encriptação totalmente homomórfica(FHE)：Ferramenta de proteção de privacidade na era da IA

Recentemente, o mercado tem estado calmo, o que nos deu mais tempo para focar no desenvolvimento de algumas tecnologias emergentes. Embora o mercado de encriptação em 2024 possa não ser tão grandioso como em anos anteriores, ainda há algumas novas tecnologias que estão gradualmente se tornando maduras. O tema que vamos explorar hoje é um delas: encriptação totalmente homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, abreviada como FHE).

Para entender este conceito complexo de FHE, precisamos primeiro esclarecer o significado de "encriptação" e "homomórfico", bem como o motivo pelo qual devemos enfatizar a palavra "total".

Encriptação: conceitos básicos

A forma mais simples de encriptação é bem conhecida por todos. Por exemplo, se a Alice quiser enviar uma mensagem secreta ao Bob, "1314 520", mas não quer que o terceiro C que está a transmitir saiba o conteúdo. Ela pode usar um método simples de encriptação: multiplicar cada número por 2, transformando-o em "2628 1040". Quando o Bob receber a mensagem, basta dividir cada número por 2 para obter a informação original. Esta é uma forma básica de encriptação simétrica.

Criptografia homomórfica

Agora suponha que a Alice tem apenas 7 anos e só sabe fazer as operações mais simples de multiplicar por 2 e dividir por 2. Ela precisa calcular o total da conta de eletricidade da casa durante 12 meses, sendo que a conta mensal é de 400 yuan. Mas ela não sabe fazer multiplicações complexas e não quer que os outros saibam o valor exato da conta de eletricidade.

Neste momento, Alice pode usar o método de Criptografia homomórfica. Ela multiplica 400 por 2, obtendo 800, multiplica 12 por 2, obtendo 24, e depois pede a C para calcular o resultado de 800 multiplicado por 24. Após C calcular 19200, ele informa Alice, que então divide o resultado por 4, obtendo a correta conta total de eletricidade de 4800 yuan.

Este é um exemplo simples de encriptação homomórfica de multiplicação. 800 multiplicado por 24 é, na verdade, um mapeamento de 400 multiplicado por 12, mantendo a mesma forma antes e depois da encriptação, por isso é chamado de "homomórfico". Este método permite delegar cálculos a terceiros não confiáveis, enquanto protege os dados sensíveis de serem divulgados.

encriptação totalmente homomórfica de necessidade

No entanto, os problemas do mundo real costumam ser mais complexos. Se C for inteligente o suficiente, pode conseguir quebrar os dados originais da Alice através de força bruta. Isso requer uma tecnologia de "encriptação totalmente homomórfica" mais poderosa.

A encriptação totalmente homomórfica permite realizar operações de adição e multiplicação em dados encriptados um número arbitrário de vezes, e não se limita a tipos ou números específicos de operações. Isso pode aumentar significativamente a dificuldade de quebra da encriptação, eliminando praticamente a possibilidade de terceiros espiarem dados privados.

A tecnologia de encriptação totalmente homomórfica só obteve avanços significativos em 2009, sendo vista como o Santo Graal no campo da encriptação.

Cenários de aplicação da tecnologia FHE

A tecnologia FHE tem um vasto potencial de aplicação na área da IA. É bem sabido que sistemas de IA poderosos requerem um grande volume de dados para treinamento, mas muitos desses dados têm um alto valor de privacidade. A tecnologia FHE pode resolver bem esse dilema.

Especificamente, os proprietários de dados podem:

1. Usar o método de encriptação homomórfica para encriptar dados sensíveis
2. Fornecer os dados encriptados ao sistema de IA para cálculo
3. O sistema de IA produz resultados encriptados

Como os sistemas de IA (especialmente a IA generativa) lidam essencialmente com vetores em vez de compreender semânticas, podem processar diretamente dados encriptados. O proprietário dos dados pode, então, desencriptar os resultados de forma segura localmente, alcançando o objetivo de aproveitar a poderosa capacidade computacional da IA enquanto protege a privacidade.

Este método pode ser aplicado em vários domínios, como reconhecimento facial, entre outros. Ele permite que as máquinas determinem se é uma pessoa real e também protege as informações faciais dos usuários contra a obtenção direta.

Desafios enfrentados pela tecnologia FHE

Apesar do grande potencial da tecnologia FHE, ainda enfrenta alguns desafios na aplicação prática, principalmente os enormes custos computacionais. Para resolver este problema, alguns projetos estão a tentar estabelecer redes de computação dedicadas.

Por exemplo, alguns projetos propuseram uma arquitetura de rede que combina características de PoW e PoS, e desenvolveram hardware de mineração dedicado e infraestrutura de trabalho de NFT, com o objetivo de fornecer suporte computacional suficiente para aplicações de FHE.

A importância da encriptação totalmente homomórfica para o desenvolvimento da IA

Se a tecnologia FHE puder ser amplamente aplicada no campo da IA, isso impulsionará enormemente o desenvolvimento da IA. Atualmente, muitos países concentram a regulamentação da IA principalmente na segurança dos dados e na proteção da privacidade. A tecnologia FHE tem potencial para se tornar a chave para resolver esses problemas.

Desde a segurança nacional até a proteção da privacidade pessoal, os cenários de aplicação da encriptação totalmente homomórfica estão em toda parte. Na iminente era da IA, a encriptação totalmente homomórfica pode tornar-se a última linha de defesa na proteção da privacidade humana.