《大数据时代的隐形斗篷：解密Criptografia homomórfica推荐系统的魔力》

Introdução: A tecnologia de criptografia homomórfica é como uma capa invisível no mundo digital, aparecendo silenciosamente. Ela promete um futuro aparentemente impossível: realizar análises e cálculos complexos de dados sem revelar os dados originais. Este artigo irá explorar a aplicação da criptografia homomórfica em sistemas de recomendação, revelando como essa tecnologia pode proteger nossa privacidade na era dos dados em massa.

1. O dilema da privacidade do sistema de recomendação a) Revisão do incidente de vazamento de dados do usuário e seu impacto Na história, houve muitos incidentes graves de vazamento de informações pessoais. De acordo com o relatório do Bleeping Computer, no início de 2023, a PepsiCo Bottling Ventures LLC sofreu um ataque cibernético, no qual os invasores instalaram malware de roubo de informações e conseguiram roubar uma grande quantidade de dados sensíveis do sistema de TI da empresa. Mais preocupante é o fato de que o ataque só foi descoberto quase um mês após ocorrer, expondo totalmente a vulnerabilidade das empresas em termos de segurança cibernética.

Não apenas empresas, mas até mesmo agências governamentais não estão imunes. Em fevereiro de 2023, um servidor do Departamento de Defesa dos Estados Unidos, que continha 3 TB de e-mails militares internos, ficou exposto online por duas semanas. Esse servidor estava hospedado na nuvem governamental da Azure da Microsoft, que deveria ser um ambiente seguro, fisicamente isolado de outros clientes comerciais. Os dados vazados incluíam informações sensíveis relacionadas ao Comando de Operações Especiais dos Estados Unidos, que é responsável por conduzir operações militares especiais do país.

Fonte da imagem: Blockworks

Na era digital, mesmo grandes empresas e órgãos do governo têm dificuldade em garantir completamente a segurança dos dados. Com o papel cada vez mais importante dos dados na sociedade moderna, as potenciais consequências dessas vulnerabilidades de segurança tornam-se cada vez mais graves.

b) Conflito entre a proteção da privacidade e recomendações personalizadas Os sistemas de recomendação personalizados tornaram-se uma parte essencial da experiência do usuário, criando assim um conflito difícil de conciliar entre conveniência e privacidade do usuário. Por um lado, os usuários desejam recomendações precisas e personalizadas que atendam às suas preferências pessoais, o que requer um profundo entendimento do sistema sobre o usuário. Por outro lado, para receber esse serviço personalizado, os usuários têm que fornecer uma grande quantidade de informações pessoais ao sistema, aumentando inevitavelmente o risco de violação da privacidade. No final, pode ser necessário alcançar um novo equilíbrio entre usuários, empresas e entidades reguladoras.

2. Revelando a Criptografia Homomórfica: o manto invisível dos dados Neste contexto, a tecnologia de Criptografia homomórfica oferece-nos uma nova abordagem. A característica de Descentralização da blockchain, em conjunto com tecnologias avançadas de encriptação, tem o potencial de alterar completamente a forma como os dados pessoais são recolhidos, armazenados e utilizados.

Por exemplo, um sistema de recomendação baseado em bloco pode funcionar da seguinte forma: os dados pessoais do usuário são armazenados na cadeia de blocos de criptografia, sendo que apenas o usuário possui a Chave Secreta para descriptografar. O algoritmo de recomendação é executado nos dados criptografados, gerando resultados de recomendação criptografados. Esses resultados só podem ser descriptografados e utilizados com a autorização do usuário. Esse método garante a precisão das recomendações e protege ao máximo a privacidade do usuário. Além disso, contratos inteligentes podem ser usados para automatizar regras e restrições de uso dos dados, garantindo que as empresas só possam usar os dados no âmbito em que o usuário tenha dado consentimento explícito. Isso aumenta a transparência e dá aos usuários um maior controle sobre seus próprios dados.

Fonte da imagem: zama.ai

a) O que é Criptografia homomórfica? Explicação simples A criptografia homomórfica (HE) é uma técnica que permite o processamento de dados sem a necessidade de desencriptação. Pode ser usada para criar contratos inteligentes privados na cadeia de blocos pública e não permissiva, onde apenas utilizadores específicos conseguem ver os dados de transação e o estado do contrato. Embora o FHE tenha sido impraticável no passado devido à sua lentidão, avanços recentes irão tornar este objetivo uma realidade nos próximos anos.

Dar um exemplo. Suponhamos que agora dois bons frens, Peter e Julie, são frens, ambos gostam de colecionar selos raros. Um dia, Peter queria saber quais selos em sua coleção eram iguais aos de Julie, sem revelar completamente a sua coleção.

Método tradicional: Peter mostrou a sua coleção de selos a Julie. Enquanto Julie folheava a coleção de Peter, comparava-a com a sua própria coleção. Sempre que encontravam um selo em comum, ambos o anotavam numa nova lista. No final, Julie deu a Peter a lista dos selos em comum. Desta forma, Peter ficou a saber quais os selos que ambos tinham em comum, mas ao mesmo tempo, Julie viu a coleção completa de Peter.

Métodos de proteção de privacidade: Agora, imagine uma máquina mágica. Peter e Julie inserem seus catálogos de selos na máquina. A máquina compara magicamente os dois catálogos e mostra apenas a Peter os selos em comum. Durante esse processo, Julie não consegue ver o catálogo de Peter e Peter não consegue ver o catálogo de Julie. Julie nem mesmo sabe qual é o resultado final, a menos que Peter lhe diga.

Esta é a aplicação da Criptografia homomórfica no mundo das criptomoedas. Permite-nos realizar transações e operações privadas em plataformas públicas, protegendo a privacidade ao mesmo tempo que mantém a transparência e segurança da blockchain. Embora esta tecnologia tenha enfrentado desafios de velocidade no passado, avanços recentes indicam que poderá tornar-se realidade nos próximos anos, trazendo mais proteção de privacidade e possibilidades de inovação para a nossa vida digital.

b)O poder da criptografia homomórfica: realizar cálculos em estado de encriptação O princípio fundamental da Criptografia homomórfica é que as operações realizadas nos dados encriptados são equivalentes aos resultados das mesmas operações nos dados originais antes da encriptação. Isso significa que podemos realizar cálculos e análises significativos nos dados encriptados sem saber o conteúdo dos dados originais.

Os principais tipos de encriptação homomórfica incluem:  Parte da Criptografia homomórfica (Partially Homomorphic Encryption, PHE): Apenas suporta uma operação, como adição ou multiplicação. Por exemplo: RSA encriptação suporta homomorfismo multiplicativo, encriptação de Paillier suporta homomorfismo aditivo.  Algum tipo de Criptografia homomórfica (Somewhat Homomorphic Encryption, SHE): Suporta operações de adição e multiplicação com contagem limitada. Por exemplo, o esquema Gentry inicial.  Criptografia homomórfica totalmente (Fully Homomorphic Encryption, FHE): Suporta adição e multiplicação ilimitadas, teoricamente pode realizar qualquer cálculo. Por exemplo, o esquema Gentry melhorado, a biblioteca HElib da IBM. ​​Criptografia Homomórfica em Nível (Leveled Homomorphic Encryption): Entre SHE e FHE, suporta cálculos de circuitos predefinidos de Profundidade.

Implementação técnica:  Criptografia baseada em retículas (Lattice-based Cryptography): Muitas soluções FHE modernas são baseadas em criptografia em grade, como o esquema original de Gentry e suas melhorias posteriores. Esses esquemas geralmente são baseados no problema Ring-LWE (aprendizado de erro no anel).  Esquema de Base de Números Inteiros: Alguns esquemas trabalham diretamente com inteiros, como o esquema proposto por van Dijk et al.  Matemática Aproximada: O esquema CKKS permite cálculos homomórficos em números aproximados, adequado para aplicações de aprendizado de máquina, entre outras. 📂 Baseado em Aprendizado (Learning-based): Algumas soluções combinam tecnologias de aprendizado de máquina, como a encriptação homomórfica baseada em redes neurais.

Claro, também existem casos de uso reais, como computação segura multipartidária, onde várias partes podem calcular conjuntamente uma função sem revelar suas respectivas entradas. Outro exemplo é o treinamento e execução de modelos de aprendizado de máquina em dados de encriptação para proteção da privacidade dos dados.

Embora a encriptação homomórfica seja uma tecnologia poderosa, ela também enfrenta alguns desafios, principalmente em termos de eficiência computacional. O custo computacional total da encriptação homomórfica ainda é elevado, o que limita o seu uso em algumas aplicações em tempo real. No entanto, com o avanço contínuo da pesquisa e do progresso do hardware, essas limitações estão gradualmente sendo superadas.

Fonte da imagem: tvdn

c)comparação com métodos de encriptação tradicionais A criptografia homomórfica (HE) e a prova de conhecimento zero (ZKP) são ambas tecnologias de privacidade muito seguidas no campo da criptografia atual, mas existem diferenças significativas em termos de aplicação e características, com várias diferenças principais: 1） A criptografia homomórfica permite calcular diretamente em dados encriptados, enquanto a prova de conhecimento zero pode provar a correção de uma declaração sem revelar informações específicas. Em termos de disponibilidade de dados, a criptografia homomórfica geralmente armazena os dados encriptados em um bloco na cadeia, o que permite que os dados sejam sempre acessíveis e processados. Por outro lado, a prova de conhecimento zero pode manter os dados originais fora da cadeia, fornecendo apenas resultados de verificação na cadeia. 2) Uma vantagem notável da criptografia homomórfica é sua excelente capacidade de combinação: uma vez que os dados são criptografados e colocados na cadeia, devido à sua propriedade homomórfica, eles podem ser facilmente integrados em outros aplicativos para cálculos e processamentos adicionais. Essa característica é especialmente importante na construção de aplicativos avançados de privacidade. Por outro lado, a flexibilidade da prova de conhecimento zero é relativamente baixa nesse aspecto, dificultando o uso direto do resultado de uma prova em outro processo de prova. No entanto, essas duas tecnologias não são mutuamente exclusivas. Pelo contrário, elas são frequentemente usadas em conjunto para aproveitar as vantagens de cada uma.

Com o contínuo desenvolvimento da tecnologia blockchain e de computação privada, prevemos que a criptografia homomórfica e a prova de conhecimento zero desempenharão papéis cada vez mais importantes em futuras aplicações de proteção de privacidade. A sua combinação fornecerá um suporte técnico poderoso para a construção de sistemas de descentralização mais seguros e privados.

Conclusão Neste mundo impulsionado por dados, estamos numa encruzilhada crucial. A tecnologia de Criptografia homomórfica é como uma capa invisível no mundo digital, proporcionando-nos uma poderosa proteção da privacidade enquanto desfrutamos das conveniências trazidas pelos grandes volumes de dados. Ela permite-nos realizar cálculos na neblina da encriptação, preservando a precisão e o valor das análises de dados, ao mesmo tempo que protege a privacidade pessoal.

No entanto, o equilíbrio entre precisão e privacidade é uma arte delicada. A magia da Criptografia homomórfica nos sistemas de recomendação reside não apenas em sua inovação tecnológica, mas também em sua tentativa de encontrar um equilíbrio delicado entre serviços personalizados e proteção de privacidade. Mas também devemos reconhecer que este equilíbrio não é fácil. Não há almoço grátis, o avanço da tecnologia sempre vem com desafios e compromissos. Embora a Criptografia homomórfica seja poderosa, seus custos computacionais ainda são significativos, o que pode afetar a velocidade de resposta e eficiência do sistema. Além disso, como garantir a segurança dos dados encriptados, como prevenir possíveis ataques, são questões que precisamos continuar a seguir e resolver.

Olhando para o futuro, esperamos ver mais tecnologias inovadoras surgindo, que continuarão a impulsionar o equilíbrio entre a proteção da privacidade e o uso dos dados. Talvez um dia possamos construir uma verdadeira utopia digital, onde todos possam compartilhar e usar dados livremente, sem se preocupar com a violação de sua privacidade.