encriptação totalmente homomórfica FHE: construir um bastião de privacidade na era da IA
Recentemente, o mercado está em baixa, o que nos deu mais tempo para focar no desenvolvimento de algumas tecnologias emergentes. Embora o mercado de encriptação de 2024 não seja tão movimentado quanto em anos anteriores, ainda há algumas novas tecnologias que estão amadurecendo gradualmente, incluindo o tema que discutiremos hoje: encriptação totalmente homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, abreviada como FHE).
Para entender o complexo conceito de FHE, precisamos analisar passo a passo o significado das palavras-chave "encriptação", "homomórfica" e "total".
Encriptação de conceitos básicos
Todos estão muito familiarizados com a forma mais básica de encriptação. Por exemplo, se a Alice quiser enviar uma mensagem secreta ao Bob, como "1314 520", mas tiver que passar por um terceiro, o C. Para garantir a segurança da informação, Alice pode usar um método simples de encriptação: multiplicar cada número por 2. Assim, a informação se torna "2628 1040". Quando o Bob recebe, ele só precisa dividir cada número por 2 para restaurar a informação original. Este método de encriptação simétrica permite a transmissão sem revelar o conteúdo da informação.
Criptografia homomórfica avançada
Agora, vamos imaginar um cenário mais complexo:
Alice tem apenas 7 anos este ano e só consegue fazer as operações mais simples de multiplicar por 2 e dividir por 2. A conta de eletricidade da casa de Alice é de 400 yuan por mês, e ela deve um total de 12 meses, mas não consegue fazer cálculos tão complexos. Ao mesmo tempo, ela não quer que os outros saibam o valor exato da conta de eletricidade e o número de meses em dívida.
Neste caso, Alice pode utilizar o princípio da Criptografia homomórfica, delegando a C a realização de cálculos, ao mesmo tempo que protege a sua privacidade. Ela multiplica 400 e 12 por 2, e depois pede a C para calcular o resultado de 800 multiplicado por 24. C rapidamente obtém a resposta 19200. Alice então divide este resultado por 4 e obtém o valor real a pagar de 4800 euros pela eletricidade.
Este é um exemplo simples de encriptação homomórfica de multiplicação. 800 vezes 24 é, na verdade, um mapeamento de 400 vezes 12, mantendo a forma antes e depois da encriptação, e por isso é chamado de "homomórfico". Este método permite que Alice delegue cálculos a terceiros não confiáveis sem revelar informações sensíveis.
encriptação totalmente homomórfica de necessidade
No entanto, os problemas do mundo real costumam ser mais complexos. Se C for suficientemente inteligente, pode conseguir quebrar os dados originais de Alice através de um método de força bruta. Nessa altura, é necessário introduzir a tecnologia de "encriptação totalmente homomórfica".
A encriptação totalmente homomórfica não é apenas uma simples multiplicação, mas sim torna a quebra extremamente difícil ao introduzir mais ruído e operações matemáticas complexas. Ela permite realizar um número arbitrário de operações de adição e multiplicação em dados encriptados, e não se limita a operações específicas.
Esta tecnologia só alcançou um avanço significativo em 2009, quando novos conceitos propostos por Gentry e outros académicos abriram as portas para a encriptação totalmente homomórfica.
Perspectivas de aplicação da FHE no campo da IA
A tecnologia FHE tem um enorme potencial de aplicação no campo da IA. É bem sabido que sistemas de IA poderosos necessitam de grandes quantidades de dados para treinamento, mas muitos desses dados têm um alto valor de privacidade. A tecnologia FHE pode permitir que os sistemas de IA realizem cálculos e aprendam enquanto protegem a privacidade dos dados.
Especificamente, os usuários podem encriptar dados sensíveis com encriptação totalmente homomórfica e, em seguida, entregá-los ao sistema de IA para processamento. O sistema de IA irá gerar uma série de resultados encriptados que parecem não ter sentido. Mas, uma vez que esses resultados seguem regras matemáticas específicas, o proprietário dos dados pode descriptografá-los de forma segura localmente, obtendo assim resultados analíticos valiosos.
Este método resolve a contradição de "usar a poderosa capacidade de cálculo da IA, enquanto protege a privacidade dos dados". Ao contrário dos sistemas de IA atuais que precisam interagir diretamente com os dados brutos, a tecnologia FHE oferece novas possibilidades para a proteção da privacidade na era da IA.
Aplicações práticas da tecnologia FHE
A tecnologia FHE tem potenciais cenários de aplicação em vários campos. Por exemplo, na área de reconhecimento facial, a FHE pode ajudar a atender à necessidade de "determinar se é uma pessoa real, sem acessar qualquer informação sensível sobre o rosto".
No entanto, o cálculo FHE requer um grande suporte de poder computacional. Para resolver esse problema, alguns projetos estão construindo redes de poder computacional dedicadas e infraestruturas de apoio. Essas redes geralmente adotam uma arquitetura híbrida semelhante ao PoW (prova de trabalho) e PoS (prova de participação) para fornecer os recursos computacionais necessários.
O significado da tecnologia FHE
Se a IA puder aplicar em larga escala a tecnologia de encriptação totalmente homomórfica, terá um impacto profundo em toda a indústria. Atualmente, muitos países estão focando a regulação da IA na segurança dos dados e na proteção da privacidade. A maturidade da tecnologia de encriptação totalmente homomórfica pode ser a chave para resolver esses problemas.
Desde a segurança nacional até à privacidade pessoal, a aplicação da tecnologia FHE é extremamente vasta. Na próxima era da IA, é muito provável que a FHE se torne a última linha de defesa na proteção da privacidade humana, a sua importância é inegável.
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
10 gostos
Recompensa
10
5
Republicar
Partilhar
Comentar
0/400
GhostWalletSleuth
· 08-09 19:24
Outra vez a encriptação, sem humanidade.
Ver originalResponder0
RunWithRugs
· 08-09 19:21
Há novas tecnologias da jio que seguem a velha Carteira~
Ver originalResponder0
IfIWereOnChain
· 08-09 19:15
Fazendo algo novo novamente
Ver originalResponder0
liquidation_watcher
· 08-09 19:13
Consegue falar de forma mais clara, em vez de usar esses termos técnicos?
Tecnologia FHE: A fortaleza chave para a proteção da privacidade na era da IA
encriptação totalmente homomórfica FHE: construir um bastião de privacidade na era da IA
Recentemente, o mercado está em baixa, o que nos deu mais tempo para focar no desenvolvimento de algumas tecnologias emergentes. Embora o mercado de encriptação de 2024 não seja tão movimentado quanto em anos anteriores, ainda há algumas novas tecnologias que estão amadurecendo gradualmente, incluindo o tema que discutiremos hoje: encriptação totalmente homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, abreviada como FHE).
Para entender o complexo conceito de FHE, precisamos analisar passo a passo o significado das palavras-chave "encriptação", "homomórfica" e "total".
Encriptação de conceitos básicos
Todos estão muito familiarizados com a forma mais básica de encriptação. Por exemplo, se a Alice quiser enviar uma mensagem secreta ao Bob, como "1314 520", mas tiver que passar por um terceiro, o C. Para garantir a segurança da informação, Alice pode usar um método simples de encriptação: multiplicar cada número por 2. Assim, a informação se torna "2628 1040". Quando o Bob recebe, ele só precisa dividir cada número por 2 para restaurar a informação original. Este método de encriptação simétrica permite a transmissão sem revelar o conteúdo da informação.
Criptografia homomórfica avançada
Agora, vamos imaginar um cenário mais complexo:
Alice tem apenas 7 anos este ano e só consegue fazer as operações mais simples de multiplicar por 2 e dividir por 2. A conta de eletricidade da casa de Alice é de 400 yuan por mês, e ela deve um total de 12 meses, mas não consegue fazer cálculos tão complexos. Ao mesmo tempo, ela não quer que os outros saibam o valor exato da conta de eletricidade e o número de meses em dívida.
Neste caso, Alice pode utilizar o princípio da Criptografia homomórfica, delegando a C a realização de cálculos, ao mesmo tempo que protege a sua privacidade. Ela multiplica 400 e 12 por 2, e depois pede a C para calcular o resultado de 800 multiplicado por 24. C rapidamente obtém a resposta 19200. Alice então divide este resultado por 4 e obtém o valor real a pagar de 4800 euros pela eletricidade.
Este é um exemplo simples de encriptação homomórfica de multiplicação. 800 vezes 24 é, na verdade, um mapeamento de 400 vezes 12, mantendo a forma antes e depois da encriptação, e por isso é chamado de "homomórfico". Este método permite que Alice delegue cálculos a terceiros não confiáveis sem revelar informações sensíveis.
encriptação totalmente homomórfica de necessidade
No entanto, os problemas do mundo real costumam ser mais complexos. Se C for suficientemente inteligente, pode conseguir quebrar os dados originais de Alice através de um método de força bruta. Nessa altura, é necessário introduzir a tecnologia de "encriptação totalmente homomórfica".
A encriptação totalmente homomórfica não é apenas uma simples multiplicação, mas sim torna a quebra extremamente difícil ao introduzir mais ruído e operações matemáticas complexas. Ela permite realizar um número arbitrário de operações de adição e multiplicação em dados encriptados, e não se limita a operações específicas.
Esta tecnologia só alcançou um avanço significativo em 2009, quando novos conceitos propostos por Gentry e outros académicos abriram as portas para a encriptação totalmente homomórfica.
Perspectivas de aplicação da FHE no campo da IA
A tecnologia FHE tem um enorme potencial de aplicação no campo da IA. É bem sabido que sistemas de IA poderosos necessitam de grandes quantidades de dados para treinamento, mas muitos desses dados têm um alto valor de privacidade. A tecnologia FHE pode permitir que os sistemas de IA realizem cálculos e aprendam enquanto protegem a privacidade dos dados.
Especificamente, os usuários podem encriptar dados sensíveis com encriptação totalmente homomórfica e, em seguida, entregá-los ao sistema de IA para processamento. O sistema de IA irá gerar uma série de resultados encriptados que parecem não ter sentido. Mas, uma vez que esses resultados seguem regras matemáticas específicas, o proprietário dos dados pode descriptografá-los de forma segura localmente, obtendo assim resultados analíticos valiosos.
Este método resolve a contradição de "usar a poderosa capacidade de cálculo da IA, enquanto protege a privacidade dos dados". Ao contrário dos sistemas de IA atuais que precisam interagir diretamente com os dados brutos, a tecnologia FHE oferece novas possibilidades para a proteção da privacidade na era da IA.
Aplicações práticas da tecnologia FHE
A tecnologia FHE tem potenciais cenários de aplicação em vários campos. Por exemplo, na área de reconhecimento facial, a FHE pode ajudar a atender à necessidade de "determinar se é uma pessoa real, sem acessar qualquer informação sensível sobre o rosto".
No entanto, o cálculo FHE requer um grande suporte de poder computacional. Para resolver esse problema, alguns projetos estão construindo redes de poder computacional dedicadas e infraestruturas de apoio. Essas redes geralmente adotam uma arquitetura híbrida semelhante ao PoW (prova de trabalho) e PoS (prova de participação) para fornecer os recursos computacionais necessários.
O significado da tecnologia FHE
Se a IA puder aplicar em larga escala a tecnologia de encriptação totalmente homomórfica, terá um impacto profundo em toda a indústria. Atualmente, muitos países estão focando a regulação da IA na segurança dos dados e na proteção da privacidade. A maturidade da tecnologia de encriptação totalmente homomórfica pode ser a chave para resolver esses problemas.
Desde a segurança nacional até à privacidade pessoal, a aplicação da tecnologia FHE é extremamente vasta. Na próxima era da IA, é muito provável que a FHE se torne a última linha de defesa na proteção da privacidade humana, a sua importância é inegável.