повністю гомоморфне шифрування FHE: захист конфіденційності даних в епоху штучного інтелекту
Останнім часом ринок шифрування сповільнився, що дало нам більше часу, щоб зосередитися на розвитку деяких нових технологій. Серед них, повністю гомоморфне шифрування (Fully Homomorphic Encryption, скорочено FHE) як технологія, що наближається до зрілості, заслуговує на детальне обговорення. У травні цього року засновник Ethereum Віталік Бутерін також спеціально опублікував статтю про FHE, що викликало широкий інтерес.
Щоб зрозуміти цей складний концепт FHE, нам спочатку потрібно зрозуміти, що таке "шифрування", "гомоморфне" та чому потрібно "повністю".
шифруванням основні концепції
Найпростіший спосіб шифрування всім добре відомий. Наприклад, якщо Аліса хоче передати Бобу секретне число "1314 520", але не хоче, щоб третя сторона C знала зміст. Вона може використати простий метод шифрування: помножити кожне число на 2. Таким чином, передана інформація перетворюється на "2628 1040". Коли Боб отримує повідомлення, йому потрібно лише поділити кожне число на 2, щоб отримати оригінальну інформацію. Це основний метод симетричного шифрування.
Гомоморфне шифрування та його вдосконалення
Зараз уявімо, що Алісі лише 7 років, і вона знає лише найосновніші операції множення на 2 та ділення на 2. Їй потрібно обчислити рахунок за електрику в будинку за 12 місяців, по 400 юанів на місяць, але це перевищує її обчислювальні можливості. Водночас вона не хоче, щоб інші знали точну суму рахунку за електрику.
У цей час гомоморфне шифрування стало в нагоді. Аліса може перетворити 400 помножити на 2 на 800, 12 помножити на 2 на 24, а потім попросити C обчислити результат 800 помножити на 24. C обчислює 19200 і повідомляє Алісі, потім Аліса ділить результат на 4, і отримує правильну загальну суму за електроенергію 4800 юанів.
Цей процес демонструє суть гомоморфного шифрування: виконання обчислень у зашифрованому стані, а отриманий результат після розшифрування є таким же, як результат прямого обчислення з оригінальними даними.
Необхідність повністю гомоморфного шифрування
Проте, вищезазначений метод все ще має вразливості. Якщо C достатньо розумний, він може зламати вихідні дані за допомогою зворотного підрахунку або методом перебору. Це потребує більш складного шифрування, а саме повністю гомоморфного шифрування.
повністю гомоморфне шифрування дозволяє виконувати будь-яку кількість операцій додавання та множення над зашифрованими даними, а не тільки обмежену кількість або конкретні типи операцій. Це значно ускладнює процес зламу, одночасно розширюючи діапазон проблем, які можна вирішувати.
У 2009 році вчені на чолі з Джентрі вперше реалізували повністю гомоморфне шифрування, що вважається значним проривом у галузі криптографії.
Застосування повністю гомоморфного шифрування в епоху ШІ
Повністю гомоморфне шифрування в AI-сфері має широкі перспективи застосування. Наразі навчання AI-моделей потребує великої кількості даних, але багато з цих даних є надзвичайно чутливими. Технологія FHE дозволяє обробку зашифрованих даних, одночасно захищаючи конфіденційність даних.
Конкретно, користувач може:
Зашифрувати чутливі дані за допомогою повністю гомоморфного шифрування
Надати зашифровані дані ШІ для обчислення
ШІ повертає зашифровані результати
Користувач розшифровує результати в локальному безпечному середовищі
Цей спосіб не лише забезпечує конфіденційність даних, але й повністю використовує потужні обчислювальні можливості ШІ.
Проекти та напрямки застосування повністю гомоморфного шифрування
Наразі вже кілька проектів займаються розробкою та застосуванням технології FHE, таких як Zama, Mind Network, Fhenix, Sunscreen та ін. Ці проекти мають свої особливості та досліджують можливості застосування FHE в різних сценаріях.
В якості прикладу певного проекту FHE, він пропонує дуже цікавий сценарій застосування: розпізнавання облич. Завдяки технології FHE можна здійснити перевірку, чи є особа реальною, не торкаючись до вихідних даних обличчя. Цей метод не лише захищає конфіденційність користувачів, але й задовольняє вимоги до автентифікації.
Виклики та рішення для повністю гомоморфного шифрування
Хоча технологія FHE має великі перспективи, на практиці вона все ще стикається з величезними вимогами до обчислювальних ресурсів. Щоб вирішити цю проблему, деякі проекти працюють над створенням спеціалізованих обчислювальних мереж та супутньої інфраструктури.
Наприклад, певний проект запропонував комбіновану мережеву архітектуру PoW (доказ роботи) та PoS (доказ частки) і випустив спеціалізоване обладнання для майнінгу та активи NFT. Цей інноваційний дизайн намагається забезпечити необхідну обчислювальну потужність, одночасно уникнувши певних юридичних ризиків.
Значення повністю гомоморфного шифрування для штучного інтелекту та захисту приватності
Якщо технологія повністю гомоморфного шифрування зможе широко застосовуватися в сфері штучного інтелекту, це значно полегшить тиск на безпеку даних і захист конфіденційності, з яким стикається сучасний розвиток ШІ. Від національної безпеки до особистої конфіденційності, FHE може стати надзвичайно важливим засобом захисту.
У світі, що все більше цифровізується, питання конфіденційності даних присутнє в усіх аспектах, від міжнародних конфліктів до повсякденного життя. З розвитком технологій ШІ швидкий розвиток технології повністю гомоморфного шифрування може стати останнім бар'єром для захисту людської конфіденційності.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
повністю гомоморфне шифрування FHE: інструмент захисту конфіденційності даних в епоху ШІ
повністю гомоморфне шифрування FHE: захист конфіденційності даних в епоху штучного інтелекту
Останнім часом ринок шифрування сповільнився, що дало нам більше часу, щоб зосередитися на розвитку деяких нових технологій. Серед них, повністю гомоморфне шифрування (Fully Homomorphic Encryption, скорочено FHE) як технологія, що наближається до зрілості, заслуговує на детальне обговорення. У травні цього року засновник Ethereum Віталік Бутерін також спеціально опублікував статтю про FHE, що викликало широкий інтерес.
Щоб зрозуміти цей складний концепт FHE, нам спочатку потрібно зрозуміти, що таке "шифрування", "гомоморфне" та чому потрібно "повністю".
шифруванням основні концепції
Найпростіший спосіб шифрування всім добре відомий. Наприклад, якщо Аліса хоче передати Бобу секретне число "1314 520", але не хоче, щоб третя сторона C знала зміст. Вона може використати простий метод шифрування: помножити кожне число на 2. Таким чином, передана інформація перетворюється на "2628 1040". Коли Боб отримує повідомлення, йому потрібно лише поділити кожне число на 2, щоб отримати оригінальну інформацію. Це основний метод симетричного шифрування.
Гомоморфне шифрування та його вдосконалення
Зараз уявімо, що Алісі лише 7 років, і вона знає лише найосновніші операції множення на 2 та ділення на 2. Їй потрібно обчислити рахунок за електрику в будинку за 12 місяців, по 400 юанів на місяць, але це перевищує її обчислювальні можливості. Водночас вона не хоче, щоб інші знали точну суму рахунку за електрику.
У цей час гомоморфне шифрування стало в нагоді. Аліса може перетворити 400 помножити на 2 на 800, 12 помножити на 2 на 24, а потім попросити C обчислити результат 800 помножити на 24. C обчислює 19200 і повідомляє Алісі, потім Аліса ділить результат на 4, і отримує правильну загальну суму за електроенергію 4800 юанів.
Цей процес демонструє суть гомоморфного шифрування: виконання обчислень у зашифрованому стані, а отриманий результат після розшифрування є таким же, як результат прямого обчислення з оригінальними даними.
Необхідність повністю гомоморфного шифрування
Проте, вищезазначений метод все ще має вразливості. Якщо C достатньо розумний, він може зламати вихідні дані за допомогою зворотного підрахунку або методом перебору. Це потребує більш складного шифрування, а саме повністю гомоморфного шифрування.
повністю гомоморфне шифрування дозволяє виконувати будь-яку кількість операцій додавання та множення над зашифрованими даними, а не тільки обмежену кількість або конкретні типи операцій. Це значно ускладнює процес зламу, одночасно розширюючи діапазон проблем, які можна вирішувати.
У 2009 році вчені на чолі з Джентрі вперше реалізували повністю гомоморфне шифрування, що вважається значним проривом у галузі криптографії.
Застосування повністю гомоморфного шифрування в епоху ШІ
Повністю гомоморфне шифрування в AI-сфері має широкі перспективи застосування. Наразі навчання AI-моделей потребує великої кількості даних, але багато з цих даних є надзвичайно чутливими. Технологія FHE дозволяє обробку зашифрованих даних, одночасно захищаючи конфіденційність даних.
Конкретно, користувач може:
Цей спосіб не лише забезпечує конфіденційність даних, але й повністю використовує потужні обчислювальні можливості ШІ.
Проекти та напрямки застосування повністю гомоморфного шифрування
Наразі вже кілька проектів займаються розробкою та застосуванням технології FHE, таких як Zama, Mind Network, Fhenix, Sunscreen та ін. Ці проекти мають свої особливості та досліджують можливості застосування FHE в різних сценаріях.
В якості прикладу певного проекту FHE, він пропонує дуже цікавий сценарій застосування: розпізнавання облич. Завдяки технології FHE можна здійснити перевірку, чи є особа реальною, не торкаючись до вихідних даних обличчя. Цей метод не лише захищає конфіденційність користувачів, але й задовольняє вимоги до автентифікації.
Виклики та рішення для повністю гомоморфного шифрування
Хоча технологія FHE має великі перспективи, на практиці вона все ще стикається з величезними вимогами до обчислювальних ресурсів. Щоб вирішити цю проблему, деякі проекти працюють над створенням спеціалізованих обчислювальних мереж та супутньої інфраструктури.
Наприклад, певний проект запропонував комбіновану мережеву архітектуру PoW (доказ роботи) та PoS (доказ частки) і випустив спеціалізоване обладнання для майнінгу та активи NFT. Цей інноваційний дизайн намагається забезпечити необхідну обчислювальну потужність, одночасно уникнувши певних юридичних ризиків.
Значення повністю гомоморфного шифрування для штучного інтелекту та захисту приватності
Якщо технологія повністю гомоморфного шифрування зможе широко застосовуватися в сфері штучного інтелекту, це значно полегшить тиск на безпеку даних і захист конфіденційності, з яким стикається сучасний розвиток ШІ. Від національної безпеки до особистої конфіденційності, FHE може стати надзвичайно важливим засобом захисту.
У світі, що все більше цифровізується, питання конфіденційності даних присутнє в усіх аспектах, від міжнародних конфліктів до повсякденного життя. З розвитком технологій ШІ швидкий розвиток технології повністю гомоморфного шифрування може стати останнім бар'єром для захисту людської конфіденційності.