полностью гомоморфное шифрование FHE: Защитник конфиденциальности в эпоху ИИ

В последнее время рынок переживает спад, что дало нам больше времени, чтобы сосредоточиться на развитии некоторых новых технологий. Несмотря на то, что рынок криптовалют в 2024 году не так бурен, как в предыдущие годы, все же есть несколько новых технологий, которые постепенно становятся зрелыми. Сегодня мы сосредоточимся на одной интересной технологии: полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption, сокращенно FHE).

Чтобы понять этот сложный концепт FHE, нам нужно сначала разобраться в значениях "шифрование" и "гомоморфное", а также почему необходимо "полностью" гомоморфное.

Шифрование основные концепции

Шифрование является общим методом защиты безопасности информации. Предположим, что Алиса хочет передать Бобу секретное сообщение "1314 520", но должна передать его через третье лицо С. Чтобы гарантировать безопасность информации, Алиса может использовать простой способ шифрования, например, умножив каждое число на 2, получив "2628 1040". Когда Боб получает сообщение, ему просто нужно разделить каждое число на 2, чтобы получить исходную информацию. Этот способ позволяет обеим сторонам завершить конфиденциальную связь, не доверяя передающему.

Гомоморфное шифрование: продвинутый уровень

Гомоморфное шифрование идет еще дальше. Представьте, что Элис всего 7 лет, и она знает только самые базовые операции умножения на 2 и деления на 2. Ей нужно рассчитать общую сумму за электричество в доме за 12 месяцев, по 400 юаней в месяц, но она не хочет, чтобы кто-то знал конкретную сумму. Поэтому она умножает 400 и 12 на 2 и сообщает С, чтобы тот вычислил результат 800 умножить на 24. С вычисляет 19200, после чего Элис делит результат на 4 и получает правильный ответ 4800 юаней. В этом процессе С помогает выполнить сложное вычисление, не зная фактических данных, что иллюстрирует особенности гомоморфного шифрования.

Необходимость полностью гомоморфного шифрования

Однако простое гомоморфное шифрование все еще имеет ограничения. Если C достаточно умен, он может попытаться взломать исходные данные методом перебора. Полностью гомоморфное шифрование делает взлом практически невозможным, вводя более сложный шум и операции. Оно позволяет выполнять произвольное количество операций сложения и умножения над зашифрованными данными, и при расшифровке все еще дает правильный результат. Эта технология достигла прорывного прогресса только в 2009 году.

Применение полностью гомоморфного шифрования в области ИИ

Технология полностью гомоморфного шифрования (FHE) имеет огромный потенциал в области ИИ. Одним из крупных вызовов, с которым сталкивается развитие ИИ, является получение достаточного объема обучающих данных при защите конфиденциальности данных. FHE предлагает возможное решение:

1. Пользователи могут зашифровать чувствительные данные с помощью полностью гомоморфного шифрования.
2. Предоставьте зашифрованные данные ИИ для вычислений.
3. AI выводит шифрование результата.
4. Пользователь расшифровывает результаты в локальной безопасной среде.

Этот метод позволяет ИИ выполнять вычислительные задачи, не взаимодействуя с оригинальными чувствительными данными, что значительно повышает безопасность использования данных.

Практические сценарии применения полностью гомоморфного шифрования

Технология FHE может быть применена в различных областях, таких как распознавание лиц. Она позволяет машинам определять, является ли объект настоящим человеком, одновременно защищая конфиденциальность пользователей. Однако для вычислений FHE требуется огромная вычислительная мощность, что побуждает некоторые проекты начинать строить специализированные сети вычислительной мощности и сопутствующую инфраструктуру.

Если технологии полностью гомоморфного шифрования смогут широко применяться в области ИИ, это значительно облегчит проблемы с конфиденциальностью данных и безопасностью, с которыми сталкивается развитие ИИ в настоящее время. От военной разведки в международных конфликтах до разблокировки телефона в повседневной жизни, FHE может стать ключевой технологией для защиты конфиденциальности.

В эпоху быстрого развития ИИ технология FHE безусловно станет важным барьером для защиты личной конфиденциальности человека. Она предоставляет нам возможность одновременно наслаждаться удобством, которое приносит ИИ, и обеспечивать безопасность данных.