encriptação totalmente homomórfica FHE:a revolução da proteção da privacidade na era da IA

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encriptação totalmente homomórfica: a arma de proteção de privacidade na era da IA

Recentemente, o mercado de encriptação tem estado desanimado, o que nos deu mais tempo para focar no desenvolvimento de algumas tecnologias emergentes. Embora a volatilidade do mercado em 2024 não seja tão intensa como em anos anteriores, ainda há algumas novas tecnologias que estão amadurecendo gradualmente, incluindo a encriptação totalmente homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, abreviada como FHE), que vamos discutir hoje.

Para entender o complexo conceito de FHE, precisamos primeiro esclarecer o que é "encriptação", "homomórfico" e por que é "total".

Linguagem simples para explicar a encriptação totalmente homomórfica FHE e suas aplicações

encriptação de conceitos básicos

A forma mais simples de encriptação é bem conhecida por todos nós. Por exemplo, se a Alice quiser enviar um número secreto "1314 520" ao Bob, mas não quiser que um terceiro saiba o conteúdo, ela pode utilizar um método simples de encriptação: multiplicar cada número por 2. Assim, a informação transmitida torna-se "2628 1040". Quando o Bob a recebe, basta dividir cada número por 2 para obter a informação original.

Este método de encriptação simétrica permite que duas partes troquem informações de forma segura sem confiar no mensageiro.

Criptografia homomórfica de conceito

Agora, vamos considerar um cenário mais complexo. Suponha que Alice tenha apenas 7 anos e só saiba fazer as operações básicas de multiplicação e divisão. Ela precisa calcular a conta de eletricidade da casa durante 12 meses, sendo 400 yuan por mês, mas ela não consegue fazer essa multiplicação complicada.

Alice não queria que os outros soubessem o valor exato da conta de luz e o número de meses, então ela usou um método engenhoso. Ela multiplicou 400 e 12 por 2, e pediu a uma pessoa C, que podia fazer cálculos complexos, para ajudá-la a calcular 800 multiplicado por 24. C calculou o resultado como 19200, e após informar Alice, ela dividiu esse resultado por 4 (ou seja, dividiu por 2 duas vezes), obtendo assim o valor total correto da conta de luz de 4800 yuan.

Este é um exemplo simples de encriptação homomórfica de multiplicação. 800 multiplicado por 24 é, na verdade, um mapeamento de 400 multiplicado por 12, mantendo a forma inalterada antes e depois da encriptação, por isso é chamado de "homomórfico". Este método permite que Alice delegue cálculos a terceiros não confiáveis, enquanto protege informações sensíveis.

Explicação simples sobre a encriptação totalmente homomórfica FHE e seus cenários de aplicação

Por que precisamos de "encriptação totalmente homomórfica"

No entanto, os problemas do mundo real costumam ser mais complexos. Se C for suficientemente inteligente, pode conseguir quebrar o número que Alice originalmente pretendia calcular através de um método de força bruta. Isso requer uma tecnologia de "encriptação totalmente homomórfica" mais avançada para resolver.

A encriptação totalmente homomórfica permite a execução de operações de adição e multiplicação um número arbitrário de vezes em dados encriptados, e não se limita a operações específicas ou a um número limitado de vezes. Isso aumenta significativamente a dificuldade de quebra, tornando quase impossível para terceiros espreitar os dados originais.

A tecnologia de encriptação totalmente homomórfica só alcançou avanços significativos em 2009, tornando-se um importante marco no campo da encriptação.

Cenários de aplicação da FHE: o caso da IA

Uma área importante de aplicação da tecnologia FHE é a inteligência artificial. É bem conhecido que sistemas de IA poderosos necessitam de grandes quantidades de dados para treinamento, mas esses dados frequentemente envolvem questões de privacidade. A FHE oferece uma possível solução para essa contradição:

  1. Encriptar dados sensíveis usando o método FHE
  2. Treinar o modelo de IA com dados encriptados
  3. AI produz o resultado da encriptação

Este método permite que a IA realize cálculos e aprenda sem nunca ter contato com os dados originais. Os proprietários dos dados podem descriptografar os resultados de forma segura localmente, aproveitando a poderosa capacidade de cálculo da IA, ao mesmo tempo que protegem a privacidade dos dados.

Atualmente, já existem vários projetos explorando a aplicação da tecnologia FHE no campo da IA. Um desses projetos propôs um cenário de aplicação muito interessante: reconhecimento facial. Ele não só permite que as máquinas determinem se é uma pessoa real, mas também garante que nenhuma informação sensível facial seja divulgada.

No entanto, a aplicação prática da encriptação totalmente homomórfica ainda enfrenta alguns desafios, principalmente porque requer grandes recursos computacionais. Para isso, alguns projetos estão a construir redes de computação e infraestruturas dedicadas para suportar o cálculo de encriptação totalmente homomórfica.

Linguagem simples para explicar a encriptação totalmente homomórfica (FHE) e seus casos de uso

O significado da FHE

Se a IA puder aplicar em larga escala a tecnologia de encriptação totalmente homomórfica, isso aliviará significativamente a pressão sobre a segurança dos dados e a proteção da privacidade enfrentadas pelo desenvolvimento atual da IA. Desde a segurança nacional até a privacidade pessoal, a encriptação totalmente homomórfica pode se tornar a última linha de defesa na proteção de dados na era da IA.

Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA, podemos prever que, num futuro não muito distante, a tecnologia de encriptação totalmente homomórfica poderá desempenhar um papel importante em mais áreas, proporcionando uma proteção de privacidade mais robusta enquanto desfrutamos das conveniências da IA.

Explicação simples sobre a encriptação totalmente homomórfica FHE e suas aplicações

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TheShibaWhisperervip
· 7h atrás
É possível encriptar imagens sensuais?
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Hulinvip
· 12h atrás
barulho de madeira velha
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NftMetaversePaintervip
· 12h atrás
*ajusta o monóculo digital* finalmente, uma poesia algorítmica digna do nosso paradigma pós-físico
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SadMoneyMeowvip
· 12h atrás
A privacidade é algo muito importante, não é?
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CompoundPersonalityvip
· 12h atrás
A encriptação do poder de computação consegue aguentar?
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TestnetFreeloadervip
· 12h atrás
Quem é que consegue entender isso? É muito difícil.
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OnChainSleuthvip
· 12h atrás
Que coisa é essa? Não consigo entender.
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  • Pino
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