полностью гомоморфное шифрование:обзор и сценарии применения

Полностью гомоморфное шифрование(FHE) является специальной технологией шифрования, позволяющей выполнять вычисления функций непосредственно над зашифрованными данными без их расшифровки. В отличие от традиционного статического шифрования и шифрования при передаче, FHE подходит для сценариев многопользовательского сотрудничества, требующих сложной обработки зашифрованных данных.

Одним из типичных приложений FHE является система онлайн-голосования. Избиратели подают зашифрованные голоса, а промежуточные лица могут напрямую статистически обрабатывать шифрованные данные, получив окончательный результат, который затем расшифровывается и публикуется, без необходимости доступа к открытым голосам каждого. Это позволяет избежать проблем с конфиденциальностью, возникающих в традиционных схемах шифрования, которые требуют расшифровки всех данных для их обработки.

FHE обычно включает три типа ключей:

1. Ключ расшифровки: основной ключ, используемый для расшифровки FHE шифротекста, обычно хранится пользователем локально.

2. Шифрование ключ: используется для преобразования открытого текста в зашифрованный текст, может быть опубликован в режиме открытого ключа.

3. Вычисление ключа: используется для гомоморфных операций над шифротекстом, может быть публичным, но не может быть использован для расшифровки.

Типичные модели применения FHE включают:

1. Модель аутсорсинга: передача вычислительных задач с чувствительными данными облачному провайдеру для защиты конфиденциальности данных.

2. Модель вычислений для двух сторон: обе стороны имеют свои конфиденциальные данные и выполняют совместные вычисления с помощью полностью гомоморфного шифрования.

3. Агрегационный режим: сбор данных от множества сторон для вычислений, таких как федеративное обучение, онлайн-голосование и т.д.

4. Клиент-серверная модель: сервер предоставляет частную модель ИИ, клиент отправляет зашифрованные данные для обработки.

Безопасность FHE основана на алгоритмах шифрования и не зависит от аппаратной среды. Однако в настоящее время вычислительные затраты FHE довольно высоки, и для практического применения требуется дальнейшая оптимизация. В будущем, с развитием специализированного оборудования, FHE может найти применение в большем количестве сценариев приватных вычислений.