encriptação totalmente homomórfica FHE: proteção da privacidade dos dados na era da IA
Recentemente, o mercado de encriptação tem apresentado uma desaceleração, o que nos deu mais tempo para nos concentrarmos no desenvolvimento de algumas tecnologias emergentes. Entre elas, a encriptação totalmente homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, abreviada como FHE), como uma tecnologia que está se tornando madura, merece uma análise mais aprofundada. Em maio deste ano, o fundador do Ethereum, Vitalik Buterin, também publicou um artigo sobre FHE, que gerou ampla atenção.
Para entender este conceito complexo de FHE, precisamos primeiro compreender o que é "encriptação", "homomórfico" e por que é necessário "totalmente".
Encriptação: os conceitos básicos
A forma mais simples de encriptação é bem conhecida por todos. Por exemplo, se a Alice quiser transmitir um número secreto ao Bob, como "1314 520", mas não quer que o terceiro partido C saiba o conteúdo. Ela pode utilizar um método simples de encriptação: multiplicar cada número por 2. Assim, a informação transmitida torna-se "2628 1040". Quando o Bob recebe, ele apenas precisa dividir cada número por 2 para obter a informação original. Esta é uma forma básica de encriptação simétrica.
Criptografia homomórfica avançada
Agora, vamos supor que a Alice tem apenas 7 anos e só sabe fazer as operações básicas de multiplicar por 2 e dividir por 2. Ela precisa calcular a conta de eletricidade da casa, que é de 400 yuan por mês durante 12 meses, mas isso está além da sua capacidade de cálculo. Ao mesmo tempo, ela também não quer que ninguém saiba o valor exato da conta de eletricidade.
Nessa altura, a criptografia homomórfica entra em cena. Alice pode multiplicar 400 por 2 para obter 800, 12 por 2 para obter 24, e então pedir ao C para calcular o resultado de 800 multiplicado por 24. Após calcular 19200, C informa Alice, que então divide o resultado por 4, obtendo assim o montante total correto da conta de eletricidade de 4800.
Este processo demonstra o núcleo da Criptografia homomórfica: realizar cálculos no estado encriptado, e o resultado obtido, após a desencriptação, é igual ao resultado da computação direta dos dados originais.
encriptação totalmente homomórfica de necessidade
No entanto, os métodos acima ainda têm vulnerabilidades. Se C for suficientemente inteligente, pode conseguir quebrar os dados originais através de retroanálise ou força bruta. Isso requer um método de encriptação mais complexo, ou seja, encriptação totalmente homomórfica.
A encriptação totalmente homomórfica permite realizar operações de adição e multiplicação um número arbitrário de vezes sobre dados encriptados, e não se limita a um número ou tipo específico de operações. Isso aumenta consideravelmente a dificuldade de quebra, ao mesmo tempo que expande o leque de problemas que podem ser tratados.
Em 2009, os acadêmicos Gentry e outros propuseram uma nova abordagem que implementou pela primeira vez a encriptação totalmente homomórfica, o que é visto como um grande avanço no campo da encriptação.
A aplicação da encriptação totalmente homomórfica na era da IA
A tecnologia de encriptação totalmente homomórfica tem um amplo potencial de aplicação no campo da IA. Atualmente, o treinamento de modelos de IA requer grandes volumes de dados, mas muitos desses dados são altamente sensíveis. A tecnologia FHE permite que a IA processe dados encriptados enquanto protege a privacidade dos dados.
Especificamente, os usuários podem:
Encriptar dados sensíveis através de FHE
Fornecer os dados encriptados à IA para cálculo
A IA retorna o resultado encriptado
O utilizador descodifica o resultado em um ambiente seguro local.
Este método garante a segurança da privacidade dos dados e aproveita plenamente a poderosa capacidade de cálculo da IA.
Projetos e Direções de Aplicação de FHE
Atualmente, vários projetos estão dedicados ao desenvolvimento e aplicação da tecnologia FHE, como Zama, Mind Network, Fhenix, Sunscreen, entre outros. Esses projetos têm características distintas e exploram as possibilidades de aplicação do FHE em diferentes cenários.
Tomando um projeto de FHE como exemplo, ele propôs um cenário de aplicação muito interessante: reconhecimento facial. Através da tecnologia FHE, é possível determinar se é uma pessoa real sem acessar os dados faciais originais. Este método protege a privacidade do usuário e atende à necessidade de autenticação.
Desafios e soluções da FHE
Apesar de a tecnologia FHE ter um grande potencial, ainda enfrenta uma enorme demanda por recursos computacionais em aplicações práticas. Para resolver esse problema, alguns projetos estão a construir redes de poder computacional e infraestruturas de apoio.
Por exemplo, um determinado projeto propôs uma arquitetura de rede híbrida que combina PoW (prova de trabalho) e PoS (prova de participação), e lançou hardware de mineração dedicado e ativos NFT. Este design inovador tenta fornecer a potência computacional necessária enquanto evita certos riscos legais.
A importância da ETH para a IA e a proteção da privacidade
Se a tecnologia FHE puder ser amplamente aplicada no campo da IA, isso aliviará enormemente a pressão sobre a segurança dos dados e a proteção da privacidade que o desenvolvimento da IA enfrenta atualmente. Desde a segurança nacional até a privacidade pessoal, o FHE pode tornar-se um meio de proteção crucial.
Num mundo cada vez mais digital, as questões de privacidade de dados estão em todos os aspectos, desde conflitos internacionais até a vida quotidiana. Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA, a maturidade da tecnologia de Criptografia homomórfica pode tornar-se a última linha de defesa na proteção da privacidade humana.
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Recentemente, o mercado de encriptação tem apresentado uma desaceleração, o que nos deu mais tempo para nos concentrarmos no desenvolvimento de algumas tecnologias emergentes. Entre elas, a encriptação totalmente homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, abreviada como FHE), como uma tecnologia que está se tornando madura, merece uma análise mais aprofundada. Em maio deste ano, o fundador do Ethereum, Vitalik Buterin, também publicou um artigo sobre FHE, que gerou ampla atenção.
Para entender este conceito complexo de FHE, precisamos primeiro compreender o que é "encriptação", "homomórfico" e por que é necessário "totalmente".
Encriptação: os conceitos básicos
A forma mais simples de encriptação é bem conhecida por todos. Por exemplo, se a Alice quiser transmitir um número secreto ao Bob, como "1314 520", mas não quer que o terceiro partido C saiba o conteúdo. Ela pode utilizar um método simples de encriptação: multiplicar cada número por 2. Assim, a informação transmitida torna-se "2628 1040". Quando o Bob recebe, ele apenas precisa dividir cada número por 2 para obter a informação original. Esta é uma forma básica de encriptação simétrica.
Criptografia homomórfica avançada
Agora, vamos supor que a Alice tem apenas 7 anos e só sabe fazer as operações básicas de multiplicar por 2 e dividir por 2. Ela precisa calcular a conta de eletricidade da casa, que é de 400 yuan por mês durante 12 meses, mas isso está além da sua capacidade de cálculo. Ao mesmo tempo, ela também não quer que ninguém saiba o valor exato da conta de eletricidade.
Nessa altura, a criptografia homomórfica entra em cena. Alice pode multiplicar 400 por 2 para obter 800, 12 por 2 para obter 24, e então pedir ao C para calcular o resultado de 800 multiplicado por 24. Após calcular 19200, C informa Alice, que então divide o resultado por 4, obtendo assim o montante total correto da conta de eletricidade de 4800.
Este processo demonstra o núcleo da Criptografia homomórfica: realizar cálculos no estado encriptado, e o resultado obtido, após a desencriptação, é igual ao resultado da computação direta dos dados originais.
encriptação totalmente homomórfica de necessidade
No entanto, os métodos acima ainda têm vulnerabilidades. Se C for suficientemente inteligente, pode conseguir quebrar os dados originais através de retroanálise ou força bruta. Isso requer um método de encriptação mais complexo, ou seja, encriptação totalmente homomórfica.
A encriptação totalmente homomórfica permite realizar operações de adição e multiplicação um número arbitrário de vezes sobre dados encriptados, e não se limita a um número ou tipo específico de operações. Isso aumenta consideravelmente a dificuldade de quebra, ao mesmo tempo que expande o leque de problemas que podem ser tratados.
Em 2009, os acadêmicos Gentry e outros propuseram uma nova abordagem que implementou pela primeira vez a encriptação totalmente homomórfica, o que é visto como um grande avanço no campo da encriptação.
A aplicação da encriptação totalmente homomórfica na era da IA
A tecnologia de encriptação totalmente homomórfica tem um amplo potencial de aplicação no campo da IA. Atualmente, o treinamento de modelos de IA requer grandes volumes de dados, mas muitos desses dados são altamente sensíveis. A tecnologia FHE permite que a IA processe dados encriptados enquanto protege a privacidade dos dados.
Especificamente, os usuários podem:
Este método garante a segurança da privacidade dos dados e aproveita plenamente a poderosa capacidade de cálculo da IA.
Projetos e Direções de Aplicação de FHE
Atualmente, vários projetos estão dedicados ao desenvolvimento e aplicação da tecnologia FHE, como Zama, Mind Network, Fhenix, Sunscreen, entre outros. Esses projetos têm características distintas e exploram as possibilidades de aplicação do FHE em diferentes cenários.
Tomando um projeto de FHE como exemplo, ele propôs um cenário de aplicação muito interessante: reconhecimento facial. Através da tecnologia FHE, é possível determinar se é uma pessoa real sem acessar os dados faciais originais. Este método protege a privacidade do usuário e atende à necessidade de autenticação.
Desafios e soluções da FHE
Apesar de a tecnologia FHE ter um grande potencial, ainda enfrenta uma enorme demanda por recursos computacionais em aplicações práticas. Para resolver esse problema, alguns projetos estão a construir redes de poder computacional e infraestruturas de apoio.
Por exemplo, um determinado projeto propôs uma arquitetura de rede híbrida que combina PoW (prova de trabalho) e PoS (prova de participação), e lançou hardware de mineração dedicado e ativos NFT. Este design inovador tenta fornecer a potência computacional necessária enquanto evita certos riscos legais.
A importância da ETH para a IA e a proteção da privacidade
Se a tecnologia FHE puder ser amplamente aplicada no campo da IA, isso aliviará enormemente a pressão sobre a segurança dos dados e a proteção da privacidade que o desenvolvimento da IA enfrenta atualmente. Desde a segurança nacional até a privacidade pessoal, o FHE pode tornar-se um meio de proteção crucial.
Num mundo cada vez mais digital, as questões de privacidade de dados estão em todos os aspectos, desde conflitos internacionais até a vida quotidiana. Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA, a maturidade da tecnologia de Criptografia homomórfica pode tornar-se a última linha de defesa na proteção da privacidade humana.