Обсуждение содержания и перспектив применения полностью гомоморфного шифрования
Недавняя ситуация на рынке стабилизировалась, предоставив нам больше времени для внимания к развитию новых технологий. Хотя криптовый рынок 2024 года может быть не таким бурным, как в предыдущие годы, некоторые новые технологии постепенно становятся зрелыми. Сегодня мы сосредоточимся на одной интересной технологии — полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption, сокращенно FHE).
Чтобы понять эту сложную концепцию FHE, нам нужно сначала разобраться в значениях «шифрование» и «гомоморфное», а также в том, почему необходимо это прилагательное «полностью».
Шифрование: основные концепции
Шифрование является распространенным методом защиты безопасности информации. Например, если Алиса хочет передать Бобу конфиденциальное сообщение "1314 520" через третью сторону, она может использовать простой способ шифрования, например, умножить каждое число на 2, превратив его в "2628 1040". Боб, получив сообщение, просто должен разделить каждое число на 2, чтобы расшифровать оригинальную информацию. Этот метод позволяет Алисе и Бобу безопасно обмениваться информацией, не доверяя передающему.
Гомоморфное шифрование
Гомоморфное шифрование делает шаг вперед, позволяя выполнять вычисления над зашифрованными данными без необходимости их расшифровки. Например, Алиса нуждается в вычислении общего счета за электричество за 12 месяцев (по 400 юаней в месяц), но она не умеет делать сложные вычисления и не хочет раскрывать конкретные суммы. Она может зашифровать 400 и 12, умножив каждое на 2, а затем попросить кого-то вычислить результат 800×24. Получив 19200, Алисе нужно просто разделить результат на 4, чтобы узнать, что фактическая сумма счета за электричество составляет 4800 юаней. В этом процессе вычислитель не может узнать исходные данные, что иллюстрирует особенности гомоморфного шифрования.
Необходимость полностью гомоморфного шифрования
Однако простое гомоморфное шифрование может быть взломано. Для повышения безопасности необходимо внедрить более сложные методы шифрования, такие как многократные операции умножения и сложения. Полностью гомоморфное шифрование позволяет выполнять на зашифрованных данных произвольное количество операций сложения и умножения, значительно повышая безопасность, что делает практически невозможным для третьих лиц сделать выводы о исходных данных.
Перспективы применения технологии полностью гомоморфного шифрования
Технология полностью гомоморфного шифрования (FHE) имеет широкие перспективы применения в области искусственного интеллекта. Модели ИИ требуют большого объема данных для обучения, но эти данные часто связаны с конфиденциальностью. FHE позволяет обрабатывать зашифрованные данные с сохранением конфиденциальности данных. Например, пользователи могут зашифровать конфиденциальные данные и предоставить их ИИ для вычислений, ИИ возвращает зашифрованный результат, и пользователь может расшифровать его локально, чтобы получить необходимую информацию; в процессе ИИ не может получить доступ к исходным данным.
Эта технология имеет важное значение для сценариев, требующих защиты конфиденциальности, таких как распознавание лиц. Она позволяет осуществлять функции аутентификации, не раскрывая личную чувствительную информацию.
Проблемы и решения полностью гомоморфного шифрования
Несмотря на широкие перспективы полностью гомоморфного шифрования (FHE), его практическое применение сталкивается с огромными требованиями к вычислительным ресурсам. Для решения этой проблемы некоторые проекты разрабатывают специализированное оборудование и сетевую архитектуру. Например, некоторые проекты предложили сетевую структуру, сочетающую механизмы, аналогичные PoW и PoS, и разработали специализированные устройства для майнинга, чтобы создать мощную сеть вычислительных мощностей для поддержки операций FHE.
Влияние полностью гомоморфного шифрования на ИИ и конфиденциальность данных
Если технология полностью гомоморфного шифрования (FHE) сможет широко применяться в области ИИ, это значительно смягчит текущие проблемы с конфиденциальностью данных и безопасностью, с которыми сталкивается развитие ИИ. От защиты личной конфиденциальности до национальной безопасности, FHE может сыграть важную роль. В будущем, в эпоху ИИ, технология FHE, вероятно, станет последней линией защиты человеческой конфиденциальности.
С учетом постоянного прогресса технологий, мы ожидаем увидеть применение полностью гомоморфного шифрования в большем количестве областей, что принесет 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» .
14 Лайков
Награда
14
6
Поделиться
комментарий
0/400
PuzzledScholar
· 10ч назад
Потребление ресурсов слишком велико.
Посмотреть ОригиналОтветить0
RugpullAlertOfficer
· 16ч назад
Сложная конфиденциальность всё равно будет нарушена.
Посмотреть ОригиналОтветить0
JustHereForAirdrops
· 16ч назад
Если нет ресурсов для конфиденциальности, лучше отказаться.
Посмотреть ОригиналОтветить0
PositionPhobia
· 16ч назад
Когда это будет применено? Я в панике.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SilentObserver
· 16ч назад
Деньги решают всё~
Посмотреть ОригиналОтветить0
TopBuyerBottomSeller
· 16ч назад
Кажется, я все равно не могу посчитать лучше, чем AI.
Полностью гомоморфное шифрование: новый инструмент защиты конфиденциальности в эпоху ИИ
Обсуждение содержания и перспектив применения полностью гомоморфного шифрования
Недавняя ситуация на рынке стабилизировалась, предоставив нам больше времени для внимания к развитию новых технологий. Хотя криптовый рынок 2024 года может быть не таким бурным, как в предыдущие годы, некоторые новые технологии постепенно становятся зрелыми. Сегодня мы сосредоточимся на одной интересной технологии — полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption, сокращенно FHE).
Чтобы понять эту сложную концепцию FHE, нам нужно сначала разобраться в значениях «шифрование» и «гомоморфное», а также в том, почему необходимо это прилагательное «полностью».
Шифрование: основные концепции
Шифрование является распространенным методом защиты безопасности информации. Например, если Алиса хочет передать Бобу конфиденциальное сообщение "1314 520" через третью сторону, она может использовать простой способ шифрования, например, умножить каждое число на 2, превратив его в "2628 1040". Боб, получив сообщение, просто должен разделить каждое число на 2, чтобы расшифровать оригинальную информацию. Этот метод позволяет Алисе и Бобу безопасно обмениваться информацией, не доверяя передающему.
Гомоморфное шифрование
Гомоморфное шифрование делает шаг вперед, позволяя выполнять вычисления над зашифрованными данными без необходимости их расшифровки. Например, Алиса нуждается в вычислении общего счета за электричество за 12 месяцев (по 400 юаней в месяц), но она не умеет делать сложные вычисления и не хочет раскрывать конкретные суммы. Она может зашифровать 400 и 12, умножив каждое на 2, а затем попросить кого-то вычислить результат 800×24. Получив 19200, Алисе нужно просто разделить результат на 4, чтобы узнать, что фактическая сумма счета за электричество составляет 4800 юаней. В этом процессе вычислитель не может узнать исходные данные, что иллюстрирует особенности гомоморфного шифрования.
Необходимость полностью гомоморфного шифрования
Однако простое гомоморфное шифрование может быть взломано. Для повышения безопасности необходимо внедрить более сложные методы шифрования, такие как многократные операции умножения и сложения. Полностью гомоморфное шифрование позволяет выполнять на зашифрованных данных произвольное количество операций сложения и умножения, значительно повышая безопасность, что делает практически невозможным для третьих лиц сделать выводы о исходных данных.
Перспективы применения технологии полностью гомоморфного шифрования
Технология полностью гомоморфного шифрования (FHE) имеет широкие перспективы применения в области искусственного интеллекта. Модели ИИ требуют большого объема данных для обучения, но эти данные часто связаны с конфиденциальностью. FHE позволяет обрабатывать зашифрованные данные с сохранением конфиденциальности данных. Например, пользователи могут зашифровать конфиденциальные данные и предоставить их ИИ для вычислений, ИИ возвращает зашифрованный результат, и пользователь может расшифровать его локально, чтобы получить необходимую информацию; в процессе ИИ не может получить доступ к исходным данным.
Эта технология имеет важное значение для сценариев, требующих защиты конфиденциальности, таких как распознавание лиц. Она позволяет осуществлять функции аутентификации, не раскрывая личную чувствительную информацию.
Проблемы и решения полностью гомоморфного шифрования
Несмотря на широкие перспективы полностью гомоморфного шифрования (FHE), его практическое применение сталкивается с огромными требованиями к вычислительным ресурсам. Для решения этой проблемы некоторые проекты разрабатывают специализированное оборудование и сетевую архитектуру. Например, некоторые проекты предложили сетевую структуру, сочетающую механизмы, аналогичные PoW и PoS, и разработали специализированные устройства для майнинга, чтобы создать мощную сеть вычислительных мощностей для поддержки операций FHE.
Влияние полностью гомоморфного шифрования на ИИ и конфиденциальность данных
Если технология полностью гомоморфного шифрования (FHE) сможет широко применяться в области ИИ, это значительно смягчит текущие проблемы с конфиденциальностью данных и безопасностью, с которыми сталкивается развитие ИИ. От защиты личной конфиденциальности до национальной безопасности, FHE может сыграть важную роль. В будущем, в эпоху ИИ, технология FHE, вероятно, станет последней линией защиты человеческой конфиденциальности.
С учетом постоянного прогресса технологий, мы ожидаем увидеть применение полностью гомоморфного шифрования в большем количестве областей, что принесет новые возможности для безопасности данных и защиты конфиденциальности.