encriptación completamente homomórfica FHE: una herramienta de protección de la privacidad en la era de la IA

Recientemente, aunque el mercado de encriptación ha tenido un rendimiento moderado, todavía hay algunas tecnologías emergentes que están madurando, entre ellas el Cifrado homomórfico (Fully Homomorphic Encryption, abreviado FHE), que es una tecnología digna de atención. En mayo de este año, el fundador de Ethereum, Vitalik Buterin, también publicó un artículo sobre FHE, lo que generó una amplia discusión en la industria.

Para entender este complejo concepto de FHE, primero necesitamos comprender el significado de "encriptación" y "homomórfico", así como por qué necesitamos "completamente" homomórfico.

Conceptos básicos de encriptación

La encriptación es un método común para proteger la seguridad de la información. Por ejemplo, Alice quiere transmitir el mensaje "1314 520" a Bob a través de un tercero C, sin que C conozca el contenido. Ella puede utilizar un método de encriptación simétrica simple, multiplicando cada número por 2, convirtiéndolo en "2628 1040". Bob, al recibirlo, puede dividirlo por 2 para desencriptar y obtener el mensaje original. Este método permite realizar comunicaciones confidenciales sin confiar en el transmisor.

Cifrado homomórfico de principios

El cifrado homomórfico avanza un paso más, permitiendo realizar cálculos específicos sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptar primero. Por ejemplo, Alice necesita calcular el total de 400 yuanes de electricidad durante 12 meses, pero no sabe hacer cálculos complejos. Ella puede encriptar 400 y 12 multiplicándolos por 2, permitiendo que un tercero de confianza C calcule el resultado de 800×24. Después de que C obtenga 19200, Alice simplemente divide por 4 para obtener la respuesta correcta de 4800 yuanes. En este proceso, C no sabe la cantidad real de la factura de electricidad ni el número de meses.

La necesidad de la encriptación completamente homomórfica

Sin embargo, el cifrado homomórfico simple es fácil de romper. La encriptación completamente homomórfica aumenta significativamente la dificultad de romperla al introducir un ruido más complejo y permitir un número arbitrario de operaciones de suma y multiplicación. Puede manejar problemas matemáticos más complejos, y no se limita a cálculos sencillos. En 2009, una nueva idea propuesta por Gentry y otros académicos abrió el camino para la implementación de la encriptación completamente homomórfica.

La aplicación de la encriptación completamente homomórfica en el campo de la IA

La tecnología FHE tiene un amplio horizonte de aplicaciones en el campo de la inteligencia artificial. Los modelos de IA requieren grandes cantidades de datos para su entrenamiento, pero muchos de estos datos poseen una alta privacidad. La encriptación completamente homomórfica puede permitir que la IA realice cálculos y aprenda mientras protege la privacidad de los datos:

1. Usar encriptación completamente homomórfica para encriptar datos sensibles
2. Introducir los datos encriptados en la IA para su cálculo
3. AI genera resultados de encriptación
4. El usuario descifra de manera segura los resultados localmente.

Este enfoque permite que la IA complete tareas sin acceder a los datos originales, resolviendo de manera efectiva la contradicción entre la privacidad de los datos y el desarrollo de la IA.

El desarrollo de proyectos de encriptación completamente homomórfica

Actualmente hay varios proyectos relacionados con el FHE, como Zama, Privasea, Mind Network, entre otros. Tomando como ejemplo a Privasea, este proyecto propone aplicaciones como el reconocimiento facial, que puede determinar si es una persona real sin revelar información sensible. Para abordar la alta demanda de cálculo del FHE, Privasea diseñó una arquitectura de red y dispositivos de hardware especiales.

El significado y las perspectivas de FHE

Con la popularización de la tecnología AI, los problemas de privacidad de los datos se han vuelto cada vez más prominentes. Desde la seguridad nacional hasta la privacidad personal, la tecnología FHE podría convertirse en la última línea de defensa para proteger los datos. No solo puede promover el desarrollo normativo de la AI, sino que también puede desempeñar un papel importante en una variedad de escenarios sensibles.

En los próximos diez años, la IA podría integrarse profundamente en nuestras vidas. Si la tecnología FHE puede madurar realmente, proporcionará herramientas poderosas para proteger la privacidad de los humanos en la era de la IA.