полностью гомоморфное шифрование FHE: новая глава в мире шифрования
Недавняя рыночная ситуация вялым образом, предоставила нам больше времени для внимания к развитию некоторых новых технологий. Несмотря на то, что криптовалютный рынок 2024 года не так велик, как в предыдущие годы, все же есть некоторые новые технологии, которые постепенно становятся зрелыми. Сегодня мы обсудим тему "FHE / полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption)".
Чтобы понять этот сложный концепт полностью гомоморфного шифрования, нам нужно сначала разобраться в значениях "шифрование" и "гомоморфное", а также в том, зачем нужно "полностью".
Основные понятия шифрования
Самый простой способ шифрования - это тот, который всем хорошо знаком. Например, если Алиса хочет передать секретное сообщение "1314 520" Бобу через третью сторону С, и при этом не хочет, чтобы С знал его содержание, она может использовать простой метод шифрования: умножить каждое число на 2. Таким образом, передаваемое сообщение становится "2628 1040". Когда Боб получает сообщение, ему нужно только разделить каждое число на 2, чтобы расшифровать исходное сообщение. Это и есть основной процесс симметричного шифрования.
Гомоморфное шифрование: продвинутый уровень
Теперь давайте предположим, что Алисе всего 7 лет, и она знает только самые простые операции умножения на 2 и деления на 2. Если ей нужно рассчитать общую сумму электрических счетов за 12 месяцев (по 400 юаней в месяц), но она не хочет, чтобы кто-то знал конкретную сумму, что ей делать?
Алиса может использовать простой метод гомоморфного шифрования. Она говорит С, чтобы он вычислил результат 800x24, на самом деле это (400x2) умножить на (12x2). С вычисляет 19200 и сообщает Алисе, после чего Алиса делит результат на 4, получая фактический долг в 4800 юаней.
Этот процесс демонстрирует самое простое шифрование с гомоморфным умножением. 800x24 всего лишь отображение 400x12, которое по сути сохраняет ту же форму до и после шифрования, поэтому оно называется "гомоморфным". Этот метод позволяет делегировать вычисления недоверенным третьим лицам, одновременно защищая конфиденциальные данные от утечек.
Необходимость полностью гомоморфного шифрования
Однако проблемы реального мира гораздо сложнее. Если C будет достаточно умным, он может с помощью полного перебора расшифровать исходные данные Алисы. В этом случае потребуется "полностью гомоморфное шифрование" для решения.
Полностью гомоморфное шифрование позволяет выполнять произвольное количество операций сложения и умножения над зашифрованными данными, а не ограничиваться несколькими конкретными операциями. Это значительно увеличивает сложность взлома, что позволяет выполнять даже сложные полиномиальные операции в зашифрованном состоянии, а после расшифровки получать правильный результат.
Полностью гомоморфное шифрование стало прорывом только в 2009 году и считается святой чашей в области шифрования.
Прогнозы применения полностью гомоморфного шифрования
Технология полностью гомоморфного шифрования имеет широкие перспективы применения в области искусственного интеллекта. Например, она может решить проблему конфиденциальности данных в процессе обучения ИИ:
Зашифровать чувствительные данные с использованием полностью гомоморфного шифрования
Обучение ИИ на зашифрованных данных
AI выводит зашифрованный результат
Пользователь безопасно расшифровывает результаты локально
Этот метод позволяет ИИ выполнять вычислительные задачи, не соприкасаясь с исходными конфиденциальными данными, что значительно защищает конфиденциальность пользователей.
Полностью гомоморфное шифрование в практическом применении: вызовы
Несмотря на то, что технология полностью гомоморфного шифрования имеет большие перспективы, она все еще сталкивается с вызовами в реальных приложениях, в основном из-за огромных вычислительных требований. Для решения этой проблемы некоторые проекты разрабатывают специализированные сети вычислительной мощности и аппаратные устройства.
Например, какой-то проект предложил сетевую архитектуру, сочетающую PoW и PoS, и выпустил специализированное оборудование для майнинга и NFT "Рабочий сертификат". Эти инновации направлены на обеспечение необходимой вычислительной мощности для полностью гомоморфного шифрования.
Заключение
Полностью гомоморфное шифрование имеет потенциал стать ключевым инструментом для защиты конфиденциальности данных в эпоху ИИ. Проблемы конфиденциальности данных повсюду, от международных конфликтов до распознавания лиц в повседневной жизни. С постоянным развитием технологий ИИ, если технология FHE сможет действительно созреть, она станет последней защитной линией для защиты человеческой конфиденциальности.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
17 Лайков
Награда
17
5
Поделиться
комментарий
0/400
WarmLightLin
· 6ч назад
Шумный 🐴
Посмотреть ОригиналОтветить0
ValidatorVibes
· 7ч назад
ммм... он может быть следующим большим событием, если честно, но не знаю, готова ли технология к основному сетевому запуску еще
Посмотреть ОригиналОтветить0
mev_me_maybe
· 7ч назад
Новые технологии вызывают головокружение, Биткойн - это путь.
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropHunter420
· 8ч назад
Трудно справиться, все крупные Кошельки участвуют в этом.
Посмотреть ОригиналОтветить0
FreeRider
· 8ч назад
Ничего себе, это подготовка к выходу на рынок SaaS?
Полностью гомоморфное шифрование: инструмент защиты конфиденциальности в эпоху ИИ
полностью гомоморфное шифрование FHE: новая глава в мире шифрования
Недавняя рыночная ситуация вялым образом, предоставила нам больше времени для внимания к развитию некоторых новых технологий. Несмотря на то, что криптовалютный рынок 2024 года не так велик, как в предыдущие годы, все же есть некоторые новые технологии, которые постепенно становятся зрелыми. Сегодня мы обсудим тему "FHE / полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption)".
Чтобы понять этот сложный концепт полностью гомоморфного шифрования, нам нужно сначала разобраться в значениях "шифрование" и "гомоморфное", а также в том, зачем нужно "полностью".
Основные понятия шифрования
Самый простой способ шифрования - это тот, который всем хорошо знаком. Например, если Алиса хочет передать секретное сообщение "1314 520" Бобу через третью сторону С, и при этом не хочет, чтобы С знал его содержание, она может использовать простой метод шифрования: умножить каждое число на 2. Таким образом, передаваемое сообщение становится "2628 1040". Когда Боб получает сообщение, ему нужно только разделить каждое число на 2, чтобы расшифровать исходное сообщение. Это и есть основной процесс симметричного шифрования.
Гомоморфное шифрование: продвинутый уровень
Теперь давайте предположим, что Алисе всего 7 лет, и она знает только самые простые операции умножения на 2 и деления на 2. Если ей нужно рассчитать общую сумму электрических счетов за 12 месяцев (по 400 юаней в месяц), но она не хочет, чтобы кто-то знал конкретную сумму, что ей делать?
Алиса может использовать простой метод гомоморфного шифрования. Она говорит С, чтобы он вычислил результат 800x24, на самом деле это (400x2) умножить на (12x2). С вычисляет 19200 и сообщает Алисе, после чего Алиса делит результат на 4, получая фактический долг в 4800 юаней.
Этот процесс демонстрирует самое простое шифрование с гомоморфным умножением. 800x24 всего лишь отображение 400x12, которое по сути сохраняет ту же форму до и после шифрования, поэтому оно называется "гомоморфным". Этот метод позволяет делегировать вычисления недоверенным третьим лицам, одновременно защищая конфиденциальные данные от утечек.
Необходимость полностью гомоморфного шифрования
Однако проблемы реального мира гораздо сложнее. Если C будет достаточно умным, он может с помощью полного перебора расшифровать исходные данные Алисы. В этом случае потребуется "полностью гомоморфное шифрование" для решения.
Полностью гомоморфное шифрование позволяет выполнять произвольное количество операций сложения и умножения над зашифрованными данными, а не ограничиваться несколькими конкретными операциями. Это значительно увеличивает сложность взлома, что позволяет выполнять даже сложные полиномиальные операции в зашифрованном состоянии, а после расшифровки получать правильный результат.
Полностью гомоморфное шифрование стало прорывом только в 2009 году и считается святой чашей в области шифрования.
Прогнозы применения полностью гомоморфного шифрования
Технология полностью гомоморфного шифрования имеет широкие перспективы применения в области искусственного интеллекта. Например, она может решить проблему конфиденциальности данных в процессе обучения ИИ:
Этот метод позволяет ИИ выполнять вычислительные задачи, не соприкасаясь с исходными конфиденциальными данными, что значительно защищает конфиденциальность пользователей.
Полностью гомоморфное шифрование в практическом применении: вызовы
Несмотря на то, что технология полностью гомоморфного шифрования имеет большие перспективы, она все еще сталкивается с вызовами в реальных приложениях, в основном из-за огромных вычислительных требований. Для решения этой проблемы некоторые проекты разрабатывают специализированные сети вычислительной мощности и аппаратные устройства.
Например, какой-то проект предложил сетевую архитектуру, сочетающую PoW и PoS, и выпустил специализированное оборудование для майнинга и NFT "Рабочий сертификат". Эти инновации направлены на обеспечение необходимой вычислительной мощности для полностью гомоморфного шифрования.
Заключение
Полностью гомоморфное шифрование имеет потенциал стать ключевым инструментом для защиты конфиденциальности данных в эпоху ИИ. Проблемы конфиденциальности данных повсюду, от международных конфликтов до распознавания лиц в повседневной жизни. С постоянным развитием технологий ИИ, если технология FHE сможет действительно созреть, она станет последней защитной линией для защиты человеческой конфиденциальности.