O potencial e os desafios da tecnologia FHE na proteção da privacidade e nas aplicações de Blockchain

A Criptografia Homomórfica Total (Fully Homomorphic Encryption, FHE) é uma tecnologia extremamente promissora no campo da criptografia, cuja principal vantagem reside na capacidade de realizar cálculos diretamente sobre dados encriptados sem a necessidade de os descriptografar. Esta característica oferece um forte suporte à proteção da privacidade e ao processamento de dados. A FHE tem amplas perspectivas de aplicação em diversos campos, como finanças, saúde, computação em nuvem, aprendizado de máquina, sistemas de votação, Internet das Coisas e proteção de privacidade em Blockchain. No entanto, apesar do grande potencial da FHE, o seu caminho para a comercialização ainda enfrenta vários desafios.

Vantagens e Cenários de Aplicação do FHE

A principal vantagem do FHE é a proteção da privacidade. Por exemplo, quando uma empresa precisa aproveitar a capacidade de computação de outra empresa para analisar dados, mas não deseja que a outra parte tenha acesso ao conteúdo dos dados, o FHE pode desempenhar um papel crucial. O proprietário dos dados pode transmitir os dados criptografados para a parte que realiza a análise, e os resultados da computação permanecem criptografados; após a descriptografia, o proprietário dos dados pode obter os resultados da análise. Esse mecanismo protege efetivamente a privacidade dos dados, enquanto permite que a parte que realiza a computação complete o trabalho necessário.

Para indústrias com alta sensibilidade de dados, como finanças e saúde, este mecanismo de proteção de privacidade é especialmente importante. Com o rápido desenvolvimento da computação em nuvem e da inteligência artificial, a segurança dos dados se torna cada vez mais um foco de atenção. O FHE pode fornecer proteção de computação multipartidária nesses cenários, permitindo que as partes colaborem sem expor informações confidenciais. Na tecnologia Blockchain, o FHE melhora a transparência e a segurança do processamento de dados por meio de funções como proteção de privacidade on-chain e auditoria de transações privadas.

Comparação do FHE com outras tecnologias de criptografia

No domínio do Web3, FHE, prova de conhecimento zero (ZK), computação multipartidária (MPC) e ambiente de execução confiável (TEE) são os principais métodos de proteção da privacidade. Ao contrário do ZK, o FHE pode executar várias operações em dados criptografados sem a necessidade de primeiro descriptografar os dados. O MPC permite que as partes realizem cálculos na condição de que os dados estejam criptografados, sem a necessidade de compartilhar informações privadas. O TEE fornece computação em um ambiente seguro, mas a flexibilidade no processamento de dados é relativamente limitada.

Essas tecnologias de criptografia têm suas vantagens, mas no suporte a tarefas de cálculo complexas, o FHE se destaca particularmente. No entanto, o FHE ainda enfrenta problemas de alto custo computacional e baixa escalabilidade em aplicações práticas, o que limita seu desempenho em aplicações em tempo real.

Limitações e Desafios do FHE

Apesar da forte base teórica da FHE, surgiram desafios práticos na sua aplicação comercial:

1. Custo computacional em larga escala: FHE requer muitos recursos computacionais, e em comparação com cálculos não criptografados, seu custo aumenta significativamente. Para operações polinomiais de alto grau, o tempo de processamento cresce de forma polinomial, dificultando a satisfação das demandas de cálculo em tempo real. Reduzir custos depende de aceleração por hardware especializado, mas isso também aumenta a complexidade de implantação.

2. Capacidade de operação limitada: Embora o FHE possa realizar adição e multiplicação de dados criptografados, o suporte para operações não lineares complexas é limitado, o que representa um gargalo para aplicações de inteligência artificial, como redes neurais profundas. Os esquemas FHE atuais são principalmente adequados para cálculos lineares e polinomiais simples, e as aplicações de modelos não lineares estão significativamente restringidas.

3. A complexidade do suporte a múltiplos utilizadores: O FHE apresenta um bom desempenho em cenários de utilizador único, mas a complexidade do sistema aumenta drasticamente quando se trata de conjuntos de dados de múltiplos utilizadores. Embora existam estruturas FHE de múltiplas chaves que permitem operar conjuntos de dados criptografados com diferentes chaves, a gestão de chaves e a complexidade da arquitetura do sistema aumentam significativamente.

A combinação de FHE e Inteligência Artificial

Na atual era orientada por dados, a inteligência artificial é amplamente utilizada em vários campos, mas as preocupações com a privacidade dos dados fazem com que os usuários muitas vezes relutem em compartilhar informações sensíveis. O FHE fornece uma solução de proteção de privacidade para o campo da IA. Em cenários de computação em nuvem, os dados são geralmente criptografados durante o processo de transmissão e armazenamento, mas muitas vezes estão em estado de texto claro durante o processamento. Com o FHE, os dados do usuário podem ser processados enquanto permanecem criptografados, garantindo a privacidade dos dados.

Essa vantagem é especialmente importante sob regulamentações como o GDPR, que exigem que os usuários tenham o direito de ser informados sobre a forma como seus dados são tratados e garantem que os dados sejam protegidos durante a transmissão. A criptografia de ponta a ponta do FHE proporciona garantias de conformidade e segurança dos dados.

Aplicações de FHE na Blockchain e Projetos Relacionados

FHE é principalmente utilizado na Blockchain para proteger a privacidade dos dados, incluindo privacidade on-chain, privacidade de dados de treinamento de IA, privacidade de votação on-chain e revisão de transações privadas on-chain. Atualmente, vários projetos estão utilizando a tecnologia FHE para promover a implementação da proteção da privacidade:

• Solução FHE construída com base na tecnologia TFHE, focada em operações booleanas e operações com inteiros de baixa largura, e construiu uma pilha de desenvolvimento FHE para aplicações de Blockchain e IA.

• Desenvolveu uma nova linguagem de contratos inteligentes e a biblioteca HyperghraphFHE, adequada para redes Blockchain.

• Utilizar FHE para implementar proteção de privacidade em redes de computação AI, suportando vários modelos de AI.

• Combinar FHE com inteligência artificial, oferecendo um ambiente de IA descentralizado e com proteção de privacidade.

• Como uma solução Layer 2 para Ethereum, suporta FHE Rollups e FHE Coprocessors, compatível com EVM e suporta contratos inteligentes escritos em Solidity.

Conclusão

FHE como uma tecnologia avançada que pode executar cálculos em dados criptografados, tem vantagens significativas na proteção da privacidade dos dados. Embora a aplicação comercial atual do FHE enfrente desafios como altos custos computacionais e baixa escalabilidade, espera-se que esses problemas sejam gradualmente resolvidos por meio de aceleração de hardware e otimização de algoritmos. Com o desenvolvimento da tecnologia Blockchain, o FHE desempenhará um papel cada vez mais importante na proteção da privacidade e no cálculo seguro. No futuro, o FHE pode se tornar a tecnologia central que sustenta o cálculo de proteção da privacidade, trazendo uma revolução na segurança dos dados.