Полностью гомоморфное шифрование: инструмент защиты конфиденциальности в эпоху ИИ
В последнее время рынок криптовалют находится в упадке, что дало нам больше времени для внимания к развитию некоторых новых технологий. Несмотря на то, что волатильность рынка в 2024 году не так сильна, как в предыдущие годы, некоторые новые технологии постепенно созревают, в том числе полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption, сокращенно FHE), о котором мы собираемся поговорить сегодня.
Чтобы понять этот сложный концепт FHE, нам нужно сначала выяснить, что такое "шифрование", "гомоморфное", а также почему нужно "полностью".
Шифрование основные концепции
Самый простой способ шифрования нам всем хорошо знаком. Например, если Алиса хочет отправить Бобу секретное число "1314 520", но не хочет, чтобы третья сторона знала его содержание. Она может использовать простой метод шифрования: умножить каждое число на 2. Таким образом, передаваемая информация превращается в "2628 1040". Когда Боб получает сообщение, ему нужно просто разделить каждое число на 2, чтобы получить исходную информацию.
Этот метод симметричного шифрования позволяет двум людям безопасно обмениваться информацией, не доверяя передатчику.
Гомоморфное шифрование
Теперь давайте рассмотрим более сложный сценарий. Предположим, что Алисе всего 7 лет, и она знает только самые основные операции умножения и деления. Ей нужно рассчитать счет за электричество в доме за 12 месяцев, по 400 юаней в месяц, но она не может выполнить такое сложное умножение.
Алиса не хотела, чтобы другие знали конкретные суммы за электроэнергию и количество месяцев, поэтому она использовала хитрый метод. Она умножила 400 и 12 на 2, а затем попросила человека C, который мог выполнять сложные вычисления, помочь ей вычислить результат 800 умножить на 24. C вычислил результат как 19200 и сообщил Алисе, после чего Алиса разделила этот результат на 4 (то есть дважды разделила на 2), в результате чего она получила правильную общую сумму за электроэнергию 4800 юаней.
Это простой пример гомоморфного шифрования умножения. 800 умножить на 24 на самом деле является отображением 400 умножить на 12, форма до и после шифрования остается неизменной, поэтому это называется "гомоморфным". Этот метод позволяет Алисе поручать вычисления ненадежной третьей стороне, при этом защищая чувствительную информацию.
Зачем нужно "полностью" гомоморфное шифрование
Однако проблемы реального мира часто более сложны. Если C достаточно умен, он может с помощью перебора вычислить число, которое Алиса изначально хотела вычислить. Для этого требуется более продвинутая технология "полностью гомоморфное шифрование".
Полностью гомоморфное шифрование позволяет выполнять произвольное количество операций сложения и умножения над зашифрованными данными, а не ограничиваясь определенными операциями или конечным количеством. Это значительно увеличивает сложность взлома, делая практически невозможным для третьих лиц подглядывать за исходными данными.
Полностью гомоморфное шифрование стало важным этапом в области шифрования только в 2009 году.
Применение FHE: на примере ИИ
Одной из важных областей применения технологии полностью гомоморфного шифрования (FHE) является искусственный интеллект. Как известно, мощным AI-системам необходимо большое количество данных для обучения, но эти данные часто связаны с вопросами конфиденциальности. FHE предлагает возможность решения этого противоречия:
Шифрование чувствительных данных с использованием метода FHE
Обучение модели ИИ на зашифрованных данных
AI выводит зашифрованный результат
Этот метод позволяет ИИ выполнять вычисления и обучаться, не имея доступа к исходным данным. Владельцы данных могут безопасно расшифровывать результаты на месте, используя мощные вычислительные возможности ИИ и защищая конфиденциальность данных.
В настоящее время несколько проектов исследуют применение технологии FHE в области ИИ. Один из проектов предложил очень интересный сценарий применения: распознавание лиц. Он позволяет машине определять, является ли объект живым человеком, и в то же время гарантирует, что никакая конфиденциальная информация о лицах не будет раскрыта.
Тем не менее, практическое применение полностью гомоморфного шифрования по-прежнему сталкивается с определенными проблемами, в основном из-за необходимости в огромных вычислительных ресурсах. В связи с этим некоторые проекты разрабатывают специализированные сети вычислительной мощности и сопутствующую инфраструктуру для поддержки вычислений FHE.
Значение FHE
Если ИИ сможет широко применять технологию полностью гомоморфного шифрования, это значительно снизит давление, с которым сталкивается развитие ИИ в области безопасности данных и защиты конфиденциальности. От национальной безопасности до личной конфиденциальности, FHE может стать последней линией защиты данных в эпоху ИИ.
С быстрым развитием технологий ИИ мы можем предвидеть, что в недалеком будущем технология полностью гомоморфного шифрования (FHE) может сыграть важную роль в большем числе областей, обеспечивая более надежную защиту конфиденциальности, пока мы наслаждаемся удобством ИИ.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
14 Лайков
Награда
14
8
Поделиться
комментарий
0/400
TheShibaWhisperer
· 7ч назад
Можно ли зашифровать непристойные картинки?
Посмотреть ОригиналОтветить0
Hulin
· 12ч назад
Старое дерево
Посмотреть ОригиналОтветить0
NftMetaversePainter
· 12ч назад
*настраивает цифровой монокль* наконец-то, алгоритмическая поэзия, достойная нашей постфизической парадигмы
полностью гомоморфное шифрование FHE: революция в защите конфиденциальности в эпоху ИИ
Полностью гомоморфное шифрование: инструмент защиты конфиденциальности в эпоху ИИ
В последнее время рынок криптовалют находится в упадке, что дало нам больше времени для внимания к развитию некоторых новых технологий. Несмотря на то, что волатильность рынка в 2024 году не так сильна, как в предыдущие годы, некоторые новые технологии постепенно созревают, в том числе полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption, сокращенно FHE), о котором мы собираемся поговорить сегодня.
Чтобы понять этот сложный концепт FHE, нам нужно сначала выяснить, что такое "шифрование", "гомоморфное", а также почему нужно "полностью".
Шифрование основные концепции
Самый простой способ шифрования нам всем хорошо знаком. Например, если Алиса хочет отправить Бобу секретное число "1314 520", но не хочет, чтобы третья сторона знала его содержание. Она может использовать простой метод шифрования: умножить каждое число на 2. Таким образом, передаваемая информация превращается в "2628 1040". Когда Боб получает сообщение, ему нужно просто разделить каждое число на 2, чтобы получить исходную информацию.
Этот метод симметричного шифрования позволяет двум людям безопасно обмениваться информацией, не доверяя передатчику.
Гомоморфное шифрование
Теперь давайте рассмотрим более сложный сценарий. Предположим, что Алисе всего 7 лет, и она знает только самые основные операции умножения и деления. Ей нужно рассчитать счет за электричество в доме за 12 месяцев, по 400 юаней в месяц, но она не может выполнить такое сложное умножение.
Алиса не хотела, чтобы другие знали конкретные суммы за электроэнергию и количество месяцев, поэтому она использовала хитрый метод. Она умножила 400 и 12 на 2, а затем попросила человека C, который мог выполнять сложные вычисления, помочь ей вычислить результат 800 умножить на 24. C вычислил результат как 19200 и сообщил Алисе, после чего Алиса разделила этот результат на 4 (то есть дважды разделила на 2), в результате чего она получила правильную общую сумму за электроэнергию 4800 юаней.
Это простой пример гомоморфного шифрования умножения. 800 умножить на 24 на самом деле является отображением 400 умножить на 12, форма до и после шифрования остается неизменной, поэтому это называется "гомоморфным". Этот метод позволяет Алисе поручать вычисления ненадежной третьей стороне, при этом защищая чувствительную информацию.
Зачем нужно "полностью" гомоморфное шифрование
Однако проблемы реального мира часто более сложны. Если C достаточно умен, он может с помощью перебора вычислить число, которое Алиса изначально хотела вычислить. Для этого требуется более продвинутая технология "полностью гомоморфное шифрование".
Полностью гомоморфное шифрование позволяет выполнять произвольное количество операций сложения и умножения над зашифрованными данными, а не ограничиваясь определенными операциями или конечным количеством. Это значительно увеличивает сложность взлома, делая практически невозможным для третьих лиц подглядывать за исходными данными.
Полностью гомоморфное шифрование стало важным этапом в области шифрования только в 2009 году.
Применение FHE: на примере ИИ
Одной из важных областей применения технологии полностью гомоморфного шифрования (FHE) является искусственный интеллект. Как известно, мощным AI-системам необходимо большое количество данных для обучения, но эти данные часто связаны с вопросами конфиденциальности. FHE предлагает возможность решения этого противоречия:
Этот метод позволяет ИИ выполнять вычисления и обучаться, не имея доступа к исходным данным. Владельцы данных могут безопасно расшифровывать результаты на месте, используя мощные вычислительные возможности ИИ и защищая конфиденциальность данных.
В настоящее время несколько проектов исследуют применение технологии FHE в области ИИ. Один из проектов предложил очень интересный сценарий применения: распознавание лиц. Он позволяет машине определять, является ли объект живым человеком, и в то же время гарантирует, что никакая конфиденциальная информация о лицах не будет раскрыта.
Тем не менее, практическое применение полностью гомоморфного шифрования по-прежнему сталкивается с определенными проблемами, в основном из-за необходимости в огромных вычислительных ресурсах. В связи с этим некоторые проекты разрабатывают специализированные сети вычислительной мощности и сопутствующую инфраструктуру для поддержки вычислений FHE.
Значение FHE
Если ИИ сможет широко применять технологию полностью гомоморфного шифрования, это значительно снизит давление, с которым сталкивается развитие ИИ в области безопасности данных и защиты конфиденциальности. От национальной безопасности до личной конфиденциальности, FHE может стать последней линией защиты данных в эпоху ИИ.
С быстрым развитием технологий ИИ мы можем предвидеть, что в недалеком будущем технология полностью гомоморфного шифрования (FHE) может сыграть важную роль в большем числе областей, обеспечивая более надежную защиту конфиденциальности, пока мы наслаждаемся удобством ИИ.