Discussão sobre os princípios e perspectivas de aplicação da encriptação totalmente homomórfica ( FHE )

Recentemente, a situação do mercado tornou-se mais calma, o que nos dá mais tempo para focar no desenvolvimento de algumas tecnologias emergentes. Embora o mercado de encriptação em 2024 não seja tão grandioso quanto nos anos anteriores, ainda há algumas novas tecnologias que estão gradualmente amadurecendo. O tema que vamos discutir hoje é a tecnologia "encriptação totalmente homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, FHE)".

Para entender este conceito complexo de FHE, precisamos primeiro compreender o significado de "encriptação" e "homomórfico", assim como o motivo pelo qual devemos alcançar um nível "total".

encriptação de conceitos básicos

A forma mais básica de encriptação é bem conhecida por todos. Por exemplo, se a Alice quiser transmitir um número secreto "1314 520" ao Bob, mas não quiser que o terceiro partido C saiba o conteúdo. Eles podem acordar uma regra de encriptação simples: multiplicar cada número por 2. Assim, a mensagem enviada pela Alice torna-se "2628 1040". O Bob, ao receber, só precisa dividir cada número por 2 para obter a informação original. Esta é uma forma simples de encriptação simétrica.

Criptografia homomórfica

Agora vamos imaginar um cenário mais complexo: Alice, de 7 anos, só sabe fazer as operações mais simples de multiplicar por 2 e dividir por 2. Ela precisa calcular o total da conta de eletricidade em casa para 12 meses, sendo que a conta mensal é de 400 yuan. Mas essa operação de multiplicação é muito difícil para ela.

Alice não quer que os outros saibam as informações específicas da conta de eletricidade, mas precisa de ajuda para calcular. Assim, ela usa o método de multiplicar por 2 para encriptar os dados, fazendo com que C calcule 800 multiplicado por 24. C rapidamente calcula 19200 e diz a Alice. Alice então divide o resultado por 2 duas vezes, obtendo o valor total correto da conta de eletricidade de 4800 euros.

Este é um exemplo simples de encriptação homomórfica de multiplicação. 800 multiplicado por 24 é na verdade o mapeamento de 400 multiplicado por 12, mantendo a mesma forma antes e depois da encriptação, daí o nome "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 são frequentemente mais complexos. Se C conseguir inferir os dados originais de Alice através de algum método, então a simples encriptação homomórfica não será segura o suficiente.

Neste momento, é necessário introduzir a tecnologia de "encriptação totalmente homomórfica". Alice pode adicionar mais passos de cálculo com base na multiplicação original, como operações de multiplicação e adição múltiplas. Isso aumenta significativamente a dificuldade de C para quebrar.

"A" significa que, independentemente da complexidade das operações polinomiais, podem ser realizadas adições e multiplicações de forma arbitrária em estado encriptado, e no final, a decriptação resulta na resposta correta. Esta técnica pode lidar com quase todos os problemas matemáticos, e não se limita a cálculos simples.

A encriptação totalmente homomórfica tem sido o Santo Graal no campo da criptografia há muito tempo. Foi apenas em 2009 que novas ideias propostas por Gentry e outros acadêmicos realmente abriram a possibilidade da encriptação totalmente homomórfica.

Cenários de aplicação da tecnologia FHE

Uma área importante de aplicação da tecnologia FHE é a inteligência artificial. É bem sabido que sistemas de IA poderosos precisam de enormes volumes de dados para treinamento, mas muitos desses dados têm um alto nível de privacidade. A tecnologia FHE pode resolver bem essa contradição:

1. Encriptar dados sensíveis usando encriptação totalmente homomórfica
2. Usar dados encriptados para treinar modelos de IA
3. Resultados de encriptação gerados por IA

Neste modo, o próprio sistema de IA não acessa os dados originais, mas sim processa vetores encriptados. O proprietário dos dados pode, de forma segura, descrever localmente os resultados da saída da IA. Isso permite aproveitar ao máximo a poderosa capacidade de processamento da IA, ao mesmo tempo que protege a privacidade dos dados.

Desafios da Criptografia Homomórfica Total na Aplicação Prática

Apesar de a tecnologia FHE ter um grande potencial, ainda enfrenta alguns desafios na aplicação prática. O principal problema é que os cálculos FHE requerem uma enorme potência computacional, sendo que tanto o processo de encriptação, cálculo quanto o de decriptação são muito demorados.

Para resolver este problema, alguns projetos estão a tentar construir redes de poder computacional FHE especializadas. Por exemplo, um projeto propôs uma arquitetura de rede que combina características de PoW e PoS, e lançou dispositivos de hardware dedicados e ativos NFT para suportar a operação da rede.

A importância da tecnologia FHE

Se a IA puder aplicar em larga escala a encriptação totalmente homomórfica, isso impulsionará enormemente o desenvolvimento da IA. Atualmente, muitos países concentram a regulamentação da IA na segurança dos dados e na proteção da privacidade, e a encriptação totalmente homomórfica pode resolver efetivamente essas preocupações.

Desde a segurança nacional até à proteção da privacidade pessoal, a aplicação da tecnologia FHE é muito ampla. Na próxima era da IA, a tecnologia FHE pode tornar-se a última linha de defesa na proteção da privacidade humana. Com o contínuo amadurecimento da tecnologia, temos razões para esperar que a FHE desempenhe um papel cada vez mais importante no futuro.