Полностью гомоморфное шифрование FHE: инструмент защиты конфиденциальности в эпоху ИИ
Недавний рынок шифрования, хотя и относительно вялый, всё же имеет некоторые новые технологии, которые постепенно становятся зрелыми. Среди них полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption, сокращенно FHE) является передовой технологией, на которую стоит обратить внимание.
Чтобы понять эту сложную концепцию FHE, нам нужно сначала разобраться в значениях "шифрование" и "гомоморфное", а также в том, почему необходимо реализовать "полностью гомоморфное шифрование".
Шифрования основные концепции
Все знакомы с самым простым способом шифрования. Например, если Алиса хочет передать Бобу сообщение "1314 520", но не хочет, чтобы промежуточный передатчик знал его содержание. Она может зашифровать сообщение, умножив каждую цифру на 2, получив "2628 1040". Когда Боб получает его, ему нужно просто разделить каждую цифру на 2, чтобы расшифровать оригинальное сообщение. Это базовый метод симметричного шифрования.
Гомоморфное шифрование: Продвинутый уровень
Гомоморфное шифрование же идет еще дальше. Предположим, что Алиса умеет только простые операции умножения на 2 и деления на 2, но ей нужно вычислить сложное умножение, например, 400 умножить на 12. Чтобы защитить конфиденциальность, она может умножить 400 и 12 на 2, получив 800 и 24, а затем попросить доверенное третье лицо вычислить 800 умножить на 24. Получив результат 19200, Алиса делит его на 4 и получает правильный ответ 4800. В этом процессе третье лицо не знает исходные данные, но помогает завершить вычисление, это и есть основополагающий принцип гомоморфного шифрования.
Необходимость полностью гомоморфного шифрования
Однако простое гомоморфное шифрование подвержено риску взлома. Например, злоумышленник может угадать исходные данные методом перебора. Полностью гомоморфное шифрование повышает сложность взлома за счет введения более сложных математических операций и шума. Оно позволяет выполнять произвольное количество операций сложения и умножения над зашифрованными данными, а не ограничиваться конкретными операциями, что и означает "полностью".
В 2009 году ученые, такие как Джентри, представили новый подход, который открыл путь для развития полностью гомоморфного шифрования. Эта технология считается важным прорывом в области шифрования.
Перспективы применения FHE в области ИИ
Технология FHE имеет широкий спектр применения в области ИИ. В настоящее время развитие ИИ сталкивается с проблемами конфиденциальности данных и безопасности. FHE позволяет обрабатывать и обучаться на зашифрованных данных, одновременно защищая конфиденциальность пользователей.
Конкретно, пользователи могут шифровать чувствительные данные с помощью полностью гомоморфного шифрования, а затем предоставлять их ИИ для вычислений. ИИ-модель будет выводить зашифрованный результат, который может расшифровать только владелец данных. Таким образом, защищается конфиденциальность исходных данных и используется мощная вычислительная способность ИИ для анализа и прогнозирования.
Практическое применение технологии полностью гомоморфного шифрования
Технология FHE может быть применена в различных областях, таких как распознавание лиц. Она может определить, является ли человек реальным, не раскрывая при этом особенности лица пользователя. Эта потребность в "защите конфиденциальности и реализации функций" является именно тем преимуществом технологии FHE.
Однако для вычислений с полностью гомоморфным шифрованием требуется огромная вычислительная мощность. Для решения этой проблемы некоторые проекты создают специализированные сети вычислительной мощности и сопутствующую инфраструктуру.
Значение технологии FHE
В эпоху ИИ вопросы конфиденциальности данных становятся все более важными. От национальной безопасности до личной конфиденциальности, технологии полностью гомоморфного шифрования могут стать последней линией защиты данных. Если технологии FHE смогут действительно достичь зрелости и широко применяться, это сняло бы множество регуляторных барьеров для развития ИИ, а также предоставило бы пользователям более безопасную среду для использования данных.
С развитием технологий мы, возможно, сможем в ближайшем будущем увидеть широкое применение полностью гомоморфного шифрования в различных областях, что откроет новые возможности для безопасности данных и защиты конфиденциальности.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
9 Лайков
Награда
9
8
Поделиться
комментарий
0/400
OnchainDetective
· 4ч назад
Есть смысл, стоит углубиться.
Посмотреть ОригиналОтветить0
AlwaysMissingTops
· 15ч назад
Ожидаем реализации сценариев применения
Посмотреть ОригиналОтветить0
OnchainHolmes
· 21ч назад
Наконец-то кто-то заговорил по-людски.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ser_we_are_ngmi
· 21ч назад
Настоящие материалы, обязательно сработает
Посмотреть ОригиналОтветить0
MysteryBoxOpener
· 21ч назад
Конфиденциальность необходимо защищать.
Посмотреть ОригиналОтветить0
CryptoFortuneTeller
· 21ч назад
Защита конфиденциальности имеет ключевое значение
Посмотреть ОригиналОтветить0
HalfPositionRunner
· 21ч назад
Сильная конфиденциальность обеспечивает сильную веру
Технология FHE: новый инструмент защиты данных в эпоху ИИ
Полностью гомоморфное шифрование FHE: инструмент защиты конфиденциальности в эпоху ИИ
Недавний рынок шифрования, хотя и относительно вялый, всё же имеет некоторые новые технологии, которые постепенно становятся зрелыми. Среди них полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption, сокращенно FHE) является передовой технологией, на которую стоит обратить внимание.
Чтобы понять эту сложную концепцию FHE, нам нужно сначала разобраться в значениях "шифрование" и "гомоморфное", а также в том, почему необходимо реализовать "полностью гомоморфное шифрование".
Шифрования основные концепции
Все знакомы с самым простым способом шифрования. Например, если Алиса хочет передать Бобу сообщение "1314 520", но не хочет, чтобы промежуточный передатчик знал его содержание. Она может зашифровать сообщение, умножив каждую цифру на 2, получив "2628 1040". Когда Боб получает его, ему нужно просто разделить каждую цифру на 2, чтобы расшифровать оригинальное сообщение. Это базовый метод симметричного шифрования.
Гомоморфное шифрование: Продвинутый уровень
Гомоморфное шифрование же идет еще дальше. Предположим, что Алиса умеет только простые операции умножения на 2 и деления на 2, но ей нужно вычислить сложное умножение, например, 400 умножить на 12. Чтобы защитить конфиденциальность, она может умножить 400 и 12 на 2, получив 800 и 24, а затем попросить доверенное третье лицо вычислить 800 умножить на 24. Получив результат 19200, Алиса делит его на 4 и получает правильный ответ 4800. В этом процессе третье лицо не знает исходные данные, но помогает завершить вычисление, это и есть основополагающий принцип гомоморфного шифрования.
Необходимость полностью гомоморфного шифрования
Однако простое гомоморфное шифрование подвержено риску взлома. Например, злоумышленник может угадать исходные данные методом перебора. Полностью гомоморфное шифрование повышает сложность взлома за счет введения более сложных математических операций и шума. Оно позволяет выполнять произвольное количество операций сложения и умножения над зашифрованными данными, а не ограничиваться конкретными операциями, что и означает "полностью".
В 2009 году ученые, такие как Джентри, представили новый подход, который открыл путь для развития полностью гомоморфного шифрования. Эта технология считается важным прорывом в области шифрования.
Перспективы применения FHE в области ИИ
Технология FHE имеет широкий спектр применения в области ИИ. В настоящее время развитие ИИ сталкивается с проблемами конфиденциальности данных и безопасности. FHE позволяет обрабатывать и обучаться на зашифрованных данных, одновременно защищая конфиденциальность пользователей.
Конкретно, пользователи могут шифровать чувствительные данные с помощью полностью гомоморфного шифрования, а затем предоставлять их ИИ для вычислений. ИИ-модель будет выводить зашифрованный результат, который может расшифровать только владелец данных. Таким образом, защищается конфиденциальность исходных данных и используется мощная вычислительная способность ИИ для анализа и прогнозирования.
Практическое применение технологии полностью гомоморфного шифрования
Технология FHE может быть применена в различных областях, таких как распознавание лиц. Она может определить, является ли человек реальным, не раскрывая при этом особенности лица пользователя. Эта потребность в "защите конфиденциальности и реализации функций" является именно тем преимуществом технологии FHE.
Однако для вычислений с полностью гомоморфным шифрованием требуется огромная вычислительная мощность. Для решения этой проблемы некоторые проекты создают специализированные сети вычислительной мощности и сопутствующую инфраструктуру.
Значение технологии FHE
В эпоху ИИ вопросы конфиденциальности данных становятся все более важными. От национальной безопасности до личной конфиденциальности, технологии полностью гомоморфного шифрования могут стать последней линией защиты данных. Если технологии FHE смогут действительно достичь зрелости и широко применяться, это сняло бы множество регуляторных барьеров для развития ИИ, а также предоставило бы пользователям более безопасную среду для использования данных.
С развитием технологий мы, возможно, сможем в ближайшем будущем увидеть широкое применение полностью гомоморфного шифрования в различных областях, что откроет новые возможности для безопасности данных и защиты конфиденциальности.