полностью гомоморфное шифрование：инструмент защиты конфиденциальности в эпоху ИИ
Недавняя рыночная ситуация была угнетенной, что дало нам больше времени для того, чтобы сосредоточиться на развитии некоторых новых технологий. Хотя рынок шифрования в 2024 году не так масштабен, как в предыдущие годы, есть несколько новых технологий, которые постепенно становятся зрелыми. Сегодня мы подробно рассмотрим одну из самых примечательных технологий: полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption, сокращенно FHE).
Чтобы понять эту сложную концепцию FHE, нам нужно сначала прояснить значения "шифрование" и "гомоморфное", а также почему акцентируется слово "полностью".
Шифрование: основные концепции
Самый простой способ шифрования всем известен. Например, если Алиса хочет передать Бобу секретное сообщение "1314 520", но вынуждена передавать его через третью сторону С. Чтобы обеспечить безопасность информации, Алиса может использовать простой метод шифрования: умножить каждое число на 2. Таким образом, информация превращается в "2628 1040". Когда Боб получает сообщение, ему нужно только разделить каждое число на 2, чтобы восстановить исходную информацию "1314 520".
Этот метод симметричного шифрования позволяет Алисе и Бобу передавать информацию, нанимая С, не позволяя С узнать конкретное содержание. Эта основная идея шифрования применяется во многих секретных коммуникациях.
Гомоморфное шифрование: принципы
Теперь давайте рассмотрим более сложную ситуацию. Предположим, что Элис всего 7 лет, и она умеет выполнять только самые простые операции умножения на 2 и деления на 2. Каждый месяц семья Элис платит 400 юаней за электричество и задолжала 12 месяцев, но она не может вычислить 400 умножить на 12.
Алиса не хочет, чтобы кто-то знал конкретную сумму за электроэнергию и количество месяцев задолженности, так как это чувствительная информация. Поэтому она придумала способ: сначала умножить 400 и 12 на 2 для простого шифрования, а затем попросить C вычислить результат 800 умножить на 24.
C очень быстро вычислил 19200 и сообщил об этом Алисе. Затем Алиса разделила этот результат на 2, а затем снова на 2, и в итоге получила фактическую сумму, которую нужно заплатить за электричество - 4800 юаней.
Это простой пример гомоморфного шифрования для умножения. 800 умножить на 24 на самом деле является отображением 400 умножить на 12, форма сохраняется до и после шифрования, поэтому это называется "гомоморфным". Этот метод позволяет Алисе поручить вычисления ненадежной третьей стороне, не раскрывая при этом конфиденциальные данные.
Необходимость полностью гомоморфного шифрования
Однако проблемы реального мира часто сложнее этого. Если C, путем многократных экспериментов, сможет определить, что Алиса изначально хотела вычислить 400 и 12, то в этом случае потребуется более продвинутая технология "полностью гомоморфное шифрование" для решения.
Полностью гомоморфное шифрование позволяет выполнять произвольное количество операций сложения и умножения над зашифрованными данными, а не ограничиваться конкретными операциями или конечным числом. Таким образом, даже при наличии сложных полиномиальных операций обеспечивается безопасность данных, что практически исключает возможность третьим лицам подглядывать за личными данными.
Полностью гомоморфное шифрование достигло прорывного прогресса только в 2009 году и считается "Святым Граалем" в области шифрования.
Прогнозы применения полностью гомоморфного шифрования
Технология FHE имеет широкие перспективы применения в области искусственного интеллекта. Как известно, мощныеAI-системы требуют огромных объемов данных для обучения, но эти данные часто связаны с вопросами конфиденциальности. Технология FHE может хорошо решить эту противоречие:
Пользователи могут шифровать чувствительные данные с помощью полностью гомоморфного шифрования.
Передать зашифрованные данные ИИ для вычислений.
ИИ возвращает строку шифрованных результатов.
Пользователь расшифровывает результаты локально и получает необходимую информацию.
Таким образом, AI-система может предоставлять услуги пользователям, не имея доступа к исходным чувствительным данным, что действительно достигает взаимовыгодного использования данных и защиты конфиденциальности.
Технология полностью гомоморфного шифрования также может быть применена в таких областях, как распознавание лиц. Например, при проведении аутентификации необходимо обеспечить как точность, так и защиту информации о лицевых признаках пользователей от утечки.
Вызовы и развитие полностью гомоморфного шифрования
Несмотря на широкие перспективы технологии полностью гомоморфного шифрования (FHE), реальные приложения все еще сталкиваются с проблемами. Основная проблема заключается в том, что FHE требует огромных вычислительных ресурсов, независимо от того, является ли это процессом шифрования, расшифровки или вычислений, все они требуют много времени и усилий.
Для решения этой проблемы некоторые проекты исследуют создание специализированных сетей вычислений с полностью гомоморфным шифрованием (FHE). Эти сети обычно используют стимулы, аналогичные майнингу криптовалют, чтобы побудить участников предоставлять вычислительную мощность.
С развитием технологий FHE, вероятно, станет важным инструментом защиты личной конфиденциальности в эпоху ИИ. От национальной безопасности до повседневной жизни, технологии FHE могут сыграть важную роль, став последней линией обороны в защите конфиденциальности в цифровую эпоху.
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» .
15 Лайков
Награда
15
3
Поделиться
комментарий
0/400
ZkSnarker
· 07-19 18:44
ну технически это просто zk без доказательств... но кто ведет счет *пьет чай*
Посмотреть ОригиналОтветить0
WhaleWatcher
· 07-19 18:27
Снова надувательство с новыми концепциями? Просто набор несколько модных терминов.
Полностью гомоморфное шифрование: Священный Грааль Криптографии для защиты частной жизни в эпоху ИИ
полностью гомоморфное шифрование：инструмент защиты конфиденциальности в эпоху ИИ
Недавняя рыночная ситуация была угнетенной, что дало нам больше времени для того, чтобы сосредоточиться на развитии некоторых новых технологий. Хотя рынок шифрования в 2024 году не так масштабен, как в предыдущие годы, есть несколько новых технологий, которые постепенно становятся зрелыми. Сегодня мы подробно рассмотрим одну из самых примечательных технологий: полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption, сокращенно FHE).
Чтобы понять эту сложную концепцию FHE, нам нужно сначала прояснить значения "шифрование" и "гомоморфное", а также почему акцентируется слово "полностью".
Шифрование: основные концепции
Самый простой способ шифрования всем известен. Например, если Алиса хочет передать Бобу секретное сообщение "1314 520", но вынуждена передавать его через третью сторону С. Чтобы обеспечить безопасность информации, Алиса может использовать простой метод шифрования: умножить каждое число на 2. Таким образом, информация превращается в "2628 1040". Когда Боб получает сообщение, ему нужно только разделить каждое число на 2, чтобы восстановить исходную информацию "1314 520".
Этот метод симметричного шифрования позволяет Алисе и Бобу передавать информацию, нанимая С, не позволяя С узнать конкретное содержание. Эта основная идея шифрования применяется во многих секретных коммуникациях.
Гомоморфное шифрование: принципы
Теперь давайте рассмотрим более сложную ситуацию. Предположим, что Элис всего 7 лет, и она умеет выполнять только самые простые операции умножения на 2 и деления на 2. Каждый месяц семья Элис платит 400 юаней за электричество и задолжала 12 месяцев, но она не может вычислить 400 умножить на 12.
Алиса не хочет, чтобы кто-то знал конкретную сумму за электроэнергию и количество месяцев задолженности, так как это чувствительная информация. Поэтому она придумала способ: сначала умножить 400 и 12 на 2 для простого шифрования, а затем попросить C вычислить результат 800 умножить на 24.
C очень быстро вычислил 19200 и сообщил об этом Алисе. Затем Алиса разделила этот результат на 2, а затем снова на 2, и в итоге получила фактическую сумму, которую нужно заплатить за электричество - 4800 юаней.
Это простой пример гомоморфного шифрования для умножения. 800 умножить на 24 на самом деле является отображением 400 умножить на 12, форма сохраняется до и после шифрования, поэтому это называется "гомоморфным". Этот метод позволяет Алисе поручить вычисления ненадежной третьей стороне, не раскрывая при этом конфиденциальные данные.
Необходимость полностью гомоморфного шифрования
Однако проблемы реального мира часто сложнее этого. Если C, путем многократных экспериментов, сможет определить, что Алиса изначально хотела вычислить 400 и 12, то в этом случае потребуется более продвинутая технология "полностью гомоморфное шифрование" для решения.
Полностью гомоморфное шифрование позволяет выполнять произвольное количество операций сложения и умножения над зашифрованными данными, а не ограничиваться конкретными операциями или конечным числом. Таким образом, даже при наличии сложных полиномиальных операций обеспечивается безопасность данных, что практически исключает возможность третьим лицам подглядывать за личными данными.
Полностью гомоморфное шифрование достигло прорывного прогресса только в 2009 году и считается "Святым Граалем" в области шифрования.
Прогнозы применения полностью гомоморфного шифрования
Технология FHE имеет широкие перспективы применения в области искусственного интеллекта. Как известно, мощныеAI-системы требуют огромных объемов данных для обучения, но эти данные часто связаны с вопросами конфиденциальности. Технология FHE может хорошо решить эту противоречие:
Таким образом, AI-система может предоставлять услуги пользователям, не имея доступа к исходным чувствительным данным, что действительно достигает взаимовыгодного использования данных и защиты конфиденциальности.
Технология полностью гомоморфного шифрования также может быть применена в таких областях, как распознавание лиц. Например, при проведении аутентификации необходимо обеспечить как точность, так и защиту информации о лицевых признаках пользователей от утечки.
Вызовы и развитие полностью гомоморфного шифрования
Несмотря на широкие перспективы технологии полностью гомоморфного шифрования (FHE), реальные приложения все еще сталкиваются с проблемами. Основная проблема заключается в том, что FHE требует огромных вычислительных ресурсов, независимо от того, является ли это процессом шифрования, расшифровки или вычислений, все они требуют много времени и усилий.
Для решения этой проблемы некоторые проекты исследуют создание специализированных сетей вычислений с полностью гомоморфным шифрованием (FHE). Эти сети обычно используют стимулы, аналогичные майнингу криптовалют, чтобы побудить участников предоставлять вычислительную мощность.
С развитием технологий FHE, вероятно, станет важным инструментом защиты личной конфиденциальности в эпоху ИИ. От национальной безопасности до повседневной жизни, технологии FHE могут сыграть важную роль, став последней линией обороны в защите конфиденциальности в цифровую эпоху.