полностью гомоморфное шифрование FHE: инструмент защиты конфиденциальности в эпоху ИИ

В последнее время, несмотря на посредственные показатели крипторынка, некоторые новые технологии постепенно становятся более зрелыми, среди которых полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption, сокращенно FHE) является одной из технологий, заслуживающих внимания. В мае этого года соучредитель Ethereum Виталик Бутерин также опубликовал статью о FHE, что вызвало широкое обсуждение в отрасли.

Чтобы понять эту сложную концепцию FHE, нам нужно сначала разобраться в значениях "шифрование" и "гомоморфное", а также в том, почему нам нужно "полностью" гомоморфное.

Шифрования основные концепции

Шифрование — это распространенный метод защиты безопасности информации. Например, Алиса хочет передать информацию "1314 520" Бобу через третью сторону C и не хочет, чтобы C знал содержание. Она может использовать простой симметричный метод шифрования, умножив каждое число на 2, получив "2628 1040". Боб, получив, может разделить на 2 и расшифровать исходную информацию. Этот способ позволяет осуществлять конфиденциальную связь без доверия к передающей стороне.

Гомоморфное шифрование и его принципы

Гомоморфное шифрование идет еще дальше, позволяя выполнять определенные вычисления на зашифрованных данных без необходимости предварительной расшифровки. Например, Алисе нужно рассчитать общую сумму коммунальных платежей за 12 месяцев в размере 400 рублей, но она не умеет делать сложные вычисления. Она может зашифровать 400 и 12, умножив их на 2, и передать вычисления надежному расчетному агенту C, чтобы он вычислил 800×24. Получив 19200, Алиса затем делит на 4, чтобы получить правильный ответ 4800 рублей. В этом процессе C не знает фактической суммы коммунальных платежей и количества месяцев.

Необходимость полностью гомоморфного шифрования

Однако простое гомоморфное шифрование легко поддается взлому. Полностью гомоморфное шифрование значительно увеличивает сложность взлома за счет введения более сложного шума и разрешения произвольного количества операций сложения и умножения. Оно может обрабатывать более сложные математические задачи, а не только простые вычисления. В 2009 году новые идеи, предложенные Джентри и другими учеными, открыли путь к реализации полностью гомоморфного шифрования.

Применение полностью гомоморфного шифрования в области ИИ

Технология FHE имеет широкие перспективы применения в области ИИ. Модели ИИ требуют大量 данных для обучения, но многие данные имеют высокую степень конфиденциальности. FHE может защищать конфиденциальность данных, позволяя ИИ проводить вычисления и обучение:

1. Используйте полностью гомоморфное шифрование для защиты конфиденциальных данных
2. Вводите шифрованные данные в ИИ для вычислений
3. AI выводит шифрование результатов
4. Пользователь локально безопасно расшифровывает результаты

Этот способ позволяет ИИ выполнять задачи, не имея доступа к исходным данным, эффективно решая противоречие между конфиденциальностью данных и развитием ИИ.

Развитие проекта FHE

В настоящее время существует несколько проектов, связанных с полностью гомоморфным шифрованием, таких как Zama, Privasea, Mind Network и др. В качестве примера можно привести Privasea, который предлагает такие сценарии применения, как распознавание лиц, что позволяет определять, является ли человек настоящим, не раскрывая при этом конфиденциальную информацию. Для решения проблемы высокой вычислительной мощности, необходимой для FHE, Privasea разработала специальную сетевую архитектуру и аппаратные средства.

Значение и перспективы полностью гомоморфного шифрования

С распространением технологий ИИ проблемы конфиденциальности данных становятся все более актуальными. От национальной безопасности до личной конфиденциальности, технологии полностью гомоморфного шифрования могут стать последней линией защиты данных. Они не только могут способствовать соблюдению норм развития ИИ, но и сыграть важную роль в различных чувствительных сценариях.

В следующие десять лет ИИ, возможно, глубоко интегрируется в нашу жизнь. Если технология полного гомоморфного шифрования сможет действительно созреть, она предоставит человечеству мощные инструменты для защиты конфиденциальности в эпоху ИИ.