encriptación completamente homomórfica FHE: herramienta de protección de la privacidad en la era de la IA
Recientemente, el mercado de encriptación ha mostrado una tendencia a la baja, lo que nos ha dado más tiempo para centrarnos en el desarrollo de algunas tecnologías emergentes. Aunque el mercado de 2024 no es tan animado como en años anteriores, todavía hay algunas nuevas tecnologías que están madurando gradualmente, entre las que el "encriptación completamente homomórfica" (Fully Homomorphic Encryption, abreviado FHE) es un área que merece atención.
Para entender este complejo concepto de encriptación completamente homomórfica, primero necesitamos comprender el significado de "encriptación" y "homomórfico", así como por qué se enfatiza la palabra "completamente".
Conceptos básicos de encriptación
La forma más simple de encriptación es muy familiar para todos. Supongamos que Alice quiere enviar un mensaje secreto a Bob "1314 520", pero necesita pasarlo a través de un tercero C. Para garantizar la seguridad de la información, Alice puede utilizar un método simple de encriptación: multiplicar cada número por 2. Así, la información transmitida se convierte en "2628 1040". Cuando Bob recibe el mensaje, solo necesita dividir cada número por 2 para poder descifrar la información original.
Este método de encriptación simétrica permite que Alice y Bob intercambien información sin confiar en el intermediario C. Esta es también una forma de comunicación común en muchas películas de espías.
Cifrado homomórfico de concepto
Ahora, supongamos que Alice tiene solo 7 años y solo sabe hacer las operaciones más básicas de multiplicar por 2 y dividir por 2. Necesita calcular la factura de electricidad de 12 meses en casa, que es de 400 yuanes por mes. Pero multiplicar 400 por 12 es demasiado difícil para ella.
A Alice no le gustaría que otros supieran sobre la situación de su factura de electricidad, ya que es información privada. Así que pensó en una manera: encriptar el número multiplicándolo por 2, y luego pedirle a C que la ayude a calcular el resultado de 800 multiplicado por 24.
C rápidamente calculó que el resultado era 19200 y se lo dijo a Alice. Alice luego dividió este resultado entre 2 y luego entre 2, y obtuvo el total correcto de la factura eléctrica de 4800 yuanes.
Este es un ejemplo simple de cifrado homomórfico de multiplicación. 800 multiplicado por 24 es en realidad un mapeo de 400 multiplicado por 12, manteniendo la forma antes y después de la encriptación, por lo que se llama "homomórfico". Este método permite a Alice delegar cálculos a un tercero no confiable sin revelar información sensible.
La necesidad de la encriptación completamente homomórfica
Sin embargo, los problemas del mundo real a menudo son más complejos. Si C es lo suficientemente inteligente, podría descifrar los datos originales de Alice mediante un método de fuerza bruta. En este caso, se necesita una técnica de "encriptación completamente homomórfica" más potente.
Alice puede aumentar más pasos de encriptación sobre la base de la multiplicación original, como múltiples operaciones de multiplicación y adición. Esto aumenta considerablemente la dificultad para romper C. Sin embargo, si el número de operaciones de encriptación es limitado, aún se le puede llamar "encriptación homomórfica parcial".
El objetivo de la "encriptación completamente homomórfica" es permitir operaciones de encriptación de adición y multiplicación de un polinomio complejo un número arbitrario de veces, y aún obtener el resultado correcto después de la desencriptación. Esta técnica se puede aplicar prácticamente a cualquier cálculo de problemas matemáticos, y no se limita solo a la aritmética simple.
La tecnología de encriptación completamente homomórfica no logró avances significativos hasta 2009. El nuevo método propuesto por Gentry y otros académicos abrió nuevas posibilidades en este campo.
Aplicaciones del cifrado completamente homomórfico
La tecnología de encriptación completamente homomórfica tiene un amplio potencial de aplicación en el campo de la inteligencia artificial. Como es bien sabido, los potentes sistemas de IA requieren un gran volumen de datos para su entrenamiento, pero muchos de estos datos tienen un alto valor de privacidad. La tecnología FHE ofrece una posible solución a esta contradicción.
Usando FHE, puedes:
Realizar encriptación de datos sensibles
Usar datos encriptados para entrenar la IA
Obtener los resultados de encriptación generados por IA
Dado que posees la clave de descifrado, puedes descifrar los resultados de manera segura en local. De esta forma, se logra aprovechar la potente capacidad de cálculo de la IA mientras se protege la privacidad de los datos.
El reconocimiento facial es otro escenario típico de aplicación de FHE. Requiere tanto determinar la autenticidad de la cara como proteger la información de privacidad personal. La tecnología FHE puede resolver eficazmente esta contradicción.
Desafíos de la tecnología FHE
A pesar de que el FHE tiene un gran potencial, su aplicación práctica todavía enfrenta enormes desafíos. El FHE requiere recursos computacionales extremadamente grandes, y tanto el proceso de encriptación, cálculo como el de desencriptación son muy lentos.
Para resolver este problema, algunos proyectos están tratando de construir redes de computación FHE especializadas. Proponen una arquitectura híbrida que combina la prueba de trabajo (PoW) y la prueba de participación (PoS), y han desarrollado dispositivos de hardware de computación dedicados.
La importancia de FHE para la IA
Si la tecnología FHE puede aplicarse a gran escala en el campo de la IA, impulsará enormemente el desarrollo de la IA. Actualmente, muchos países están centrando su regulación de la IA en la seguridad de los datos y la protección de la privacidad. Se espera que la aplicación de FHE alivie estas preocupaciones.
Desde la seguridad nacional hasta la protección de la privacidad personal, las aplicaciones potenciales de la encriptación completamente homomórfica están en todas partes. En la próxima era de la IA, es muy probable que la encriptación completamente homomórfica se convierta en la última línea de defensa para proteger la privacidad humana.
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MEV_Whisperer
· 08-06 03:17
contratos inteligentes tecnología alcista
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LiquiditySurfer
· 08-06 03:16
La privacidad es más valiosa que los activos.
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MEVHunterNoLoss
· 08-06 03:08
La computación de privacidad debe acelerarse para su difusión.
encriptación completamente homomórfica FHE: nueva tecnología de protección de la privacidad en la era de la IA
encriptación completamente homomórfica FHE: herramienta de protección de la privacidad en la era de la IA
Recientemente, el mercado de encriptación ha mostrado una tendencia a la baja, lo que nos ha dado más tiempo para centrarnos en el desarrollo de algunas tecnologías emergentes. Aunque el mercado de 2024 no es tan animado como en años anteriores, todavía hay algunas nuevas tecnologías que están madurando gradualmente, entre las que el "encriptación completamente homomórfica" (Fully Homomorphic Encryption, abreviado FHE) es un área que merece atención.
Para entender este complejo concepto de encriptación completamente homomórfica, primero necesitamos comprender el significado de "encriptación" y "homomórfico", así como por qué se enfatiza la palabra "completamente".
Conceptos básicos de encriptación
La forma más simple de encriptación es muy familiar para todos. Supongamos que Alice quiere enviar un mensaje secreto a Bob "1314 520", pero necesita pasarlo a través de un tercero C. Para garantizar la seguridad de la información, Alice puede utilizar un método simple de encriptación: multiplicar cada número por 2. Así, la información transmitida se convierte en "2628 1040". Cuando Bob recibe el mensaje, solo necesita dividir cada número por 2 para poder descifrar la información original.
Este método de encriptación simétrica permite que Alice y Bob intercambien información sin confiar en el intermediario C. Esta es también una forma de comunicación común en muchas películas de espías.
Cifrado homomórfico de concepto
Ahora, supongamos que Alice tiene solo 7 años y solo sabe hacer las operaciones más básicas de multiplicar por 2 y dividir por 2. Necesita calcular la factura de electricidad de 12 meses en casa, que es de 400 yuanes por mes. Pero multiplicar 400 por 12 es demasiado difícil para ella.
A Alice no le gustaría que otros supieran sobre la situación de su factura de electricidad, ya que es información privada. Así que pensó en una manera: encriptar el número multiplicándolo por 2, y luego pedirle a C que la ayude a calcular el resultado de 800 multiplicado por 24.
C rápidamente calculó que el resultado era 19200 y se lo dijo a Alice. Alice luego dividió este resultado entre 2 y luego entre 2, y obtuvo el total correcto de la factura eléctrica de 4800 yuanes.
Este es un ejemplo simple de cifrado homomórfico de multiplicación. 800 multiplicado por 24 es en realidad un mapeo de 400 multiplicado por 12, manteniendo la forma antes y después de la encriptación, por lo que se llama "homomórfico". Este método permite a Alice delegar cálculos a un tercero no confiable sin revelar información sensible.
La necesidad de la encriptación completamente homomórfica
Sin embargo, los problemas del mundo real a menudo son más complejos. Si C es lo suficientemente inteligente, podría descifrar los datos originales de Alice mediante un método de fuerza bruta. En este caso, se necesita una técnica de "encriptación completamente homomórfica" más potente.
Alice puede aumentar más pasos de encriptación sobre la base de la multiplicación original, como múltiples operaciones de multiplicación y adición. Esto aumenta considerablemente la dificultad para romper C. Sin embargo, si el número de operaciones de encriptación es limitado, aún se le puede llamar "encriptación homomórfica parcial".
El objetivo de la "encriptación completamente homomórfica" es permitir operaciones de encriptación de adición y multiplicación de un polinomio complejo un número arbitrario de veces, y aún obtener el resultado correcto después de la desencriptación. Esta técnica se puede aplicar prácticamente a cualquier cálculo de problemas matemáticos, y no se limita solo a la aritmética simple.
La tecnología de encriptación completamente homomórfica no logró avances significativos hasta 2009. El nuevo método propuesto por Gentry y otros académicos abrió nuevas posibilidades en este campo.
Aplicaciones del cifrado completamente homomórfico
La tecnología de encriptación completamente homomórfica tiene un amplio potencial de aplicación en el campo de la inteligencia artificial. Como es bien sabido, los potentes sistemas de IA requieren un gran volumen de datos para su entrenamiento, pero muchos de estos datos tienen un alto valor de privacidad. La tecnología FHE ofrece una posible solución a esta contradicción.
Usando FHE, puedes:
Dado que posees la clave de descifrado, puedes descifrar los resultados de manera segura en local. De esta forma, se logra aprovechar la potente capacidad de cálculo de la IA mientras se protege la privacidad de los datos.
El reconocimiento facial es otro escenario típico de aplicación de FHE. Requiere tanto determinar la autenticidad de la cara como proteger la información de privacidad personal. La tecnología FHE puede resolver eficazmente esta contradicción.
Desafíos de la tecnología FHE
A pesar de que el FHE tiene un gran potencial, su aplicación práctica todavía enfrenta enormes desafíos. El FHE requiere recursos computacionales extremadamente grandes, y tanto el proceso de encriptación, cálculo como el de desencriptación son muy lentos.
Para resolver este problema, algunos proyectos están tratando de construir redes de computación FHE especializadas. Proponen una arquitectura híbrida que combina la prueba de trabajo (PoW) y la prueba de participación (PoS), y han desarrollado dispositivos de hardware de computación dedicados.
La importancia de FHE para la IA
Si la tecnología FHE puede aplicarse a gran escala en el campo de la IA, impulsará enormemente el desarrollo de la IA. Actualmente, muchos países están centrando su regulación de la IA en la seguridad de los datos y la protección de la privacidad. Se espera que la aplicación de FHE alivie estas preocupaciones.
Desde la seguridad nacional hasta la protección de la privacidad personal, las aplicaciones potenciales de la encriptación completamente homomórfica están en todas partes. En la próxima era de la IA, es muy probable que la encriptación completamente homomórfica se convierta en la última línea de defensa para proteger la privacidad humana.