Повністю гомоморфне шифрування FHE: інструмент захисту приватності в епоху ШІ

Нещодавно ринок шифрування сповільнився, що дало нам більше часу, щоб зосередитися на розвитку деяких нових технологій. Незважаючи на те, що ринок 2024 року не такий бурхливий, як у попередні роки, все ж є кілька нових технологій, які поступово дозрівають, серед яких "повністю гомоморфне шифрування" (Fully Homomorphic Encryption, скорочено FHE) є областю, на яку варто звернути увагу.

Щоб зрозуміти цей складний концепт повністю гомоморфного шифрування, нам спочатку потрібно зрозуміти значення "шифрування" та "гомоморфне", а також чому слід підкреслити слово "повністю".

Шифрування основні концепції

Найпростіший спосіб шифрування всім відомий. Припустимо, що Аліса хоче надіслати Бобу секретне повідомлення "1314 520", але потрібно передати його через третю сторону С. Щоб забезпечити безпеку інформації, Аліса може застосувати простий метод шифрування: помножити кожну цифру на 2. Таким чином, передане повідомлення перетворюється на "2628 1040". Коли Боб отримує повідомлення, йому потрібно тільки поділити кожну цифру на 2, щоб розшифрувати вихідну інформацію.

Цей метод симетричного шифрування дозволяє Алісі та Бобу обмінюватися інформацією без довіри до передавача С. Це також поширений спосіб зв'язку у багатьох шпигунських фільмах.

Концепція гомоморфного шифрування

Зараз припустимо, що Алісі лише 7 років, і вона вміє лише виконувати найосновніші операції множення на 2 і ділення на 2. Їй потрібно розрахувати електроенергію вдома за 12 місяців, щомісяця 400 юанів. Але 400 помножити на 12 для неї занадто важко.

Аліса не хоче, щоб інші знали про її рахунки за електрику, адже це конфіденційна інформація. Тому вона придумала спосіб: зашифрувати число, помноживши його на 2, а потім попросити C допомогти обчислити результат 800 помножити на 24.

C дуже швидко обчислив результат, який становить 19200, і повідомив про це Алісі. Аліса потім поділила цей результат на 2, а потім знову на 2, і отримала правильну загальну суму електроенергії 4800 грн.

Це простий приклад гомоморфного шифрування множення. 800 помножити на 24 насправді є відображенням 400 помножити на 12, форма залишається незмінною до і після шифрування, тому це називається "гомоморфним". Цей метод дозволяє Алісі доручити обчислення ненадійній третій стороні без розкриття чутливої інформації.

Необхідність повністю гомоморфного шифрування

Однак проблеми реального світу часто є більш складними. Якщо C достатньо розумний, він може за допомогою перебору зламати початкові дані Аліси. У такому разі потрібна потужніша технологія "повністю гомоморфне шифрування".

Аліса може збільшити кількість кроків шифрування на основі існуючого множення, наприклад, за допомогою багаторазових операцій множення та додавання. Це значно ускладнює розкриття C. Однак, якщо кількість шифрувальних операцій обмежена, це все ще можна назвати "частковим" гомоморфним шифруванням.

"Повністю" гомоморфне шифрування має на меті дозволити виконувати довільну кількість операцій додавання та множення шифрування над складним多项ольним, а також отримувати правильний результат після розшифрування. Ця технологія може бути застосована практично до будь-якої математичної проблеми, а не лише до простих арифметичних.

повністю гомоморфне шифрування техніка досягла突破性 прогресу лише у 2009 році. Новий метод, запропонований Джентрі та іншими дослідниками, відкрив нові можливості для цієї сфери.

Застосування повністю гомоморфного шифрування

Повністю гомоморфне шифрування в технології має широкі перспективи застосування в області штучного інтелекту. Як відомо, потужні системи ШІ потребують величезних обсягів даних для навчання, але багато з цих даних мають високу цінність конфіденційності. Технологія FHE забезпечує можливість вирішення цього протиріччя.

Використовуючи FHE, ви можете:

1. Виконати шифрування чутливих даних
2. Використовуйте зашифровані дані для навчання ШІ
3. Отримати результати шифрування, згенеровані AI

Оскільки ви володієте ключем для дешифрування, ви можете безпечно дешифрувати результати на локальному рівні. Це дозволяє використовувати потужні обчислювальні можливості штучного інтелекту, захищаючи при цьому конфіденційність даних.

Розпізнавання обличчя є ще одним典型ним сценарієм застосування FHE. Воно потребує як визначення справжності обличчя, так і захисту особистої інформації. Технологія FHE може ефективно вирішити цю суперечність.

Виклики, з якими стикається технологія FHE

Хоча перспективи FHE є великими, його практичне застосування все ще стикається з величезними викликами. FHE потребує надзвичайно великих обчислювальних ресурсів, незалежно від того, чи це процес шифрування, обчислення або розшифрування, всі вони є дуже трудомісткими.

Щоб вирішити цю проблему, деякі проекти намагаються створити спеціалізовану мережу обчислень FHE. Вони запропонували поєднання механізму доведення роботи (PoW) та механізму доведення частки (PoS) у гібридній архітектурі і розробили спеціалізовані обчислювальні апаратні пристрої.

Значення FHE для ШІ

Якщо технологія повністю гомоморфного шифрування зможе бути широко впроваджена в галузі ШІ, це суттєво сприятиме розвитку ШІ. На сьогодні багато країн зосереджують свою увагу на регулюванні ШІ, зокрема на безпеці даних і захисті приватності. Застосування повністю гомоморфного шифрування може зменшити ці побоювання.

Від національної безпеки до захисту особистої конфіденційності, потенційні застосування технології FHE присутні скрізь. У найближчому майбутньому епохи ШІ, FHE, ймовірно, стане останнім бар'єром для захисту людської конфіденційності.