомоморфного шифрування є надзвичайно широкими, особливо в сфері штучного інтелекту. Як відомо, потужні системи ШІ потребують величезних обсягів даних для навчання, але багато даних пов'язані з проблемами конфіденційності. Повністю гомоморфне шифрування забезпечує можливість вирішення цього протиріччя:

1. Виконати шифрування чутливих даних за допомогою повністю гомоморфного шифрування
2. Використання зашифрованих даних для навчання моделей ШІ
3. AI виводить зашифровані результати
4. Власник даних локально безпечно розшифровує результати

Цей підхід забезпечує конфіденційність даних і одночасно в повній мірі використовує потужність обчислень ШІ, досягаючи "і риби, і ведмежих лап".

Крім сфери ШІ, FHE також має важливі застосування в таких сферах, як розпізнавання облич. Наприклад, він може визначити, чи є людина справжньою, не торкаючись оригінальних даних обличчя.

Виклики та рішення повністю гомоморфного шифрування

Незважаючи на те, що повністю гомоморфне шифрування має великі перспективи, в реальних застосуваннях воно все ще стикається з величезними викликами, головним чином через величезні обсяги обчислень. Щоб вирішити цю проблему, деякі проекти запропонували інноваційні рішення, такі як створення спеціалізованих обчислювальних мереж і супутніх інфраструктур.

Наприклад, деякі проекти розробили мережеву архітектуру, подібну до PoW (доказ роботи) і PoS (доказ частки), та випустили спеціалізовані апаратні пристрої та супутні продукти, такі як NFT (незамінні токени), щоб підтримати масштабні обчислення FHE.

Висновок

З поширенням технологій штучного інтелекту питання конфіденційності даних стає все більш актуальним. Від національної безпеки до захисту особистої конфіденційності, технологія FHE може стати важливою технологічною лінією оборони. Хоча наразі FHE все ще перебуває на стадії розвитку, її потенціал не можна ігнорувати. У майбутньому, якщо технологія FHE зможе дійсно зрости, вона забезпечить потужну підтримку для захисту конфіденційності в епоху штучного інтелекту, ставши важливим інструментом для людства в умовах цифрових викликів.