Explorando la encriptación completamente homomórfica: La herramienta de protección de la privacidad en la era de la IA
Recientemente, aunque el mercado de encriptación no es tan grandioso como en años anteriores, hay algunas tecnologías emergentes que están madurando gradualmente. Entre ellas, el Cifrado homomórfico completamente homomórfico (Fully Homomorphic Encryption, abreviado FHE) es una tecnología que merece atención.
Para entender el concepto aparentemente complejo de FHE, primero necesitamos comprender el significado de "encriptación" y "homomórfico", así como por qué es "completo".
Encriptación: conceptos básicos
La encriptación es un método común para proteger la seguridad de la información. Por ejemplo, si Alice quiere transmitir un mensaje confidencial a Bob a través de un tercero, "1314 520", puede usar un simple método de encriptación que multiplica los números por 2, convirtiendo el mensaje en "2628 1040". Bob, al recibirlo, solo necesita dividir cada número por 2 para descifrar y obtener la información original. Este método de cifrado simétrico permite transmitir información de manera segura sin confiar en un tercero.
Características del cifrado homomórfico
El cifrado homomórfico va un paso más allá, ya que permite realizar cálculos sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptarlos primero. Imagina una escena: Alice, de 7 años, necesita calcular su factura de electricidad de 12 meses, con un costo de 400 yuanes cada mes, pero no sabe hacer cálculos complejos y no quiere revelar la cantidad exacta. Ella puede encriptar los números (por ejemplo, multiplicando todo por 2) y luego pedir a alguien que calcule el resultado de 800×24. Una vez que obtiene 19200, Alice solo necesita dividir por 4 para saber que su factura real de electricidad es de 4800 yuanes. Este es un ejemplo simple de encriptación homomórfica multiplicativa.
La necesidad de la encriptación completamente homomórfica
Sin embargo, el cifrado homomórfico simple puede ser vulnerable. La encriptación completamente homomórfica introduce un ruido más complejo y permite un número arbitrario de sumas y multiplicaciones, lo que hace que la ruptura sea casi imposible. Puede manejar operaciones polinómicas más complejas, pudiendo expresar casi la gran mayoría de los problemas matemáticos del mundo, y no se limita a cálculos simples.
La encriptación completamente homomórfica no logró avances significativos hasta 2009, convirtiéndose en un logro importante en el campo de la encriptación.
Aplicaciones de FHE en el campo de la IA
La tecnología FHE tiene un amplio horizonte de aplicaciones en el campo de la IA. Actualmente, el entrenamiento de modelos de IA requiere una gran cantidad de datos, pero muchos de estos datos son altamente sensibles. FHE puede resolver esta contradicción:
Usar encriptación completamente homomórfica para encriptar datos sensibles
Usar datos encriptados para entrenar la IA
AI salida de encriptación de resultados
El usuario descifra de forma segura los resultados localmente
Esta forma protege la privacidad de los datos sin afectar la capacidad de cálculo de la IA, logrando el objetivo de "tanto uno como otro".
Casos prácticos de Cifrado homomórfico
En aplicaciones prácticas, el cifrado completamente homomórfico (FHE) puede utilizarse para resolver problemas sensibles como el reconocimiento facial. Permite que las máquinas determinen si se trata de una persona real, sin tocar ninguna información sensible sobre el rostro.
Sin embargo, el cálculo de FHE requiere una gran potencia de cómputo. Para ello, algunos proyectos están construyendo redes de potencia de cómputo especializadas y las infraestructuras necesarias. Por ejemplo, un proyecto ha propuesto una arquitectura de red que combina las características de PoW y PoS, y ha lanzado hardware especializado y activos NFT similares a "certificados de trabajo".
La importancia de FHE en el desarrollo de la IA
Si la tecnología de encriptación completamente homomórfica (FHE) se puede aplicar a gran escala en el campo de la inteligencia artificial, traerá grandes beneficios a la IA. Actualmente, muchos países están centrando su regulación de la IA en la seguridad de los datos y la protección de la privacidad. La aplicación de FHE puede resolver estos problemas de manera fundamental, permitiendo que la IA utilice su gran capacidad mientras protege la privacidad.
Desde la seguridad nacional hasta la privacidad personal, la importancia de la encriptación completamente homomórfica es evidente. En la próxima era de la IA, es muy probable que la encriptación completamente homomórfica se convierta en la última línea de defensa de la humanidad para proteger la privacidad de los datos. Con el continuo desarrollo de la tecnología, esperamos ver cómo la encriptación completamente homomórfica desempeña un papel único en más campos, contribuyendo a la seguridad y protección de la privacidad en el mundo digital.
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NeverVoteOnDAO
· hace21h
¿Privacidad? ¡Tener dinero es privacidad!
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ColdWalletGuardian
· hace21h
Finalmente te estoy esperando, FHE
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DefiPlaybook
· hace21h
¿Así se juega a la encriptación? ¡Esta vez la tasa de rendimiento puede superar el APY!
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TokenAlchemist
· hace22h
meh, ella es solo otra representación de seguridad. el verdadero alpha está en la extracción de MEV, para ser honesto.
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DaisyUnicorn
· hace22h
La protección de la privacidad de los datos de los pequeños pétalos danzantes ~ es incluso más emocionante que un brillante unicornio.
encriptación completamente homomórfica: tecnología revolucionaria para proteger la privacidad de los datos en la era de la IA
Explorando la encriptación completamente homomórfica: La herramienta de protección de la privacidad en la era de la IA
Recientemente, aunque el mercado de encriptación no es tan grandioso como en años anteriores, hay algunas tecnologías emergentes que están madurando gradualmente. Entre ellas, el Cifrado homomórfico completamente homomórfico (Fully Homomorphic Encryption, abreviado FHE) es una tecnología que merece atención.
Para entender el concepto aparentemente complejo de FHE, primero necesitamos comprender el significado de "encriptación" y "homomórfico", así como por qué es "completo".
Encriptación: conceptos básicos
La encriptación es un método común para proteger la seguridad de la información. Por ejemplo, si Alice quiere transmitir un mensaje confidencial a Bob a través de un tercero, "1314 520", puede usar un simple método de encriptación que multiplica los números por 2, convirtiendo el mensaje en "2628 1040". Bob, al recibirlo, solo necesita dividir cada número por 2 para descifrar y obtener la información original. Este método de cifrado simétrico permite transmitir información de manera segura sin confiar en un tercero.
Características del cifrado homomórfico
El cifrado homomórfico va un paso más allá, ya que permite realizar cálculos sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptarlos primero. Imagina una escena: Alice, de 7 años, necesita calcular su factura de electricidad de 12 meses, con un costo de 400 yuanes cada mes, pero no sabe hacer cálculos complejos y no quiere revelar la cantidad exacta. Ella puede encriptar los números (por ejemplo, multiplicando todo por 2) y luego pedir a alguien que calcule el resultado de 800×24. Una vez que obtiene 19200, Alice solo necesita dividir por 4 para saber que su factura real de electricidad es de 4800 yuanes. Este es un ejemplo simple de encriptación homomórfica multiplicativa.
La necesidad de la encriptación completamente homomórfica
Sin embargo, el cifrado homomórfico simple puede ser vulnerable. La encriptación completamente homomórfica introduce un ruido más complejo y permite un número arbitrario de sumas y multiplicaciones, lo que hace que la ruptura sea casi imposible. Puede manejar operaciones polinómicas más complejas, pudiendo expresar casi la gran mayoría de los problemas matemáticos del mundo, y no se limita a cálculos simples.
La encriptación completamente homomórfica no logró avances significativos hasta 2009, convirtiéndose en un logro importante en el campo de la encriptación.
Aplicaciones de FHE en el campo de la IA
La tecnología FHE tiene un amplio horizonte de aplicaciones en el campo de la IA. Actualmente, el entrenamiento de modelos de IA requiere una gran cantidad de datos, pero muchos de estos datos son altamente sensibles. FHE puede resolver esta contradicción:
Esta forma protege la privacidad de los datos sin afectar la capacidad de cálculo de la IA, logrando el objetivo de "tanto uno como otro".
Casos prácticos de Cifrado homomórfico
En aplicaciones prácticas, el cifrado completamente homomórfico (FHE) puede utilizarse para resolver problemas sensibles como el reconocimiento facial. Permite que las máquinas determinen si se trata de una persona real, sin tocar ninguna información sensible sobre el rostro.
Sin embargo, el cálculo de FHE requiere una gran potencia de cómputo. Para ello, algunos proyectos están construyendo redes de potencia de cómputo especializadas y las infraestructuras necesarias. Por ejemplo, un proyecto ha propuesto una arquitectura de red que combina las características de PoW y PoS, y ha lanzado hardware especializado y activos NFT similares a "certificados de trabajo".
La importancia de FHE en el desarrollo de la IA
Si la tecnología de encriptación completamente homomórfica (FHE) se puede aplicar a gran escala en el campo de la inteligencia artificial, traerá grandes beneficios a la IA. Actualmente, muchos países están centrando su regulación de la IA en la seguridad de los datos y la protección de la privacidad. La aplicación de FHE puede resolver estos problemas de manera fundamental, permitiendo que la IA utilice su gran capacidad mientras protege la privacidad.
Desde la seguridad nacional hasta la privacidad personal, la importancia de la encriptación completamente homomórfica es evidente. En la próxima era de la IA, es muy probable que la encriptación completamente homomórfica se convierta en la última línea de defensa de la humanidad para proteger la privacidad de los datos. Con el continuo desarrollo de la tecnología, esperamos ver cómo la encriptación completamente homomórfica desempeña un papel único en más campos, contribuyendo a la seguridad y protección de la privacidad en el mundo digital.