Encriptación completamente homomórfica: La herramienta de protección de la privacidad en la era de la IA

Recientemente, el mercado de criptomonedas se ha vuelto más tranquilo, lo que nos ha dado más tiempo para explorar algunas tecnologías emergentes. Aunque el mercado de criptomonedas de 2024 no es tan espectacular como en años anteriores, aún hay algunas nuevas tecnologías que están madurando. El tema que vamos a discutir hoy es una de ellas: encriptación completamente homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, abreviado FHE).

Para entender este complejo concepto de FHE, primero necesitamos comprender qué es la "encriptación", qué es "homomórfico" y por qué necesitamos el "completamente".

Conceptos básicos de encriptación

La forma de encriptación más simple es bien conocida por todos. Por ejemplo, si Alice quiere enviar un mensaje secreto a Bob "1314 520", pero necesita transmitirlo a través de un tercero C. Para mantener la confidencialidad, Alice puede multiplicar cada número por 2, convirtiéndolo en "2628 1040". Bob, al recibirlo, dividirá cada número por 2 y podrá desencriptar el mensaje original. Este es un método simple de cifrado simétrico.

Cifrado homomórfico avanzado

Ahora supongamos que Alice tiene solo 7 años y solo puede realizar las operaciones más básicas de multiplicar por 2 y dividir por 2. Necesita calcular la factura de electricidad de 12 meses en casa, que es de 400 yuanes al mes, pero eso excede su capacidad de cálculo. No quiere que otros sepan la información específica de la factura de electricidad, por lo que encriptó los datos utilizando la multiplicación por 2, haciendo que C calculara 800 multiplicado por 24. Después de que C calculó 19200, Alice dividió por 4 y obtuvo una deuda real de 4800 yuanes.

Este es un ejemplo simple de cifrado homomórfico de multiplicación. 800 multiplicado por 24 es en realidad el mapeo de 400 multiplicado por 12, y las formas antes y después de la encriptación son iguales, por lo que se llama "homomórfico". Este método permite delegar cálculos a terceros no confiables, al mismo tiempo que protege los datos sensibles de ser divulgados.

¿Por qué se necesita la "encriptación completamente homomórfica"?

Sin embargo, los problemas del mundo real suelen ser más complejos. Si C puede descifrar los datos originales de Alice mediante un método de fuerza bruta, entonces se necesita un método de encriptación más avanzado.

El objetivo de la encriptación completamente homomórfica es permitir realizar operaciones de suma y multiplicación en datos encriptados un número arbitrario de veces, y no limitarse a operaciones simples específicas. Esto permite abordar problemas matemáticos más complejos, al mismo tiempo que, mediante múltiples encriptaciones, prácticamente se elimina la posibilidad de que terceros puedan espiar los datos originales.

Hasta 2009, la tecnología de encriptación homomórfica solo había superado la limitación de "encriptación homomórfica parcial". Nuevas ideas propuestas por Gentry y otros académicos abrieron el camino para la encriptación completamente homomórfica.

Escenarios de aplicación de FHE

Una aplicación importante de la tecnología FHE es en el campo de la inteligencia artificial. La IA necesita un gran volumen de datos para el entrenamiento, pero muchos de estos datos son altamente sensibles. FHE puede permitir que la IA procese datos encriptados mientras protege la privacidad de los datos.

Específicamente, los usuarios pueden:

1. Encriptar datos sensibles a través de FHE
2. Proporcionar datos encriptados a la IA para realizar cálculos
3. AI devuelve el resultado de la encriptación

Los usuarios luego pueden descifrar los resultados de manera segura en local, logrando utilizar la poderosa capacidad de cálculo de la IA sin revelar los datos originales.

Este método es especialmente adecuado para sistemas de IA no supervisados, ya que en esencia procesan datos vectoriales y no necesitan comprender el significado específico de la entrada.

La importancia de FHE en la era de la IA

Con la popularización de la tecnología AI, los problemas de privacidad y seguridad de datos se vuelven cada vez más importantes. Desde el desbloqueo facial en teléfonos móviles personales hasta la protección de inteligencia a nivel nacional, la tecnología FHE podría convertirse en una herramienta crucial para la protección de la privacidad.

Sin embargo, la aplicación práctica de la encriptación completamente homomórfica todavía enfrenta desafíos, principalmente porque requiere enormes recursos de computación. Algunos proyectos están intentando resolver este problema mediante la creación de redes de potencia de cálculo especializadas.

Si la tecnología FHE puede aplicarse a gran escala en el campo de la IA, impulsará enormemente el desarrollo de la IA, al mismo tiempo que aliviará las preocupaciones de las personas sobre la privacidad de los datos. En esta era de la información, el FHE podría convertirse en la última línea de defensa para proteger la privacidad de los datos de individuos y organizaciones.