Повністю гомоморфне шифрування(FHE) технічний аналіз: принципи, застосування та майбутнє
Нещодавно ринок шифрування демонструє невеликі коливання, що дає нам більше часу для уваги до розвитку нових технологій. Хоча ринок шифрування 2024 року може бути не таким бурхливим, як у попередні роки, однак все ще є кілька нових технологій, які поступово дозрівають, серед яких тема, яку ми сьогодні обговоримо: повністю гомоморфне шифрування (Fully Homomorphic Encryption, скорочено FHE).
Щоб зрозуміти цей складний концепт FHE, нам спочатку потрібно зрозуміти, що таке "шифрування", що таке "гомоморфне", а також чому потрібно "повністю".
Шифрування основні поняття
Найбазовіший спосіб шифрування всім добре знайомий. Наприклад, Аліса хоче передати Бобу таємне повідомлення "1314 520". Якщо потрібно передати інформацію через третього боку C і при цьому забезпечити конфіденційність інформації, простим способом є множення кожного числа на 2 для шифрування, перетворюючи його на "2628 1040". Коли Боб отримує повідомлення, йому потрібно просто поділити кожне число на 2, щоб розшифрувати початкову інформацію Аліси. Цей спосіб і є найосновніше симетричне шифрування.
Гомоморфне шифрування
Зараз припустимо, що Алісі всього 7 років, і вона може виконувати лише найпростіші операції множення на 2 та ділення на 2. Їй потрібно підрахувати загальну суму рахунків за електроенергію в домі за 12 місяців, де щомісячний рахунок становить 400 юанів. Але множення 400 на 12 для неї занадто складне, вона не може це обчислити. Водночас вона не хоче, щоб інші знали конкретну інформацію про рахунки за електроенергію.
У цьому випадку Аліса може використовувати простий метод гомоморфного шифрування. Вона помножує 400 і 12 на 2 для шифрування, перетворюючи їх на 800 і 24, а потім просить C обчислити 800 помножити на 24. C обчислює 19200 і повідомляє Алісі, після чого Аліса ділить результат на 2, а потім знову на 2, отримуючи правильну загальну суму електроенергії 4800 юанів.
Це простий приклад гомоморфного шифрування множення. 800 помножити на 24 насправді є відображенням 400 помножити на 12, форма до і після перетворення залишається такою ж, тому це називається "гомоморфним". Цей метод дозволяє делегувати обчислення ненадійним сутностям, одночасно захищаючи чутливі дані від витоку.
Необхідність повністю гомоморфного шифрування
Однак проблеми реального світу часто є більш складними. Якщо C зможе вивести початкові дані Аліси за допомогою методу перебору, тоді знадобляться більш просунуті способи шифрування, і саме тут на допомогу приходить повністю гомоморфне шифрування.
повністю гомоморфне шифрування дозволяє виконувати довільну кількість операцій додавання та множення над зашифрованими даними, а не лише обмежену кількість операцій. Це значно підвищує складність зламу, практично усуваючи можливість стороннього спостереження за приватними даними.
До 2009 року новий підхід, запропонований Джентрі та іншими вченими, справді відкрив можливості для повністю гомоморфного шифрування. Цю технологію вважають одним із священних граалів у галузі шифрування.
Сценарії застосування повністю гомоморфного шифрування
Технологія FHE має потенційну цінність у багатьох сферах, особливо в області штучного інтелекту.
У процесі навчання ШІ захист конфіденційності великої кількості даних завжди був складним питанням. Технологія FHE може чудово вирішити цю проблему:
Зашифрувати чутливі дані за допомогою повністю гомоморфного шифрування
Використання зашифрованих даних для обчислень на основі ШІ
AI виводить зашифрований результат
Користувач розкриває результати локально
Цей спосіб одночасно захищає конфіденційність даних і дозволяє в повній мірі використовувати потужність AI, досягаючи цілі "і те, і інше".
Виклики FHE у практичних застосуваннях
Хоча технологія повністю гомоморфного шифрування має великі перспективи, в реальному застосуванні вона все ще стикається з величезними викликами, головним чином через високі витрати на обчислення. Щоб вирішити цю проблему, деякі проекти намагаються створити спеціалізовані мережі обчислювальних потужностей та супутні інфраструктури.
Наприклад, деякі проекти запропонували мережеву архітектуру, схожу на PoW+PoS, для вирішення проблеми обчислювальної потужності. Вони випустили спеціальні апаратні пристрої для майнінгу, а також активи NFT, схожі на трудові сертифікати. Ці спроби спрямовані на створення потужної обчислювальної мережі, яка прокладе шлях для масового застосування FHE.
Перспективи FHE
Якщо ШІ зможе широко застосовувати повністю гомоморфне шифрування, це значно сприятиме розвитку ШІ, особливо в сферах безпеки даних та захисту приватності. Від національної безпеки до захисту особистої приватності, технологія FHE має широкі перспективи застосування.
У швидко розвиваючомуся світі штучного інтелекту питання конфіденційності даних стає все більш важливим. Якщо технологія повністю гомоморфного шифрування справді зможе досягти зрілості, вона, без сумніву, стане останнім бастіоном для людства у захисті конфіденційності в цифрову еру. З постійним прогресом технології ми маємо підстави сподіватися, що FHE зможе відігравати важливу роль у більшій кількості сфер у майбутньому, надаючи потужну технологічну підтримку для безпеки даних і захисту конфіденційності.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
13 лайків
Нагородити
13
7
Поділіться
Прокоментувати
0/400
OldLeekNewSickle
· 19год тому
Знову бачу, як вечірка проєкту грає з технічною упаковкою, обдурюючи людей, як лохів... бачити, але не говорити.
Переглянути оригіналвідповісти на0
FloorSweeper
· 19год тому
прокидайся... шифрування не врятує твої дорогоцінні дані від мене лол
Переглянути оригіналвідповісти на0
bridge_anxiety
· 19год тому
Справжні люди, які розуміють, напевно, вже пішли.
Переглянути оригіналвідповісти на0
MainnetDelayedAgain
· 19год тому
Від останнього разу, коли говорили про вирішення проблеми конфіденційності даних, минуло вже 102 дні~
Переглянути оригіналвідповісти на0
GovernancePretender
· 19год тому
Обчислювальна потужність така дорога, хто буде відповідати за витрати?
Переглянути оригіналвідповісти на0
MevHunter
· 19год тому
Слухай, це звучить вражаюче, але обчислювальна потужність не витримає, правда?
Аналіз технології FHE: як повністю гомоморфне шифрування захищає конфіденційність даних AI
Повністю гомоморфне шифрування(FHE) технічний аналіз: принципи, застосування та майбутнє
Нещодавно ринок шифрування демонструє невеликі коливання, що дає нам більше часу для уваги до розвитку нових технологій. Хоча ринок шифрування 2024 року може бути не таким бурхливим, як у попередні роки, однак все ще є кілька нових технологій, які поступово дозрівають, серед яких тема, яку ми сьогодні обговоримо: повністю гомоморфне шифрування (Fully Homomorphic Encryption, скорочено FHE).
Щоб зрозуміти цей складний концепт FHE, нам спочатку потрібно зрозуміти, що таке "шифрування", що таке "гомоморфне", а також чому потрібно "повністю".
Шифрування основні поняття
Найбазовіший спосіб шифрування всім добре знайомий. Наприклад, Аліса хоче передати Бобу таємне повідомлення "1314 520". Якщо потрібно передати інформацію через третього боку C і при цьому забезпечити конфіденційність інформації, простим способом є множення кожного числа на 2 для шифрування, перетворюючи його на "2628 1040". Коли Боб отримує повідомлення, йому потрібно просто поділити кожне число на 2, щоб розшифрувати початкову інформацію Аліси. Цей спосіб і є найосновніше симетричне шифрування.
Гомоморфне шифрування
Зараз припустимо, що Алісі всього 7 років, і вона може виконувати лише найпростіші операції множення на 2 та ділення на 2. Їй потрібно підрахувати загальну суму рахунків за електроенергію в домі за 12 місяців, де щомісячний рахунок становить 400 юанів. Але множення 400 на 12 для неї занадто складне, вона не може це обчислити. Водночас вона не хоче, щоб інші знали конкретну інформацію про рахунки за електроенергію.
У цьому випадку Аліса може використовувати простий метод гомоморфного шифрування. Вона помножує 400 і 12 на 2 для шифрування, перетворюючи їх на 800 і 24, а потім просить C обчислити 800 помножити на 24. C обчислює 19200 і повідомляє Алісі, після чого Аліса ділить результат на 2, а потім знову на 2, отримуючи правильну загальну суму електроенергії 4800 юанів.
Це простий приклад гомоморфного шифрування множення. 800 помножити на 24 насправді є відображенням 400 помножити на 12, форма до і після перетворення залишається такою ж, тому це називається "гомоморфним". Цей метод дозволяє делегувати обчислення ненадійним сутностям, одночасно захищаючи чутливі дані від витоку.
Необхідність повністю гомоморфного шифрування
Однак проблеми реального світу часто є більш складними. Якщо C зможе вивести початкові дані Аліси за допомогою методу перебору, тоді знадобляться більш просунуті способи шифрування, і саме тут на допомогу приходить повністю гомоморфне шифрування.
повністю гомоморфне шифрування дозволяє виконувати довільну кількість операцій додавання та множення над зашифрованими даними, а не лише обмежену кількість операцій. Це значно підвищує складність зламу, практично усуваючи можливість стороннього спостереження за приватними даними.
До 2009 року новий підхід, запропонований Джентрі та іншими вченими, справді відкрив можливості для повністю гомоморфного шифрування. Цю технологію вважають одним із священних граалів у галузі шифрування.
Сценарії застосування повністю гомоморфного шифрування
Технологія FHE має потенційну цінність у багатьох сферах, особливо в області штучного інтелекту.
У процесі навчання ШІ захист конфіденційності великої кількості даних завжди був складним питанням. Технологія FHE може чудово вирішити цю проблему:
Цей спосіб одночасно захищає конфіденційність даних і дозволяє в повній мірі використовувати потужність AI, досягаючи цілі "і те, і інше".
Виклики FHE у практичних застосуваннях
Хоча технологія повністю гомоморфного шифрування має великі перспективи, в реальному застосуванні вона все ще стикається з величезними викликами, головним чином через високі витрати на обчислення. Щоб вирішити цю проблему, деякі проекти намагаються створити спеціалізовані мережі обчислювальних потужностей та супутні інфраструктури.
Наприклад, деякі проекти запропонували мережеву архітектуру, схожу на PoW+PoS, для вирішення проблеми обчислювальної потужності. Вони випустили спеціальні апаратні пристрої для майнінгу, а також активи NFT, схожі на трудові сертифікати. Ці спроби спрямовані на створення потужної обчислювальної мережі, яка прокладе шлях для масового застосування FHE.
Перспективи FHE
Якщо ШІ зможе широко застосовувати повністю гомоморфне шифрування, це значно сприятиме розвитку ШІ, особливо в сферах безпеки даних та захисту приватності. Від національної безпеки до захисту особистої приватності, технологія FHE має широкі перспективи застосування.
У швидко розвиваючомуся світі штучного інтелекту питання конфіденційності даних стає все більш важливим. Якщо технологія повністю гомоморфного шифрування справді зможе досягти зрілості, вона, без сумніву, стане останнім бастіоном для людства у захисті конфіденційності в цифрову еру. З постійним прогресом технології ми маємо підстави сподіватися, що FHE зможе відігравати важливу роль у більшій кількості сфер у майбутньому, надаючи потужну технологічну підтримку для безпеки даних і захисту конфіденційності.