полностью гомоморфное шифрование(FHE) Технический анализ: Принципы, применение и перспективы будущего
В последнее время колебания на рынке шифрования были незначительными, что дало нам больше времени для внимания к развитию новых технологий. Хотя рынок шифрования в 2024 году может быть не таким бурным, как в предыдущие годы, все же есть несколько новых технологий, которые постепенно созревают, среди которых тема, которую мы сегодня обсудим: полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption, сокращенно FHE).
Чтобы понять этот сложный концепт FHE, нам нужно сначала разобраться, что такое "шифрование", что такое "гомоморфное", и почему нужно "полностью".
Шифрования основные концепции
Самый простой способ шифрования всем хорошо известен. Например, Алиса хочет передать Бобу секретное сообщение "1314 520". Если необходимо передать информацию через третью сторону С и при этом гарантировать конфиденциальность информации, простым методом является умножение каждого числа на 2 для шифрования, превращая его в "2628 1040". Когда Боб получает сообщение, ему нужно просто разделить каждое число на 2, чтобы расшифровать оригинальное сообщение Алисы. Этот метод является самым основным симметричным шифрованием.
Гомоморфное шифрование
Теперь предположим, что Алисе всего 7 лет, и она может выполнять только самые простые операции умножения на 2 и деления на 2. Ей нужно рассчитать общую сумму электрических счетов за 12 месяцев, каждый месяц счет составляет 400 юаней. Но умножение 400 на 12 для нее слишком сложно, она не может это вычислить. В то же время она не хочет, чтобы кто-то знал конкретную информацию о счетах за электричество.
В этом случае Алиса может использовать простой метод гомоморфного шифрования. Она умножает 400 и 12 на 2 для шифрования, получая 800 и 24, а затем позволяет C вычислить результат 800 умножить на 24. C вычисляет 19200 и сообщает Алисе, после чего Алиса делит результат на 2, а затем снова на 2, и получает правильную общую сумму за электричество в 4800 юаней.
Это простой пример гомоморфного шифрования умножения. 800 умножить на 24 на самом деле является отображением 400 умножить на 12, формы до и после преобразования одинаковы, поэтому это называется "гомоморфным". Такой способ позволяет доверять недоверенным сторонам для выполнения вычислений, одновременно защищая чувствительные данные от утечки.
Необходимость полностью гомоморфного шифрования
Однако проблемы реального мира часто более сложны. Если C может вывести исходные данные Алисы с помощью полного перебора, то требуется более продвинутый метод шифрования, и здесь на помощь приходит полностью гомоморфное шифрование.
Полностью гомоморфное шифрование позволяет выполнять произвольное количество операций сложения и умножения над зашифрованными данными, а не ограничиваться определенным количеством операций. Это значительно увеличивает сложность взлома и практически исключает возможность третьих лиц подглядывать за личными данными.
До 2009 года новая идея, предложенная Гентри и другими учеными, действительно открыла возможность полностью гомоморфного шифрования. Эта технология считается одним из священных граалей в области шифрования.
Применение FHE
Технология FHE имеет потенциальную ценность применения в различных областях, особенно в области ИИ.
В процессе обучения ИИ защита конфиденциальности больших объемов данных всегда была сложной задачей. Технология полнго гомоморфного шифрования может хорошо решить эту проблему:
Шифровать чувствительные данные с помощью полностью гомоморфного шифрования
Используйте шифрованные данные для AI-вычислений
AI выводит зашифрованный результат
Пользователь расшифровывает результаты локально
Этот способ защищает конфиденциальность данных и в то же время позволяет полностью использовать мощные вычислительные возможности ИИ, достигая цели "и то, и другое".
Проблемы FHE в реальных приложениях
Несмотря на широкие перспективы технологии полностью гомоморфного шифрования, в практическом применении она всё ещё сталкивается с огромными вызовами, главным образом из-за высоких вычислительных затрат. Чтобы решить эту проблему, некоторые проекты пытаются создать специализированные сети вычислительной мощности и сопутствующую инфраструктуру.
Например, некоторые проекты предложили сетевую архитектуру, аналогичную PoW+PoS, для решения проблемы вычислительной мощности. Они выпустили специализированные аппаратные устройства для майнинга, а также NFT-активы, аналогичные рабочим сертификатам. Эти попытки направлены на создание мощной сети вычислительной мощности, чтобы подготовить почву для широкомасштабного применения FHE.
Будущее FHE
Если ИИ сможет широко применить технологию полностью гомоморфного шифрования, это значительно продвинет развитие ИИ, особенно в области безопасности данных и защиты конфиденциальности. От национальной безопасности до защиты личной конфиденциальности, технология FHE имеет широкий спектр применения.
В эпоху быстрого развития ИИ вопросы конфиденциальности данных становятся все более важными. Если технология полностью гомоморфного шифрования действительно сможет достичь зрелости, это, безусловно, станет последней защитой человечества в цифровую эпоху для защиты конфиденциальности. С постоянным прогрессом технологий у нас есть все основания ожидать, что FHE сможет сыграть важную роль в будущем в большем количестве областей, предоставляя надежную техническую поддержку для безопасности данных и защиты конфиденциальности.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
13 Лайков
Награда
13
7
Поделиться
комментарий
0/400
OldLeekNewSickle
· 19ч назад
Снова вижу, как команда проекта играет с технической упаковкой, разыгрывайте людей как лохов... вижу, но не говорю.
Посмотреть ОригиналОтветить0
FloorSweeper
· 19ч назад
проснись... шифрование не спасет твои драгоценные данные от меня лол
Посмотреть ОригиналОтветить0
bridge_anxiety
· 19ч назад
Наверное, все, кто действительно понимает, ушли.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MainnetDelayedAgain
· 19ч назад
С тех пор как мы говорили о решении вопросов конфиденциальности данных, прошло уже 102 дня~
Посмотреть ОригиналОтветить0
GovernancePretender
· 19ч назад
Вычислительная мощность такая дорогая, кто отвечает за расходы?
Посмотреть ОригиналОтветить0
MevHunter
· 19ч назад
Слушай, звучит круто, но вычислительная мощность не выдержит, верно?
Анализ технологии FHE: как полностью гомоморфное шифрование защищает конфиденциальность данных ИИ
полностью гомоморфное шифрование(FHE) Технический анализ: Принципы, применение и перспективы будущего
В последнее время колебания на рынке шифрования были незначительными, что дало нам больше времени для внимания к развитию новых технологий. Хотя рынок шифрования в 2024 году может быть не таким бурным, как в предыдущие годы, все же есть несколько новых технологий, которые постепенно созревают, среди которых тема, которую мы сегодня обсудим: полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption, сокращенно FHE).
Чтобы понять этот сложный концепт FHE, нам нужно сначала разобраться, что такое "шифрование", что такое "гомоморфное", и почему нужно "полностью".
Шифрования основные концепции
Самый простой способ шифрования всем хорошо известен. Например, Алиса хочет передать Бобу секретное сообщение "1314 520". Если необходимо передать информацию через третью сторону С и при этом гарантировать конфиденциальность информации, простым методом является умножение каждого числа на 2 для шифрования, превращая его в "2628 1040". Когда Боб получает сообщение, ему нужно просто разделить каждое число на 2, чтобы расшифровать оригинальное сообщение Алисы. Этот метод является самым основным симметричным шифрованием.
Гомоморфное шифрование
Теперь предположим, что Алисе всего 7 лет, и она может выполнять только самые простые операции умножения на 2 и деления на 2. Ей нужно рассчитать общую сумму электрических счетов за 12 месяцев, каждый месяц счет составляет 400 юаней. Но умножение 400 на 12 для нее слишком сложно, она не может это вычислить. В то же время она не хочет, чтобы кто-то знал конкретную информацию о счетах за электричество.
В этом случае Алиса может использовать простой метод гомоморфного шифрования. Она умножает 400 и 12 на 2 для шифрования, получая 800 и 24, а затем позволяет C вычислить результат 800 умножить на 24. C вычисляет 19200 и сообщает Алисе, после чего Алиса делит результат на 2, а затем снова на 2, и получает правильную общую сумму за электричество в 4800 юаней.
Это простой пример гомоморфного шифрования умножения. 800 умножить на 24 на самом деле является отображением 400 умножить на 12, формы до и после преобразования одинаковы, поэтому это называется "гомоморфным". Такой способ позволяет доверять недоверенным сторонам для выполнения вычислений, одновременно защищая чувствительные данные от утечки.
Необходимость полностью гомоморфного шифрования
Однако проблемы реального мира часто более сложны. Если C может вывести исходные данные Алисы с помощью полного перебора, то требуется более продвинутый метод шифрования, и здесь на помощь приходит полностью гомоморфное шифрование.
Полностью гомоморфное шифрование позволяет выполнять произвольное количество операций сложения и умножения над зашифрованными данными, а не ограничиваться определенным количеством операций. Это значительно увеличивает сложность взлома и практически исключает возможность третьих лиц подглядывать за личными данными.
До 2009 года новая идея, предложенная Гентри и другими учеными, действительно открыла возможность полностью гомоморфного шифрования. Эта технология считается одним из священных граалей в области шифрования.
Применение FHE
Технология FHE имеет потенциальную ценность применения в различных областях, особенно в области ИИ.
В процессе обучения ИИ защита конфиденциальности больших объемов данных всегда была сложной задачей. Технология полнго гомоморфного шифрования может хорошо решить эту проблему:
Этот способ защищает конфиденциальность данных и в то же время позволяет полностью использовать мощные вычислительные возможности ИИ, достигая цели "и то, и другое".
Проблемы FHE в реальных приложениях
Несмотря на широкие перспективы технологии полностью гомоморфного шифрования, в практическом применении она всё ещё сталкивается с огромными вызовами, главным образом из-за высоких вычислительных затрат. Чтобы решить эту проблему, некоторые проекты пытаются создать специализированные сети вычислительной мощности и сопутствующую инфраструктуру.
Например, некоторые проекты предложили сетевую архитектуру, аналогичную PoW+PoS, для решения проблемы вычислительной мощности. Они выпустили специализированные аппаратные устройства для майнинга, а также NFT-активы, аналогичные рабочим сертификатам. Эти попытки направлены на создание мощной сети вычислительной мощности, чтобы подготовить почву для широкомасштабного применения FHE.
Будущее FHE
Если ИИ сможет широко применить технологию полностью гомоморфного шифрования, это значительно продвинет развитие ИИ, особенно в области безопасности данных и защиты конфиденциальности. От национальной безопасности до защиты личной конфиденциальности, технология FHE имеет широкий спектр применения.
В эпоху быстрого развития ИИ вопросы конфиденциальности данных становятся все более важными. Если технология полностью гомоморфного шифрования действительно сможет достичь зрелости, это, безусловно, станет последней защитой человечества в цифровую эпоху для защиты конфиденциальности. С постоянным прогрессом технологий у нас есть все основания ожидать, что FHE сможет сыграть важную роль в будущем в большем количестве областей, предоставляя надежную техническую поддержку для безопасности данных и защиты конфиденциальности.