encriptação totalmente homomórfica: conceito e discussão sobre cenários de aplicação
A encriptação totalmente homomórfica ( FHE ) é uma técnica de encriptação especial que permite a realização de cálculos de funções diretamente sobre o texto cifrado, sem a necessidade de o decifrar. Ao contrário da encriptação estática e da encriptação em trânsito, a FHE é capaz de realizar cálculos colaborativos complexos, enquanto protege a privacidade dos dados.
A principal vantagem da encriptação totalmente homomórfica (FHE) é que ela pode executar qualquer operação de função sobre dados cifrados e produzir resultados encriptados. Essa característica torna a FHE uma ferramenta importante no campo da computação privada, especialmente adequada para cenários de processamento de dados sensíveis.
O sistema FHE geralmente inclui três tipos de chaves:
Chave de descriptografia: chave principal, usada para descriptografar textos cifrados FHE, geralmente guardada localmente pelo usuário.
Chave de encriptação: usada para converter texto em claro em texto cifrado, podendo ser pública no modo de chave pública.
Cálculo da chave: utilizada para realizar operações homomórficas sobre o texto cifrado, pode ser pública, mas não pode ser usada para descriptografar.
Os padrões de aplicação típicos de FHE incluem:
Modelo de outsourcing: delegar tarefas de computação a prestadores de serviços em nuvem, enquanto protege a privacidade dos dados.
Modo de cálculo entre duas partes: ambas as partes realizam cálculos conjuntos sem revelar os seus dados privados.
Modo de agregação: resumir de forma segura os dados de vários participantes, para cenários como aprendizado federado.
Modo cliente-servidor: o servidor fornece serviços de computação AI privados para vários clientes independentes.
A FHE, em comparação com soluções de encriptação tradicionais, protege a privacidade dos dados enquanto suporta cálculos complexos, trazendo novas possibilidades para o campo da computação privada. No entanto, a FHE também enfrenta desafios em termos de eficiência computacional, necessitando de otimizações adicionais para uma aplicação mais ampla.
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
encriptação totalmente homomórfica FHE: uma nova direção e cenários de aplicação para computação privada
encriptação totalmente homomórfica: conceito e discussão sobre cenários de aplicação
A encriptação totalmente homomórfica ( FHE ) é uma técnica de encriptação especial que permite a realização de cálculos de funções diretamente sobre o texto cifrado, sem a necessidade de o decifrar. Ao contrário da encriptação estática e da encriptação em trânsito, a FHE é capaz de realizar cálculos colaborativos complexos, enquanto protege a privacidade dos dados.
A principal vantagem da encriptação totalmente homomórfica (FHE) é que ela pode executar qualquer operação de função sobre dados cifrados e produzir resultados encriptados. Essa característica torna a FHE uma ferramenta importante no campo da computação privada, especialmente adequada para cenários de processamento de dados sensíveis.
O sistema FHE geralmente inclui três tipos de chaves:
Chave de descriptografia: chave principal, usada para descriptografar textos cifrados FHE, geralmente guardada localmente pelo usuário.
Chave de encriptação: usada para converter texto em claro em texto cifrado, podendo ser pública no modo de chave pública.
Cálculo da chave: utilizada para realizar operações homomórficas sobre o texto cifrado, pode ser pública, mas não pode ser usada para descriptografar.
Os padrões de aplicação típicos de FHE incluem:
Modelo de outsourcing: delegar tarefas de computação a prestadores de serviços em nuvem, enquanto protege a privacidade dos dados.
Modo de cálculo entre duas partes: ambas as partes realizam cálculos conjuntos sem revelar os seus dados privados.
Modo de agregação: resumir de forma segura os dados de vários participantes, para cenários como aprendizado federado.
Modo cliente-servidor: o servidor fornece serviços de computação AI privados para vários clientes independentes.
A FHE, em comparação com soluções de encriptação tradicionais, protege a privacidade dos dados enquanto suporta cálculos complexos, trazendo novas possibilidades para o campo da computação privada. No entanto, a FHE também enfrenta desafios em termos de eficiência computacional, necessitando de otimizações adicionais para uma aplicação mais ampla.