encriptación completamente homomórfica(FHE)：herramienta de protección de la privacidad en la era de la IA

Recientemente, el mercado ha estado tranquilo, lo que nos ha dado más tiempo para enfocarnos en el desarrollo de algunas tecnologías emergentes. Aunque el mercado de encriptación de 2024 puede no ser tan espectacular como en años anteriores, todavía hay algunas nuevas tecnologías que están madurando gradualmente. El tema que vamos a explorar hoy es uno de ellos: encriptación completamente homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, abreviado FHE).

Para entender este complejo concepto de FHE, necesitamos aclarar primero el significado de "encriptación" y "homomórfico", así como por qué es importante enfatizar la palabra "completamente".

Conceptos básicos de encriptación

La forma más simple de encriptación es muy conocida por todos. Por ejemplo, si Alice quiere enviar a Bob un mensaje secreto "1314 520", pero no quiere que un tercero C conozca el contenido. Ella puede utilizar un método simple de encriptación: multiplicar cada número por 2, convirtiéndolo en "2628 1040". Cuando Bob recibe el mensaje, solo necesita dividir cada número por 2 para obtener la información original. Esta es una forma básica de encriptación simétrica.

Cifrado homomórfico de concepto

Ahora supongamos que Alice solo tiene 7 años y solo puede realizar las operaciones más simples de multiplicar por 2 y dividir por 2. Necesita calcular el total de la factura de electricidad de 12 meses en casa, siendo la factura mensual de 400 yuanes. Pero no puede realizar operaciones de multiplicación complejas y no quiere que otros sepan el monto exacto de la factura de electricidad.

En este momento, Alice puede utilizar el método de cifrado homomórfico. Multiplica 400 por 2 para obtener 800, multiplica 12 por 2 para obtener 24, y luego le pide a C que calcule el resultado de 800 multiplicado por 24. Después de que C calcula 19200, se lo dice a Alice, quien luego divide el resultado entre 4, obteniendo así el total correcto de la factura de electricidad de 4800 yuanes.

Este es un ejemplo simple de cifrado homomórfico de multiplicación. 800 multiplicado por 24 es en realidad un mapeo de 400 multiplicado por 12, manteniendo la misma forma antes y después de la encriptación, por lo que se llama "homomórfico". Este método permite delegar cálculos a terceros no confiables mientras protege los datos sensibles de ser revelados.

La necesidad de la encriptación completamente homomórfica

Sin embargo, los problemas del mundo real suelen ser más complejos. Si C es lo suficientemente inteligente, podría romper los datos originales de Alice mediante un método de fuerza bruta. Esto requiere una tecnología de "encriptación completamente homomórfica" más poderosa.

La encriptación completamente homomórfica permite realizar un número arbitrario de operaciones de suma y multiplicación sobre datos encriptados, y no se limita a tipos o números específicos de operaciones. Esto puede aumentar significativamente la dificultad de romper la encriptación, casi eliminando la posibilidad de que terceros puedan espiar datos privados.

La tecnología de encriptación completamente homomórfica no logró avances significativos hasta 2009, siendo considerada el santo grial en el campo de la encriptación.

Escenarios de aplicación de la tecnología FHE

La tecnología FHE tiene un amplio potencial de aplicación en el campo de la IA. Como es bien sabido, los potentes sistemas de IA requieren grandes volúmenes de datos para su entrenamiento, pero muchos de estos datos tienen un alto valor de privacidad. La tecnología FHE puede resolver bien esta contradicción.

Específicamente, los propietarios de datos pueden:

1. Usar el método de encriptación completamente homomórfica para datos sensibles
2. Proporcionar los datos encriptados al sistema de IA para su cálculo
3. El sistema de IA genera resultados de encriptación.

Debido a que los sistemas de IA (especialmente la IA generativa) en esencia manejan vectores en lugar de comprender el significado, pueden procesar datos encriptados directamente. Los propietarios de los datos pueden luego desencriptar los resultados de forma segura en local, logrando el objetivo de aprovechar la potente capacidad de cálculo de la IA mientras se protege la privacidad.

Este método se puede aplicar en múltiples campos, como el reconocimiento facial, entre otros. Permite que las máquinas determinen si se trata de una persona real y al mismo tiempo protege la información facial del usuario para que no sea obtenida directamente.

Desafíos enfrentados por la tecnología FHE

A pesar de que la tecnología FHE tiene un gran potencial, todavía enfrenta algunos desafíos en la aplicación práctica, principalmente el enorme costo computacional. Para abordar este problema, algunos proyectos están intentando establecer redes de poder de cálculo especializadas.

Por ejemplo, algunos proyectos han propuesto una arquitectura de red que combina características de PoW y PoS, y han desarrollado hardware de minería especializado y certificados de trabajo NFT, con el objetivo de proporcionar suficiente soporte de potencia de cálculo para aplicaciones de FHE.

La importancia de la FHE en el desarrollo de la IA

Si la tecnología de encriptación completamente homomórfica (FHE) puede aplicarse a gran escala en el campo de la IA, impulsará enormemente el desarrollo de la IA. Actualmente, muchos países se centran en la regulación de la IA principalmente en la seguridad de los datos y la protección de la privacidad. La tecnología FHE tiene el potencial de convertirse en la clave para resolver estos problemas.

Desde la seguridad nacional hasta la protección de la privacidad personal, los escenarios de aplicación de la tecnología FHE están en todas partes. En la próxima era de la IA, la tecnología FHE podría convertirse en la última línea de defensa para proteger la privacidad humana.