Полностью гомоморфное шифрование FHE: революционная технология в мире шифрования
Недавняя ситуация на рынке была унылой, что дало нам больше времени для того, чтобы обратить внимание на развитие некоторых новых технологий. Хотя криптовалютный рынок 2024 года не так драматичен, как в прошлые годы, все же есть некоторые новые технологии, которые постепенно становятся зрелыми, среди которых тема, которую мы обсудим сегодня: 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 важно подчеркивать слово "полностью".
Шифрование основные концепции
Шифрование является широко известной концепцией. В качестве простого примера, если Алиса хочет передать секретное сообщение Бобу через третье лицо С, и при этом не хочет, чтобы С знал его содержание, она может использовать простой метод шифрования: умножить каждую цифру на 2. Таким образом, передаваемое сообщение становится "2628 1040". Когда Боб получает сообщение, ему нужно просто разделить каждую цифру на 2, чтобы расшифровать исходное содержание. Этот метод симметричного шифрования позволяет двум сторонам обмениваться информацией, не доверяя передатчику.
Гомоморфное шифрование: продвинутый уровень
Теперь давайте усложним ситуацию. Предположим, что Алисе всего 7 лет, и она умеет выполнять только самые простые операции умножения на 2 и деления на 2. Ей нужно рассчитать электрический счет за 12 месяцев, по 400 юаней в месяц, но это превышает ее вычислительные способности. В то же время она не хочет, чтобы другие знали точную информацию о размере счета за электричество.
В этом случае Алиса может использовать простое гомоморфное шифрование. Она умножает 400 и 12 на 2, получая 800 и 24, а затем просит С посчитать 800×24. После того как С вычисляет результат 19200, Алиса делит его на 2 дважды, и в итоге получает правильную общую сумму за электричество 4800 юаней.
Этот процесс демонстрирует основную идею гомоморфного шифрования: выполнять операции над зашифрованными данными, и полученный результат, после расшифровки, будет эквивалентен результату, полученному от прямых операций над исходными данными.
Необходимость полностью гомоморфного шифрования
Однако у вышеупомянутого простого гомоморфного шифрования существует риск взлома. Например, C может с помощью полного перебора восстановить исходные данные. Это требует введения более сложного шифрования, а именно полностью гомоморфного шифрования.
Полностью гомоморфное шифрование позволяет выполнять произвольное количество операций сложения и умножения над зашифрованными данными, а не ограничиваться несколькими определенными операциями. Это значительно увеличивает сложность взлома, так что даже сложные полиномиальные операции могут быть выполнены с защитой конфиденциальности данных.
Только в 2009 году новые идеи, предложенные Джентри и другими учеными, действительно открыли возможность полностью гомоморфного шифрования.
Перспективы применения полностью гомоморфного шифрования
Технология полностью гомоморфного шифрования имеет потенциальную ценность в различных областях, особенно в области искусственного интеллекта (ИИ).
Развитие ИИ требует большого объема данных, но многие данные имеют высокую степень чувствительности. Полностью гомоморфное шифрование позволяет ИИ обрабатывать зашифрованные данные без раскрытия исходных данных. Таким образом, пользователи могут использовать мощные вычислительные способности ИИ, защищая при этом свою конфиденциальность.
Например, в технологиях распознавания лиц FHE может позволить машине определить, является ли это реальным человеком, при этом не затрагивая никакую чувствительную информацию о лице. Это решает задачу "использования данных и защиты конфиденциальности".
Проблемы и развитие полностью гомоморфного шифрования
Несмотря на обширные перспективы полностью гомоморфного шифрования (FHE), его практическое применение все еще сталкивается с огромными проблемами, главным образом из-за необходимости в больших вычислительных ресурсах. Чтобы решить эту проблему, некоторые проекты разрабатывают специализированное оборудование и сетевую архитектуру для поддержки вычислений FHE.
С распространением технологий ИИ проблемы конфиденциальности данных и безопасности становятся все более важными. От разблокировки лицом на личных устройствах до информационной безопасности на уровне государства, технологии полностью гомоморфного шифрования могут сыграть важную роль. Если технологии FHE действительно смогут достичь зрелости, они станут последней линией защиты человеческой конфиденциальности 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» .
Технология FHE: инструмент защиты данных в эпоху ИИ
Полностью гомоморфное шифрование FHE: революционная технология в мире шифрования
Недавняя ситуация на рынке была унылой, что дало нам больше времени для того, чтобы обратить внимание на развитие некоторых новых технологий. Хотя криптовалютный рынок 2024 года не так драматичен, как в прошлые годы, все же есть некоторые новые технологии, которые постепенно становятся зрелыми, среди которых тема, которую мы обсудим сегодня: 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 важно подчеркивать слово "полностью".
Шифрование основные концепции
Шифрование является широко известной концепцией. В качестве простого примера, если Алиса хочет передать секретное сообщение Бобу через третье лицо С, и при этом не хочет, чтобы С знал его содержание, она может использовать простой метод шифрования: умножить каждую цифру на 2. Таким образом, передаваемое сообщение становится "2628 1040". Когда Боб получает сообщение, ему нужно просто разделить каждую цифру на 2, чтобы расшифровать исходное содержание. Этот метод симметричного шифрования позволяет двум сторонам обмениваться информацией, не доверяя передатчику.
Гомоморфное шифрование: продвинутый уровень
Теперь давайте усложним ситуацию. Предположим, что Алисе всего 7 лет, и она умеет выполнять только самые простые операции умножения на 2 и деления на 2. Ей нужно рассчитать электрический счет за 12 месяцев, по 400 юаней в месяц, но это превышает ее вычислительные способности. В то же время она не хочет, чтобы другие знали точную информацию о размере счета за электричество.
В этом случае Алиса может использовать простое гомоморфное шифрование. Она умножает 400 и 12 на 2, получая 800 и 24, а затем просит С посчитать 800×24. После того как С вычисляет результат 19200, Алиса делит его на 2 дважды, и в итоге получает правильную общую сумму за электричество 4800 юаней.
Этот процесс демонстрирует основную идею гомоморфного шифрования: выполнять операции над зашифрованными данными, и полученный результат, после расшифровки, будет эквивалентен результату, полученному от прямых операций над исходными данными.
Необходимость полностью гомоморфного шифрования
Однако у вышеупомянутого простого гомоморфного шифрования существует риск взлома. Например, C может с помощью полного перебора восстановить исходные данные. Это требует введения более сложного шифрования, а именно полностью гомоморфного шифрования.
Полностью гомоморфное шифрование позволяет выполнять произвольное количество операций сложения и умножения над зашифрованными данными, а не ограничиваться несколькими определенными операциями. Это значительно увеличивает сложность взлома, так что даже сложные полиномиальные операции могут быть выполнены с защитой конфиденциальности данных.
Только в 2009 году новые идеи, предложенные Джентри и другими учеными, действительно открыли возможность полностью гомоморфного шифрования.
Перспективы применения полностью гомоморфного шифрования
Технология полностью гомоморфного шифрования имеет потенциальную ценность в различных областях, особенно в области искусственного интеллекта (ИИ).
Развитие ИИ требует большого объема данных, но многие данные имеют высокую степень чувствительности. Полностью гомоморфное шифрование позволяет ИИ обрабатывать зашифрованные данные без раскрытия исходных данных. Таким образом, пользователи могут использовать мощные вычислительные способности ИИ, защищая при этом свою конфиденциальность.
Например, в технологиях распознавания лиц FHE может позволить машине определить, является ли это реальным человеком, при этом не затрагивая никакую чувствительную информацию о лице. Это решает задачу "использования данных и защиты конфиденциальности".
Проблемы и развитие полностью гомоморфного шифрования
Несмотря на обширные перспективы полностью гомоморфного шифрования (FHE), его практическое применение все еще сталкивается с огромными проблемами, главным образом из-за необходимости в больших вычислительных ресурсах. Чтобы решить эту проблему, некоторые проекты разрабатывают специализированное оборудование и сетевую архитектуру для поддержки вычислений FHE.
С распространением технологий ИИ проблемы конфиденциальности данных и безопасности становятся все более важными. От разблокировки лицом на личных устройствах до информационной безопасности на уровне государства, технологии полностью гомоморфного шифрования могут сыграть важную роль. Если технологии FHE действительно смогут достичь зрелости, они станут последней линией защиты человеческой конфиденциальности в эпоху ИИ.