полностью гомоморфное шифрование FHE: инструмент защиты конфиденциальности в эпоху ИИ
Недавние результаты крипторынка были скромными, но некоторые новые технологии продолжают развиваться стабильно, и полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption, FHE) является направлением, которое стоит обратить внимание.
Чтобы понять эту сложную концепцию FHE, нам нужно сначала понять значения "шифрование" и "гомоморфное", а также почему необходимо реализовать "полностью" гомоморфное.
Шифрование: базовые концепции
Самый простой способ шифрования - это симметричное шифрование. Например, если Алиса хочет передать Бобу сообщение "1314 520", она может умножить каждую цифру на 2 для шифрования, получив "2628 1040". Боб, получив сообщение, может разделить его на 2, чтобы расшифровать и получить исходную информацию. Этот метод позволяет передавать информацию через третью сторону, не раскрывая содержание.
Принципы гомоморфного шифрования
Гомоморфное шифрование идет еще дальше, позволяя выполнять вычисления над зашифрованными данными без необходимости их расшифровки. Например, если Алисе нужно рассчитать 400 юаней за электричество за 12 месяцев, но она не умеет выполнять сложные вычисления и не хочет раскрывать конкретную сумму. Она может зашифровать 400 и 12, умножив их на 2, и позволить доверенному третьему лицу вычислить результат 800×24. Получив результат 19200, Алиса делит его на 4 и узнает, что фактически должна 4800 юаней. В этом процессе третья сторона не может узнать исходные данные, что подчеркивает гомоморфные свойства.
Необходимость полностью гомоморфного шифрования
Однако простое гомоморфное шифрование может быть взломано. Полностью гомоморфное шифрование, вводя более сложный шум, позволяет выполнять произвольное количество операций сложения и умножения над зашифрованными данными, что делает взлом почти невозможным. Эта технология достигла прорыва только в 2009 году и считается святой граалью криптографии.
Применение полностью гомоморфного шифрования в области ИИ
Технология FHE имеет широкие перспективы применения в области ИИ. Она позволяет ИИ обрабатывать чувствительную информацию без доступа к исходным данным. Пользователи могут зашифровать данные и предоставить их для обработки ИИ, который возвращает зашифрованный результат, а пользователи затем расшифровывают его локально. Этот способ защищает конфиденциальность и в то же время позволяет в полной мере использовать мощные вычислительные возможности ИИ.
Проект FHE и его вызовы
В настоящее время существует несколько проектов, посвященных разработке и применению технологии полностью гомоморфного шифрования (FHE), таких как Zama, Privasea, Mind Network и др. Основной проблемой, с которой сталкиваются эти проекты, является то, что для вычислений FHE требуется огромная вычислительная мощность. Для решения этой проблемы некоторые проекты создают специальные сети вычислительной мощности и сопутствующую аппаратную инфраструктуру.
Важное значение FHE
В эпоху быстрого развития ИИ вопросы конфиденциальности данных становятся все более актуальными. От разблокировки личного телефона до государственных военных разведывательных данных безопасность данных важна повсюду. Если технология Гомоморфное шифрование сможет стать зрелой, она станет важным инструментом защиты конфиденциальности и может стать последней линией обороны человечества в эпоху ИИ.
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» .
10 Лайков
Награда
10
3
Поделиться
комментарий
0/400
TestnetScholar
· 07-27 20:43
шифрование есть шифрование, а вычислительная мощность не выдержит
Посмотреть ОригиналОтветить0
MetaLord420
· 07-24 21:52
Ресурсы снова съели, что с того?
Посмотреть ОригиналОтветить0
FlatTax
· 07-24 21:25
Это хорошая идея, но вычислительная мощность слишком дорогая.
Технология FHE: новый инструмент защиты конфиденциальности в эпоху ИИ
полностью гомоморфное шифрование FHE: инструмент защиты конфиденциальности в эпоху ИИ
Недавние результаты крипторынка были скромными, но некоторые новые технологии продолжают развиваться стабильно, и полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption, FHE) является направлением, которое стоит обратить внимание.
Чтобы понять эту сложную концепцию FHE, нам нужно сначала понять значения "шифрование" и "гомоморфное", а также почему необходимо реализовать "полностью" гомоморфное.
Шифрование: базовые концепции
Самый простой способ шифрования - это симметричное шифрование. Например, если Алиса хочет передать Бобу сообщение "1314 520", она может умножить каждую цифру на 2 для шифрования, получив "2628 1040". Боб, получив сообщение, может разделить его на 2, чтобы расшифровать и получить исходную информацию. Этот метод позволяет передавать информацию через третью сторону, не раскрывая содержание.
Принципы гомоморфного шифрования
Гомоморфное шифрование идет еще дальше, позволяя выполнять вычисления над зашифрованными данными без необходимости их расшифровки. Например, если Алисе нужно рассчитать 400 юаней за электричество за 12 месяцев, но она не умеет выполнять сложные вычисления и не хочет раскрывать конкретную сумму. Она может зашифровать 400 и 12, умножив их на 2, и позволить доверенному третьему лицу вычислить результат 800×24. Получив результат 19200, Алиса делит его на 4 и узнает, что фактически должна 4800 юаней. В этом процессе третья сторона не может узнать исходные данные, что подчеркивает гомоморфные свойства.
Необходимость полностью гомоморфного шифрования
Однако простое гомоморфное шифрование может быть взломано. Полностью гомоморфное шифрование, вводя более сложный шум, позволяет выполнять произвольное количество операций сложения и умножения над зашифрованными данными, что делает взлом почти невозможным. Эта технология достигла прорыва только в 2009 году и считается святой граалью криптографии.
Применение полностью гомоморфного шифрования в области ИИ
Технология FHE имеет широкие перспективы применения в области ИИ. Она позволяет ИИ обрабатывать чувствительную информацию без доступа к исходным данным. Пользователи могут зашифровать данные и предоставить их для обработки ИИ, который возвращает зашифрованный результат, а пользователи затем расшифровывают его локально. Этот способ защищает конфиденциальность и в то же время позволяет в полной мере использовать мощные вычислительные возможности ИИ.
Проект FHE и его вызовы
В настоящее время существует несколько проектов, посвященных разработке и применению технологии полностью гомоморфного шифрования (FHE), таких как Zama, Privasea, Mind Network и др. Основной проблемой, с которой сталкиваются эти проекты, является то, что для вычислений FHE требуется огромная вычислительная мощность. Для решения этой проблемы некоторые проекты создают специальные сети вычислительной мощности и сопутствующую аппаратную инфраструктуру.
Важное значение FHE
В эпоху быстрого развития ИИ вопросы конфиденциальности данных становятся все более актуальными. От разблокировки личного телефона до государственных военных разведывательных данных безопасность данных важна повсюду. Если технология Гомоморфное шифрование сможет стать зрелой, она станет важным инструментом защиты конфиденциальности и может стать последней линией обороны человечества в эпоху ИИ.