Повністю гомоморфне шифрування(FHE)：Інструмент захисту конфіденційності в епоху ШІ

Нещодавні ринкові тенденції були спокійними, що дало нам більше часу, щоб зосередитися на розвитку деяких нових технологій. Хоча ринок шифрування 2024 року, можливо, не буде таким вражаючим, як у попередні роки, все ж існує кілька нових технологій, які поступово стають зрілими. Темою нашої сьогоднішньої дискусії є одна з них: повністю гомоморфне шифрування (Fully Homomorphic Encryption, скорочено FHE).

Щоб зрозуміти цей складний концепт FHE, нам спочатку потрібно розібратися в значенні "шифрування" та "гомоморфного", а також чому важливо підкреслити слово "повністю".

Шифрування основні концепції

Найпростіший спосіб шифрування всім відомий. Наприклад, якщо Аліса хоче надіслати Бобу секретне повідомлення "1314 520", але не хоче, щоб третя сторона С знала його зміст. Вона може використати простий метод шифрування: помножити кожну цифру на 2, отримавши "2628 1040". Коли Боб отримує повідомлення, йому лише потрібно поділити кожну цифру на 2, щоб отримати оригінальне повідомлення. Це базовий метод симетричного шифрування.

Гомоморфне шифрування

Зараз припустимо, що Алісі лише 7 років, і вона знає тільки найпростіші операції множення на 2 та ділення на 2. Їй потрібно обчислити загальну суму електроенергії за 12 місяців, де щомісячна вартість електроенергії становить 400 юанів. Але вона не може виконувати складні операції множення і не хоче, щоб інші знали точну суму витрат на електроенергію.

В цей час Аліса може застосувати метод гомоморфного шифрування. Вона помножить 400 на 2, отримає 800, помножить 12 на 2, отримає 24, а потім попросить C обчислити результат 800 помножити на 24. C обчислює 19200 і повідомляє Алісі, що вона потім ділить результат на 4 і отримує правильну загальну суму за електроенергію 4800 гривень.

Це простий приклад гомоморфного шифрування множення. 800 помножити на 24 фактично є відображенням 400 помножити на 12, форма залишається такою ж до і після шифрування, тому це називається "гомоморфним". Цей метод дозволяє делегувати обчислення ненадійним третім сторонам, одночасно захищаючи чутливі дані від витоку.

Необхідність повністю гомоморфного шифрування

Проте проблеми реального світу часто є більш складними. Якщо C достатньо розумний, він може за допомогою методу перебору зламати вихідні дані Alice. Це вимагатиме більш потужної технології "повністю гомоморфне шифрування".

Повністю гомоморфне шифрування дозволяє виконувати будь-яку кількість операцій додавання та множення над зашифрованими даними, а не обмежуватися певними типами або кількістю операцій. Це суттєво ускладнює процес зламу, практично виключаючи можливість стороннього втручання у приватні дані.

Повністю гомоморфне шифрування технологія до 2009 року лише досягла проривного прогресу, вважається святим граалем у галузі шифрування.

Застосування технології FHE

Технологія FHE має широкі перспективи застосування в області ШІ. Як відомо, потужні системи ШІ потребують величезних обсягів даних для навчання, але багато даних мають високі рівні конфіденційності. Технологія FHE може добре вирішити цей конфлікт.

Конкретно, власники даних можуть:

1. Використання методу повністю гомоморфного шифрування для шифрування чутливих даних
2. Надати зашифровані дані AI-системі для обробки
3. Результат шифрування, виведений AI-системою

Оскільки AI-системи (особливо генеративний AI) за своєю сутністю обробляють вектори, а не розуміють семантику, вони можуть безпосередньо обробляти зашифровані дані. Власники даних потім можуть безпечно розшифровувати результати локально, досягаючи мети використання потужних обчислювальних можливостей AI при захисті конфіденційності.

Цей метод може бути застосований у кількох сферах, таких як розпізнавання обличчя тощо. Він може дозволити машинам визначити, чи є це справжня людина, і водночас захистити інформацію про обличчя користувача від прямого отримання.

Виклики, з якими стикається технологія повністю гомоморфного шифрування

Несмотря на те, що технологія FHE має величезні перспективи, на практиці вона все ще стикається з деякими викликами, головним чином через великі обчислювальні витрати. Щоб вирішити цю проблему, деякі проекти намагаються створити спеціалізовані обчислювальні мережі.

Наприклад, деякі проєкти запропонували мережеву архітектуру, яка поєднує характеристики PoW та PoS, та розробили спеціалізоване обладнання для майнінгу і супутніми засобами, такими як NFT-робочі свідоцтва, що має на меті забезпечити достатню обчислювальну потужність для застосувань FHE.

Важливість повністю гомоморфного шифрування для розвитку ШІ

Якщо технологія повністю гомоморфного шифрування зможе бути масштабно використана в сфері штучного інтелекту, це значно сприятиме розвитку ШІ. На даний момент багато країн зосереджують своє регулювання в сфері ШІ переважно на безпеці даних і захисті приватності. Технологія FHE має потенціал стати ключем до вирішення цих проблем.

Від національної безпеки до захисту особистої приватності, застосування технології FHE є всюди. У найближчому майбутньому епохи штучного інтелекту технологія FHE може стати останнім рубежем захисту людської приватності.