encriptação totalmente homomórfica FHE: Ferramenta de proteção de privacidade na era da IA
Recentemente, o mercado de encriptação está a abrandar, dando-nos mais tempo para focar no desenvolvimento de algumas tecnologias emergentes. Embora o mercado de 2024 não seja tão agitado como em anos anteriores, ainda há algumas novas tecnologias que estão a amadurecer gradualmente, sendo a "encriptação totalmente homomórfica" (Fully Homomorphic Encryption, abreviada como FHE) um campo digno de atenção.
Para compreender o complexo conceito de encriptação totalmente homomórfica, precisamos primeiro entender os significados de "encriptação" e "homomórfica", bem como o motivo pelo qual é importante enfatizar a palavra "totalmente".
encriptação de conceitos básicos
A forma de encriptação mais simples é bem conhecida por todos. Suponha que Alice queira enviar uma mensagem secreta a Bob "1314 520", mas precisa passar pela terceira parte C. Para garantir a segurança da informação, Alice pode usar um método simples de encriptação: multiplicar cada número por 2. Assim, a informação transmitida torna-se "2628 1040". Quando Bob recebe a informação, basta dividir cada número por 2 para conseguir decifrar a mensagem original.
Este método de encriptação simétrica permite que Alice e Bob realizem a troca de informações sem confiar no intermediário C. Esta é também uma forma de comunicação comum em muitos filmes de espionagem.
Criptografia homomórfica
Agora, vamos supor que a Alice tem apenas 7 anos e só sabe fazer as operações básicas de multiplicar por 2 e dividir por 2. Ela precisa calcular a conta de eletricidade da casa, que é de 400 yuan por mês durante 12 meses. Mas multiplicar 400 por 12 é muito difícil para ela.
Alice não quer que os outros saibam sobre a situação da conta de eletricidade da sua casa, porque isso é uma informação privada. Assim, ela pensou em uma maneira: encriptar o número usando o método de multiplicar por 2 e depois pedir ao C para ajudar a calcular o resultado de 800 multiplicado por 24.
C rapidamente calculou que o resultado era 19200 e informou Alice. Alice então dividiu esse resultado por 2 e depois por 2 novamente, obtendo o 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 forma antes e depois da encriptação, daí o nome "homomórfico". Este método permite que Alice delegue cálculos a um terceiro não confiável sem revelar informações sensíveis.
encriptação totalmente homomórfica de necessidade
No entanto, os problemas do mundo real são frequentemente mais complexos. Se C for inteligente o suficiente, pode conseguir quebrar os dados originais de Alice através de um método de força bruta. Nesse momento, será necessária uma tecnologia de "encriptação totalmente homomórfica" mais poderosa.
Alice pode adicionar mais etapas de encriptação com base na multiplicação original, como operações de multiplicação e adição múltiplas. Isso aumenta significativamente a dificuldade de quebra por parte de C. No entanto, se o número de operações de encriptação for limitado, ainda pode ser chamado de "encriptação homomórfica parcial".
O objetivo da "encriptação totalmente homomórfica" é permitir operações de adição e multiplicação encriptadas de um polinómio complexo, um número arbitrário de vezes, e ainda obter o resultado correto após a decriptação. Esta técnica pode ser aplicada a quase qualquer cálculo de problemas matemáticos, e não se limita apenas à aritmética simples.
A tecnologia de encriptação totalmente homomórfica só teve avanços significativos em 2009. Os novos métodos propostos por Gentry e outros acadêmicos abriram novas possibilidades para este campo.
encriptação totalmente homomórfica de aplicação de cenários
A tecnologia de encriptação totalmente homomórfica tem um amplo potencial de aplicação no campo da inteligência artificial. É bem sabido que sistemas de IA poderosos precisam de enormes quantidades de dados para treinamento, mas muitos dados têm um alto valor de privacidade. A tecnologia FHE oferece uma possível solução para essa contradição.
Usando FHE, você pode:
Realizar a encriptação de dados sensíveis
Usar dados encriptados para treinar IA
Obter resultados de encriptação gerados por IA
Como você possui a chave de descriptografia, pode descriptografar os resultados de forma segura localmente. Dessa forma, é possível aproveitar o poder de computação da IA enquanto protege a privacidade dos dados.
O reconhecimento facial é outro cenário típico de aplicação da Criptografia homomórfica. Ele não apenas precisa determinar a autenticidade do rosto, mas também proteger as informações de privacidade pessoal. A tecnologia FHE pode resolver eficazmente esse conflito.
Desafios enfrentados pela tecnologia FHE
Apesar de o FHE ter um grande potencial, a sua aplicação prática ainda enfrenta enormes desafios. O FHE requer recursos computacionais extremamente grandes, e tanto o processo de encriptação, como o de cálculo e de decriptação, são muito demorados.
Para resolver este problema, alguns projetos estão a tentar construir redes de cálculo FHE dedicadas. Eles propuseram uma arquitetura híbrida que combina Prova de Trabalho (PoW) e Prova de Participação (PoS), e desenvolveram dispositivos de hardware de cálculo dedicados.
A importância da ETPH para a IA
Se a tecnologia FHE puder ser amplamente aplicada no campo da IA, isso impulsionará enormemente o desenvolvimento da IA. Atualmente, muitos países focam na regulamentação da IA em questões de segurança de dados e proteção de privacidade. A aplicação do FHE pode aliviar essas preocupações.
Desde a segurança nacional até à proteção da privacidade pessoal, as potenciais aplicações da tecnologia FHE estão em todo o lado. Na iminente era da IA, a FHE provavelmente se tornará a última linha de defesa na proteção da privacidade humana.
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MEV_Whisperer
· 20h atrás
contratos inteligentes tecnologia bull
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LiquiditySurfer
· 20h atrás
A privacidade é mais valiosa do que os ativos.
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MEVHunterNoLoss
· 21h atrás
A computação em privacidade precisa ser acelerada na sua popularização.
encriptação totalmente homomórfica FHE: nova tecnologia de proteção de privacidade na era da IA
encriptação totalmente homomórfica FHE: Ferramenta de proteção de privacidade na era da IA
Recentemente, o mercado de encriptação está a abrandar, dando-nos mais tempo para focar no desenvolvimento de algumas tecnologias emergentes. Embora o mercado de 2024 não seja tão agitado como em anos anteriores, ainda há algumas novas tecnologias que estão a amadurecer gradualmente, sendo a "encriptação totalmente homomórfica" (Fully Homomorphic Encryption, abreviada como FHE) um campo digno de atenção.
Para compreender o complexo conceito de encriptação totalmente homomórfica, precisamos primeiro entender os significados de "encriptação" e "homomórfica", bem como o motivo pelo qual é importante enfatizar a palavra "totalmente".
encriptação de conceitos básicos
A forma de encriptação mais simples é bem conhecida por todos. Suponha que Alice queira enviar uma mensagem secreta a Bob "1314 520", mas precisa passar pela terceira parte C. Para garantir a segurança da informação, Alice pode usar um método simples de encriptação: multiplicar cada número por 2. Assim, a informação transmitida torna-se "2628 1040". Quando Bob recebe a informação, basta dividir cada número por 2 para conseguir decifrar a mensagem original.
Este método de encriptação simétrica permite que Alice e Bob realizem a troca de informações sem confiar no intermediário C. Esta é também uma forma de comunicação comum em muitos filmes de espionagem.
Criptografia homomórfica
Agora, vamos supor que a Alice tem apenas 7 anos e só sabe fazer as operações básicas de multiplicar por 2 e dividir por 2. Ela precisa calcular a conta de eletricidade da casa, que é de 400 yuan por mês durante 12 meses. Mas multiplicar 400 por 12 é muito difícil para ela.
Alice não quer que os outros saibam sobre a situação da conta de eletricidade da sua casa, porque isso é uma informação privada. Assim, ela pensou em uma maneira: encriptar o número usando o método de multiplicar por 2 e depois pedir ao C para ajudar a calcular o resultado de 800 multiplicado por 24.
C rapidamente calculou que o resultado era 19200 e informou Alice. Alice então dividiu esse resultado por 2 e depois por 2 novamente, obtendo o 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 forma antes e depois da encriptação, daí o nome "homomórfico". Este método permite que Alice delegue cálculos a um terceiro não confiável sem revelar informações sensíveis.
encriptação totalmente homomórfica de necessidade
No entanto, os problemas do mundo real são frequentemente mais complexos. Se C for inteligente o suficiente, pode conseguir quebrar os dados originais de Alice através de um método de força bruta. Nesse momento, será necessária uma tecnologia de "encriptação totalmente homomórfica" mais poderosa.
Alice pode adicionar mais etapas de encriptação com base na multiplicação original, como operações de multiplicação e adição múltiplas. Isso aumenta significativamente a dificuldade de quebra por parte de C. No entanto, se o número de operações de encriptação for limitado, ainda pode ser chamado de "encriptação homomórfica parcial".
O objetivo da "encriptação totalmente homomórfica" é permitir operações de adição e multiplicação encriptadas de um polinómio complexo, um número arbitrário de vezes, e ainda obter o resultado correto após a decriptação. Esta técnica pode ser aplicada a quase qualquer cálculo de problemas matemáticos, e não se limita apenas à aritmética simples.
A tecnologia de encriptação totalmente homomórfica só teve avanços significativos em 2009. Os novos métodos propostos por Gentry e outros acadêmicos abriram novas possibilidades para este campo.
encriptação totalmente homomórfica de aplicação de cenários
A tecnologia de encriptação totalmente homomórfica tem um amplo potencial de aplicação no campo da inteligência artificial. É bem sabido que sistemas de IA poderosos precisam de enormes quantidades de dados para treinamento, mas muitos dados têm um alto valor de privacidade. A tecnologia FHE oferece uma possível solução para essa contradição.
Usando FHE, você pode:
Como você possui a chave de descriptografia, pode descriptografar os resultados de forma segura localmente. Dessa forma, é possível aproveitar o poder de computação da IA enquanto protege a privacidade dos dados.
O reconhecimento facial é outro cenário típico de aplicação da Criptografia homomórfica. Ele não apenas precisa determinar a autenticidade do rosto, mas também proteger as informações de privacidade pessoal. A tecnologia FHE pode resolver eficazmente esse conflito.
Desafios enfrentados pela tecnologia FHE
Apesar de o FHE ter um grande potencial, a sua aplicação prática ainda enfrenta enormes desafios. O FHE requer recursos computacionais extremamente grandes, e tanto o processo de encriptação, como o de cálculo e de decriptação, são muito demorados.
Para resolver este problema, alguns projetos estão a tentar construir redes de cálculo FHE dedicadas. Eles propuseram uma arquitetura híbrida que combina Prova de Trabalho (PoW) e Prova de Participação (PoS), e desenvolveram dispositivos de hardware de cálculo dedicados.
A importância da ETPH para a IA
Se a tecnologia FHE puder ser amplamente aplicada no campo da IA, isso impulsionará enormemente o desenvolvimento da IA. Atualmente, muitos países focam na regulamentação da IA em questões de segurança de dados e proteção de privacidade. A aplicação do FHE pode aliviar essas preocupações.
Desde a segurança nacional até à proteção da privacidade pessoal, as potenciais aplicações da tecnologia FHE estão em todo o lado. Na iminente era da IA, a FHE provavelmente se tornará a última linha de defesa na proteção da privacidade humana.