Полностью гомоморфное шифрование(FHE): инструмент защиты конфиденциальности в эпоху ИИ

Недавняя рыночная ситуация была спокойной, что дало нам больше времени, чтобы сосредоточиться на развитии некоторых новых технологий. Хотя рынок шифрования в 2024 году может быть не таким ярким, как в прошлые годы, все же есть некоторые новые технологии, которые постепенно становятся зрелыми. Темой нашего сегодняшнего обсуждения является одна из них: полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption, сокращенно FHE).

Чтобы понять этот сложный концепт FHE, нам сначала нужно прояснить значения "шифрование" и "гомоморфное", а также почему мы подчеркиваем слово "полностью".

Шифрования основные концепции

Самый простой способ шифрования всем известен. Например, если Алиса хочет отправить Бобу секретное сообщение "1314 520", но не хочет, чтобы третья сторона C знала содержание. Она может использовать простой метод шифрования: умножить каждую цифру на 2, получив "2628 1040". Когда Боб получает сообщение, ему просто нужно разделить каждую цифру на 2, чтобы получить оригинальное сообщение. Это базовый метод симметричного шифрования.

Гомоморфное шифрование

Предположим, что Алисе всего 7 лет, и она умеет только самые простые операции умножения на 2 и деления на 2. Ей нужно посчитать общую сумму электрических счетов за 12 месяцев, при этом ежемесячный счет составляет 400 юаней. Но она не умеет выполнять сложные операции умножения и не хочет, чтобы кто-то знал точную сумму счета за электричество.

В этот момент Алиса может использовать метод гомоморфного шифрования. Она умножает 400 на 2, получая 800, умножает 12 на 2, получая 24, а затем просит C вычислить результат 800 умножить на 24. После того как C вычисляет 19200, он сообщает об этом Алисе, которая затем делит результат на 4 и получает правильную общую стоимость электроэнергии 4800 юаней.

Это простой пример гомоморфного шифрования умножения. Умножение 800 на 24 на самом деле является отображением умножения 400 на 12, форма до и после шифрования остается одинаковой, поэтому это называется "гомоморфным". Этот метод позволяет доверять недостоверным третьим сторонам в выполнении расчетов, одновременно защищая чувствительные данные от утечек.

Необходимость полностью гомоморфного шифрования

Однако проблемы реального мира часто более сложные. Если C достаточно умен, он может с помощью перебора раскрывить исходные данные Алисы. Для этого требуется более мощная технология "полностью гомоморфное шифрование".

Полностью гомоморфное шифрование позволяет выполнять произвольное количество операций сложения и умножения над зашифрованными данными, а не ограничиваясь определенными типами операций или их количеством. Это значительно увеличивает сложность взлома и практически устраняет возможность третьих лиц подглядывать за личными данными.

Полностью гомоморфное шифрование достигло прорыва только в 2009 году и считается святой граалью в области шифрования.

Применение технологии FHE

Технология FHE имеет широкие перспективы применения в области ИИ. Как известно, мощным системам ИИ требуется огромное количество данных для обучения, но многие данные имеют высокую ценность конфиденциальности. Технология FHE может хорошо решить эту противоречие.

Конкретно, владельцы данных могут:

1. Используйте метод полного гомоморфного шифрования для шифрования чувствительных данных
2. Предоставить зашифрованные данные AI-системе для вычислений
3. AI-система выводит зашифрованный результат

Поскольку AI-системы (особенно генеративный ИИ) по своей сути обрабатывают векторы, а не понимают семантику, они могут напрямую обрабатывать зашифрованные данные. Владельцы данных затем могут безопасно расшифровывать результаты локально, достигая цели использования мощных вычислительных возможностей ИИ при защите конфиденциальности.

Этот метод может быть применен в нескольких областях, таких как распознавание лиц и так далее. Он позволяет машинам определять, является ли человек настоящим, и защищает лицевую информацию пользователя от непосредственного получения.

Проблемы, с которыми сталкивается технология полностью гомоморфного шифрования

Несмотря на широкие перспективы технологии FHE, в реальных приложениях она все еще сталкивается с рядом проблем, главным образом с большими вычислительными затратами. Чтобы решить эту проблему, некоторые проекты пытаются создать специализированные сети вычислительной мощности.

Например, некоторые проекты предложили сетевую архитектуру, объединяющую характеристики PoW и PoS, и разработали специализированное оборудование для майнинга и сопутствующие средства, такие как NFT-работа, с целью обеспечения достаточной вычислительной мощности для приложений FHE.

Важность FHE для развития ИИ

Если технология полного гомоморфного шифрования сможет быть широко применена в области ИИ, это значительно ускорит развитие ИИ. В настоящее время многие страны сосредоточивают регулирование ИИ в основном на безопасности данных и защите конфиденциальности. Технология полного гомоморфного шифрования имеет потенциал стать ключом к решению этих проблем.

От национальной безопасности до защиты личной информации, применение технологии полного гомоморфного шифрования (FHE) повсеместно. В предстоящую эпоху ИИ технология FHE может стать последней линией защиты человеческой конфиденциальности.