encriptación completamente homomórfica(FHE)análisis técnico: principios, aplicaciones y perspectivas futuras
Recientemente, el mercado de encriptación ha tenido pocas fluctuaciones, lo que nos ha brindado más tiempo para centrarnos en el desarrollo de nuevas tecnologías. Aunque el mercado de encriptación de 2024 puede no ser tan espectacular como en años anteriores, todavía hay algunas nuevas tecnologías que están madurando gradualmente, entre las cuales se incluye el tema que vamos a discutir hoy: encriptación completamente homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, abreviado FHE).
Para entender este complejo concepto de FHE, primero necesitamos comprender qué es "encriptación", qué es "homomórfico" y por qué es "completamente".
Encriptación de los conceptos básicos
La forma más básica de encriptación es muy familiar para todos. Por ejemplo, Alice quiere enviar a Bob un mensaje secreto "1314 520". Si necesita enviar la información a través de un tercero C y garantizar la confidencialidad del mensaje, un método simple es multiplicar cada número por 2 para encriptarlo, convirtiéndolo en "2628 1040". Cuando Bob lo recibe, solo necesita dividir cada número por 2 para poder descifrar el mensaje original de Alice. Este método es la forma más básica de cifrado simétrico.
Cifrado homomórfico de concepto
Ahora, supongamos que Alice tiene solo 7 años y solo puede realizar las operaciones más simples de multiplicar por 2 y dividir por 2. Ella necesita calcular el total de la factura de electricidad de su casa durante 12 meses, siendo la factura mensual de 400 yuanes. Sin embargo, multiplicar 400 por 12 es demasiado complicado para ella, no puede calcularlo. Al mismo tiempo, no quiere que los demás sepan la información específica de la factura de electricidad.
En este caso, Alice puede utilizar un método simple de cifrado homomórfico. Ella multiplica 400 y 12 por 2 para encriptarlas, convirtiéndose en 800 y 24, y luego le pide a C que calcule el resultado de 800 multiplicado por 24. C calcula 19200 y se lo dice a Alice, quien luego divide el resultado por 2 y nuevamente por 2, obteniendo así el total correcto de la factura eléctrica de 4800 yuanes.
Este es un ejemplo simple de encriptación homomórfica de multiplicación. 800 multiplicado por 24 es en realidad una representación de 400 multiplicado por 12, y las formas antes y después de la transformación son las mismas, por lo que se llama "homomórfico". Este método permite que entidades no confiables realicen cálculos mientras protege los datos sensibles de la divulgación.
La necesidad de la encriptación completamente homomórfica
Sin embargo, los problemas del mundo real suelen ser más complejos. Si C puede inferir los datos originales de Alice a través de un método de fuerza bruta, entonces se necesita un método de encriptación más avanzado, que es donde entra en juego la encriptación completamente homomórfica.
La encriptación completamente homomórfica permite realizar operaciones de suma y multiplicación sobre datos encriptados un número arbitrario de veces, y no se limita a un número específico de operaciones. Esto aumenta enormemente la dificultad de descifrar y casi elimina la posibilidad de que terceros puedan espiar datos privados.
Hasta 2009, la nueva idea propuesta por Gentry y otros académicos realmente abrió la posibilidad de la encriptación completamente homomórfica. Esta tecnología es considerada como uno de los santos griales en el campo de la encriptación.
Escenarios de aplicación de FHE
La tecnología FHE tiene un valor potencial de aplicación en múltiples campos, siendo especialmente destacada en el ámbito de la IA.
Durante el proceso de entrenamiento de IA, la protección de la privacidad de grandes volúmenes de datos ha sido un problema espinoso. La tecnología de cifrado completamente homomórfico puede resolver bien este problema:
Encriptar datos sensibles utilizando el método de encriptación completamente homomórfica (FHE)
Usar datos encriptados para cálculos de IA
Resultado encriptado de la salida de IA
El usuario descifra el resultado localmente
Este enfoque protege la privacidad de los datos y aprovecha al máximo la poderosa capacidad de cálculo de la IA, logrando el objetivo de "tanto uno como otro".
Desafíos del FHE en aplicaciones prácticas
A pesar de que la tecnología FHE tiene un gran potencial, aún enfrenta enormes desafíos en la aplicación práctica, principalmente debido a su alto costo computacional. Para abordar este problema, algunos proyectos están intentando construir redes de potencia computacional y la infraestructura correspondiente.
Por ejemplo, hay proyectos que han propuesto arquitecturas de red similares a PoW+PoS para resolver el problema de la potencia de cálculo. Han lanzado dispositivos de hardware especializados para la minería, así como activos NFT similares a los certificados de trabajo. Estos intentos tienen como objetivo establecer una poderosa red de potencia de cálculo para allanar el camino para la aplicación a gran escala de la encriptación completamente homomórfica.
Perspectivas futuras de FHE
Si la IA puede aplicar a gran escala la tecnología de Cifrado homomórfico, esto impulsará enormemente el desarrollo de la IA, especialmente en términos de seguridad de datos y protección de la privacidad. Desde la seguridad nacional hasta la protección de la privacidad personal, la tecnología de FHE tiene amplias perspectivas de aplicación.
En la actual era de rápido desarrollo de la IA, los problemas de privacidad de datos se han vuelto cada vez más importantes. Si la tecnología de FHE puede madurar realmente, sin duda se convertirá en la última línea de defensa de la humanidad para proteger la privacidad en la era digital. Con el continuo avance de la tecnología, tenemos razones para esperar que FHE pueda desempeñar un papel importante en más campos en el futuro, proporcionando un sólido apoyo técnico para la seguridad de los datos y la protección de la privacidad.
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OldLeekNewSickle
· hace19h
Otra vez el equipo detrás del proyecto juega con el empaque técnico para tomar a la gente por tonta... ver sin decir.
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FloorSweeper
· hace19h
despierta... la encriptación no salvará tus datos preciosos de mí lmao
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bridge_anxiety
· hace19h
¿Realmente se han ido todos los que entienden?
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MainnetDelayedAgain
· hace19h
Han pasado 102 días desde la última vez que se mencionó que se debía resolver la privacidad de los datos~
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GovernancePretender
· hace19h
Potencia computacional tan cara, ¿quién se hace cargo de los gastos?
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MevHunter
· hace19h
Suena impresionante, pero la potencia computacional no puede soportarlo, ¿verdad?
Análisis de la tecnología FHE: ¿cómo protege la encriptación completamente homomórfica la privacidad de los datos de IA?
encriptación completamente homomórfica(FHE)análisis técnico: principios, aplicaciones y perspectivas futuras
Recientemente, el mercado de encriptación ha tenido pocas fluctuaciones, lo que nos ha brindado más tiempo para centrarnos en el desarrollo de nuevas tecnologías. Aunque el mercado de encriptación de 2024 puede no ser tan espectacular como en años anteriores, todavía hay algunas nuevas tecnologías que están madurando gradualmente, entre las cuales se incluye el tema que vamos a discutir hoy: encriptación completamente homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, abreviado FHE).
Para entender este complejo concepto de FHE, primero necesitamos comprender qué es "encriptación", qué es "homomórfico" y por qué es "completamente".
Encriptación de los conceptos básicos
La forma más básica de encriptación es muy familiar para todos. Por ejemplo, Alice quiere enviar a Bob un mensaje secreto "1314 520". Si necesita enviar la información a través de un tercero C y garantizar la confidencialidad del mensaje, un método simple es multiplicar cada número por 2 para encriptarlo, convirtiéndolo en "2628 1040". Cuando Bob lo recibe, solo necesita dividir cada número por 2 para poder descifrar el mensaje original de Alice. Este método es la forma más básica de cifrado simétrico.
Cifrado homomórfico de concepto
Ahora, supongamos que Alice tiene solo 7 años y solo puede realizar las operaciones más simples de multiplicar por 2 y dividir por 2. Ella necesita calcular el total de la factura de electricidad de su casa durante 12 meses, siendo la factura mensual de 400 yuanes. Sin embargo, multiplicar 400 por 12 es demasiado complicado para ella, no puede calcularlo. Al mismo tiempo, no quiere que los demás sepan la información específica de la factura de electricidad.
En este caso, Alice puede utilizar un método simple de cifrado homomórfico. Ella multiplica 400 y 12 por 2 para encriptarlas, convirtiéndose en 800 y 24, y luego le pide a C que calcule el resultado de 800 multiplicado por 24. C calcula 19200 y se lo dice a Alice, quien luego divide el resultado por 2 y nuevamente por 2, obteniendo así el total correcto de la factura eléctrica de 4800 yuanes.
Este es un ejemplo simple de encriptación homomórfica de multiplicación. 800 multiplicado por 24 es en realidad una representación de 400 multiplicado por 12, y las formas antes y después de la transformación son las mismas, por lo que se llama "homomórfico". Este método permite que entidades no confiables realicen cálculos mientras protege los datos sensibles de la divulgación.
La necesidad de la encriptación completamente homomórfica
Sin embargo, los problemas del mundo real suelen ser más complejos. Si C puede inferir los datos originales de Alice a través de un método de fuerza bruta, entonces se necesita un método de encriptación más avanzado, que es donde entra en juego la encriptación completamente homomórfica.
La encriptación completamente homomórfica permite realizar operaciones de suma y multiplicación sobre datos encriptados un número arbitrario de veces, y no se limita a un número específico de operaciones. Esto aumenta enormemente la dificultad de descifrar y casi elimina la posibilidad de que terceros puedan espiar datos privados.
Hasta 2009, la nueva idea propuesta por Gentry y otros académicos realmente abrió la posibilidad de la encriptación completamente homomórfica. Esta tecnología es considerada como uno de los santos griales en el campo de la encriptación.
Escenarios de aplicación de FHE
La tecnología FHE tiene un valor potencial de aplicación en múltiples campos, siendo especialmente destacada en el ámbito de la IA.
Durante el proceso de entrenamiento de IA, la protección de la privacidad de grandes volúmenes de datos ha sido un problema espinoso. La tecnología de cifrado completamente homomórfico puede resolver bien este problema:
Este enfoque protege la privacidad de los datos y aprovecha al máximo la poderosa capacidad de cálculo de la IA, logrando el objetivo de "tanto uno como otro".
Desafíos del FHE en aplicaciones prácticas
A pesar de que la tecnología FHE tiene un gran potencial, aún enfrenta enormes desafíos en la aplicación práctica, principalmente debido a su alto costo computacional. Para abordar este problema, algunos proyectos están intentando construir redes de potencia computacional y la infraestructura correspondiente.
Por ejemplo, hay proyectos que han propuesto arquitecturas de red similares a PoW+PoS para resolver el problema de la potencia de cálculo. Han lanzado dispositivos de hardware especializados para la minería, así como activos NFT similares a los certificados de trabajo. Estos intentos tienen como objetivo establecer una poderosa red de potencia de cálculo para allanar el camino para la aplicación a gran escala de la encriptación completamente homomórfica.
Perspectivas futuras de FHE
Si la IA puede aplicar a gran escala la tecnología de Cifrado homomórfico, esto impulsará enormemente el desarrollo de la IA, especialmente en términos de seguridad de datos y protección de la privacidad. Desde la seguridad nacional hasta la protección de la privacidad personal, la tecnología de FHE tiene amplias perspectivas de aplicación.
En la actual era de rápido desarrollo de la IA, los problemas de privacidad de datos se han vuelto cada vez más importantes. Si la tecnología de FHE puede madurar realmente, sin duda se convertirá en la última línea de defensa de la humanidad para proteger la privacidad en la era digital. Con el continuo avance de la tecnología, tenemos razones para esperar que FHE pueda desempeñar un papel importante en más campos en el futuro, proporcionando un sólido apoyo técnico para la seguridad de los datos y la protección de la privacidad.