encriptación completamente homomórfica FHE: construyendo un baluarte de privacidad en la era de la IA
Recientemente, el mercado ha estado en una tendencia bajista, lo que nos ha dado más tiempo para centrarnos en el desarrollo de algunas tecnologías emergentes. Aunque el mercado de encriptación de 2024 no es tan espectacular como en años anteriores, todavía hay algunas nuevas tecnologías que están madurando gradualmente, entre las que se incluye el tema que discutiremos hoy: encriptación completamente homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, abreviado FHE).
Para entender el complejo concepto de FHE, necesitamos desglosar gradualmente el significado de las palabras clave "encriptación", "homomórfico" y "completo".
Conceptos básicos de encriptación
La forma más básica de encriptación es muy familiar para todos. Por ejemplo, si Alice quiere enviar un mensaje secreto a Bob "1314 520", pero debe pasarlo a través de un tercero C. Para garantizar la seguridad de la información, Alice puede utilizar un método de encriptación simple: multiplicar cada número por 2. Así, la información se convierte en "2628 1040". Cuando Bob lo recibe, solo necesita dividir cada número por 2 para recuperar la información original. Este método de encriptación simétrica puede completar la transmisión sin revelar el contenido de la información.
Cifrado homomórfico de nivel avanzado
Ahora, imaginemos un escenario más complejo:
Alice solo tiene 7 años este año, y solo sabe realizar las operaciones más simples de multiplicar por 2 y dividir por 2. La factura de electricidad de la casa de Alice es de 400 yuanes al mes, y ha estado en deuda durante 12 meses, pero no puede hacer cálculos tan complejos. Al mismo tiempo, no quiere que otros sepan la cantidad exacta de la factura de electricidad y el número de meses en deuda.
En este caso, Alice puede aprovechar el principio del cifrado homomórfico, delegando a C la computación, mientras protege su privacidad. Ella multiplica 400 y 12 por 2 respectivamente, y luego le pide a C que calcule el resultado de 800 multiplicado por 24. C rápidamente obtiene la respuesta 19200. Alice luego divide este resultado entre 4, obteniendo así la cantidad real de 4800 yuanes de tarifa eléctrica que debe pagar.
Este es un ejemplo simple de encriptación homomórfica de multiplicación. 800 multiplicado por 24 es en realidad un mapeo de 400 multiplicado por 12, manteniendo la misma 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 del cifrado completamente homomórfico
Sin embargo, los problemas del mundo real a menudo son más complejos. Si C es lo suficientemente inteligente, podría romper los datos originales de Alice mediante un método de fuerza bruta. En este momento, es necesario introducir la tecnología de "encriptación completamente homomórfica".
La encriptación completamente homomórfica no es simplemente una multiplicación sencilla, sino que introduce más ruido y operaciones matemáticas complejas, lo que hace que la ruptura sea extremadamente difícil. Permite realizar operaciones de suma y multiplicación sobre datos encriptados un número arbitrario de veces, y no se limita a operaciones específicas.
Esta tecnología no logró avances significativos hasta 2009, cuando los investigadores como Gentry propusieron nuevas ideas que abrieron la puerta a la encriptación completamente homomórfica.
Perspectivas de aplicación de FHE en el campo de la IA
La tecnología FHE tiene un gran potencial de aplicación en el campo de la IA. Como es bien sabido, los poderosos sistemas de IA requieren enormes volúmenes de datos para su entrenamiento, pero muchos de estos datos tienen un alto valor de privacidad. La tecnología FHE permite realizar cálculos y aprendizajes en los sistemas de IA mientras protege la privacidad de los datos.
Específicamente, los usuarios pueden realizar encriptación FHE en datos sensibles y luego entregarlos al sistema de IA para su procesamiento. El sistema de IA generará una serie de resultados encriptados que parecen no tener sentido. Sin embargo, dado que estos resultados siguen reglas matemáticas específicas, el propietario de los datos puede desencriptar de manera segura en su localidad, obteniendo así resultados analíticos valiosos.
Este método resuelve la contradicción de "aprovechar la potente capacidad de cálculo de la IA y proteger la privacidad de los datos". A diferencia de los sistemas de IA actuales que deben interactuar directamente con los datos originales, la tecnología FHE ofrece nuevas posibilidades para la protección de la privacidad en la era de la IA.
Aplicaciones prácticas de la tecnología FHE
La tecnología FHE tiene potenciales escenarios de aplicación en múltiples campos. Por ejemplo, en el ámbito del reconocimiento facial, FHE puede ayudar a cumplir con la necesidad de "determinar si se trata de una persona real, sin acceder a ninguna información sensible sobre la cara".
Sin embargo, el cálculo de FHE requiere un gran soporte de potencia de cálculo. Para resolver este problema, algunos proyectos están construyendo redes de potencia de cálculo y la infraestructura de soporte especializadas. Estas redes generalmente utilizan una arquitectura híbrida similar a PoW (prueba de trabajo) y PoS (prueba de participación) para proporcionar los recursos de cálculo necesarios.
La importancia de la tecnología FHE
Si la IA puede aplicar la tecnología de Cifrado homomórfico a gran escala, tendrá un impacto profundo en toda la industria. Actualmente, muchos países centran su regulación de la IA en la seguridad de los datos y la protección de la privacidad. La madurez de la tecnología FHE podría convertirse en la clave para resolver estos problemas.
Desde la seguridad nacional hasta la privacidad personal, el alcance de la aplicación de la encriptación completamente homomórfica es extremadamente amplio. 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, su importancia es evidente.
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GhostWalletSleuth
· hace18h
Otra vez haciendo encriptación, ¡los ricos no tienen humanidad!
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RunWithRugs
· hace18h
Hay nuevas tecnologías de jio que siguen a la vieja billetera~
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IfIWereOnChain
· hace19h
¿Qué novedad hay?
Ver originalesResponder0
liquidation_watcher
· hace19h
¿Puedes hablar en términos más simples? Esos términos son una locura.
Tecnología FHE: La fortaleza clave de la protección de la privacidad en la era de la IA
encriptación completamente homomórfica FHE: construyendo un baluarte de privacidad en la era de la IA
Recientemente, el mercado ha estado en una tendencia bajista, lo que nos ha dado más tiempo para centrarnos en el desarrollo de algunas tecnologías emergentes. Aunque el mercado de encriptación de 2024 no es tan espectacular como en años anteriores, todavía hay algunas nuevas tecnologías que están madurando gradualmente, entre las que se incluye el tema que discutiremos hoy: encriptación completamente homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, abreviado FHE).
Para entender el complejo concepto de FHE, necesitamos desglosar gradualmente el significado de las palabras clave "encriptación", "homomórfico" y "completo".
Conceptos básicos de encriptación
La forma más básica de encriptación es muy familiar para todos. Por ejemplo, si Alice quiere enviar un mensaje secreto a Bob "1314 520", pero debe pasarlo a través de un tercero C. Para garantizar la seguridad de la información, Alice puede utilizar un método de encriptación simple: multiplicar cada número por 2. Así, la información se convierte en "2628 1040". Cuando Bob lo recibe, solo necesita dividir cada número por 2 para recuperar la información original. Este método de encriptación simétrica puede completar la transmisión sin revelar el contenido de la información.
Cifrado homomórfico de nivel avanzado
Ahora, imaginemos un escenario más complejo:
Alice solo tiene 7 años este año, y solo sabe realizar las operaciones más simples de multiplicar por 2 y dividir por 2. La factura de electricidad de la casa de Alice es de 400 yuanes al mes, y ha estado en deuda durante 12 meses, pero no puede hacer cálculos tan complejos. Al mismo tiempo, no quiere que otros sepan la cantidad exacta de la factura de electricidad y el número de meses en deuda.
En este caso, Alice puede aprovechar el principio del cifrado homomórfico, delegando a C la computación, mientras protege su privacidad. Ella multiplica 400 y 12 por 2 respectivamente, y luego le pide a C que calcule el resultado de 800 multiplicado por 24. C rápidamente obtiene la respuesta 19200. Alice luego divide este resultado entre 4, obteniendo así la cantidad real de 4800 yuanes de tarifa eléctrica que debe pagar.
Este es un ejemplo simple de encriptación homomórfica de multiplicación. 800 multiplicado por 24 es en realidad un mapeo de 400 multiplicado por 12, manteniendo la misma 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 del cifrado completamente homomórfico
Sin embargo, los problemas del mundo real a menudo son más complejos. Si C es lo suficientemente inteligente, podría romper los datos originales de Alice mediante un método de fuerza bruta. En este momento, es necesario introducir la tecnología de "encriptación completamente homomórfica".
La encriptación completamente homomórfica no es simplemente una multiplicación sencilla, sino que introduce más ruido y operaciones matemáticas complejas, lo que hace que la ruptura sea extremadamente difícil. Permite realizar operaciones de suma y multiplicación sobre datos encriptados un número arbitrario de veces, y no se limita a operaciones específicas.
Esta tecnología no logró avances significativos hasta 2009, cuando los investigadores como Gentry propusieron nuevas ideas que abrieron la puerta a la encriptación completamente homomórfica.
Perspectivas de aplicación de FHE en el campo de la IA
La tecnología FHE tiene un gran potencial de aplicación en el campo de la IA. Como es bien sabido, los poderosos sistemas de IA requieren enormes volúmenes de datos para su entrenamiento, pero muchos de estos datos tienen un alto valor de privacidad. La tecnología FHE permite realizar cálculos y aprendizajes en los sistemas de IA mientras protege la privacidad de los datos.
Específicamente, los usuarios pueden realizar encriptación FHE en datos sensibles y luego entregarlos al sistema de IA para su procesamiento. El sistema de IA generará una serie de resultados encriptados que parecen no tener sentido. Sin embargo, dado que estos resultados siguen reglas matemáticas específicas, el propietario de los datos puede desencriptar de manera segura en su localidad, obteniendo así resultados analíticos valiosos.
Este método resuelve la contradicción de "aprovechar la potente capacidad de cálculo de la IA y proteger la privacidad de los datos". A diferencia de los sistemas de IA actuales que deben interactuar directamente con los datos originales, la tecnología FHE ofrece nuevas posibilidades para la protección de la privacidad en la era de la IA.
Aplicaciones prácticas de la tecnología FHE
La tecnología FHE tiene potenciales escenarios de aplicación en múltiples campos. Por ejemplo, en el ámbito del reconocimiento facial, FHE puede ayudar a cumplir con la necesidad de "determinar si se trata de una persona real, sin acceder a ninguna información sensible sobre la cara".
Sin embargo, el cálculo de FHE requiere un gran soporte de potencia de cálculo. Para resolver este problema, algunos proyectos están construyendo redes de potencia de cálculo y la infraestructura de soporte especializadas. Estas redes generalmente utilizan una arquitectura híbrida similar a PoW (prueba de trabajo) y PoS (prueba de participación) para proporcionar los recursos de cálculo necesarios.
La importancia de la tecnología FHE
Si la IA puede aplicar la tecnología de Cifrado homomórfico a gran escala, tendrá un impacto profundo en toda la industria. Actualmente, muchos países centran su regulación de la IA en la seguridad de los datos y la protección de la privacidad. La madurez de la tecnología FHE podría convertirse en la clave para resolver estos problemas.
Desde la seguridad nacional hasta la privacidad personal, el alcance de la aplicación de la encriptación completamente homomórfica es extremadamente amplio. 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, su importancia es evidente.