encriptación completamente homomórfica: concepto de análisis y discusión de escenarios de aplicación
La encriptación completamente homomórfica ( FHE ) es una técnica de encriptación especial que permite realizar cálculos de funciones directamente sobre los datos cifrados sin necesidad de desencriptarlos. A diferencia de la encriptación estática y la encriptación en tránsito, la FHE puede llevar a cabo cálculos colaborativos complejos entre múltiples partes mientras protege la privacidad de los datos.
La ventaja clave de FHE es que puede ejecutar cualquier operación de función sobre datos cifrados y producir resultados encriptados. Esta característica convierte a FHE en una herramienta importante en el campo de la computación privada, especialmente adecuada para escenarios de procesamiento de datos sensibles.
Los sistemas de FHE generalmente incluyen tres tipos de claves:
Clave de descifrado: clave maestra, utilizada para descifrar el texto cifrado FHE, normalmente guardada localmente por el usuario.
Clave de encriptación: se utiliza para convertir texto plano en texto cifrado, y puede ser pública en modo de clave pública.
Cálculo de claves: se utiliza para realizar operaciones homomórficas sobre el texto cifrado, puede ser público pero no se puede utilizar para descifrar.
Los modos de aplicación típicos de la encriptación completamente homomórfica incluyen:
Modelo de subcontratación: externalizar tareas de cálculo a proveedores de servicios en la nube, al mismo tiempo que se protege la privacidad de los datos.
Modo de cálculo de dos partes: ambas partes realizan cálculos conjuntos sin revelar sus datos privados.
Modo de agregación: recopilar de manera segura los datos de múltiples participantes, para escenarios como el aprendizaje federado.
Modelo cliente-servidor: el servidor proporciona servicios de cálculo privado de IA para múltiples clientes independientes.
FHE, en comparación con los esquemas de encriptación tradicionales, no solo protege la privacidad de los datos, sino que también admite cálculos complejos, lo que brinda nuevas posibilidades en el campo de la computación privada. Sin embargo, FHE también enfrenta desafíos en términos de eficiencia de cálculo y necesita ser optimizado aún más para su aplicación más amplia.
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encriptación completamente homomórfica FHE: una nueva dirección y escenarios de aplicación en el cálculo de la privacidad
encriptación completamente homomórfica: concepto de análisis y discusión de escenarios de aplicación
La encriptación completamente homomórfica ( FHE ) es una técnica de encriptación especial que permite realizar cálculos de funciones directamente sobre los datos cifrados sin necesidad de desencriptarlos. A diferencia de la encriptación estática y la encriptación en tránsito, la FHE puede llevar a cabo cálculos colaborativos complejos entre múltiples partes mientras protege la privacidad de los datos.
La ventaja clave de FHE es que puede ejecutar cualquier operación de función sobre datos cifrados y producir resultados encriptados. Esta característica convierte a FHE en una herramienta importante en el campo de la computación privada, especialmente adecuada para escenarios de procesamiento de datos sensibles.
Los sistemas de FHE generalmente incluyen tres tipos de claves:
Clave de descifrado: clave maestra, utilizada para descifrar el texto cifrado FHE, normalmente guardada localmente por el usuario.
Clave de encriptación: se utiliza para convertir texto plano en texto cifrado, y puede ser pública en modo de clave pública.
Cálculo de claves: se utiliza para realizar operaciones homomórficas sobre el texto cifrado, puede ser público pero no se puede utilizar para descifrar.
Los modos de aplicación típicos de la encriptación completamente homomórfica incluyen:
Modelo de subcontratación: externalizar tareas de cálculo a proveedores de servicios en la nube, al mismo tiempo que se protege la privacidad de los datos.
Modo de cálculo de dos partes: ambas partes realizan cálculos conjuntos sin revelar sus datos privados.
Modo de agregación: recopilar de manera segura los datos de múltiples participantes, para escenarios como el aprendizaje federado.
Modelo cliente-servidor: el servidor proporciona servicios de cálculo privado de IA para múltiples clientes independientes.
FHE, en comparación con los esquemas de encriptación tradicionales, no solo protege la privacidad de los datos, sino que también admite cálculos complejos, lo que brinda nuevas posibilidades en el campo de la computación privada. Sin embargo, FHE también enfrenta desafíos en términos de eficiencia de cálculo y necesita ser optimizado aún más para su aplicación más amplia.