encriptación completamente homomórfica: la herramienta de protección de la privacidad en la era de la IA
Recientemente, la débil situación del mercado nos ha brindado 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. Hoy, profundizaremos en una de las tecnologías más llamativas: encriptación completamente homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, abreviado FHE).
Para entender este complejo concepto de FHE, primero necesitamos aclarar el significado de "encriptación" y "homomórfico", así como por qué es importante enfatizar la palabra "completamente".
Conceptos básicos de encriptación
La forma más básica de encriptación es muy familiar para todos. Por ejemplo, si Alice quiere transmitir 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. De esta manera, el mensaje se convierte en "2628 1040". Cuando Bob recibe el mensaje, solo necesita dividir cada número por 2 para poder restaurar la información original "1314 520".
Este método de encriptación simétrica permite que Alice y Bob transmitan información a través de C sin que C conozca el contenido específico. Esta idea básica de encriptación se aplica en muchas comunicaciones secretas.
Cifrado homomórfico de principios
Ahora, veamos una situación más compleja. Supongamos que Alice tiene solo 7 años, y solo sabe hacer 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 tiene una deuda de 12 meses, pero no puede calcular 400 multiplicado por 12.
Alice no quiere que otros sepan el monto exacto de la factura de electricidad y el número de meses de deuda, ya que esta es información sensible. Por lo tanto, pensó en una solución: primero multiplicar 400 y 12 por 2 para hacer una encriptación simple, y luego pedirle a C que calcule el resultado de 800 multiplicado por 24.
C rápidamente calculó 19200 y se lo dijo a Alice. Luego, Alice dividió este resultado entre 2 y luego entre 2, obteniendo así el costo real de la electricidad que debía pagar, 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 misma forma antes y después de la encriptación, por lo que se llama "homomórfico". Este método permite que Alice delegue cálculos a un tercero no confiable sin revelar datos sensibles.
La necesidad de la encriptación completamente homomórfica
Sin embargo, los problemas del mundo real suelen ser más complejos que esto. Si C, a través de la experimentación repetida, puede deducir que Alice originalmente quería calcular 400 y 12. En este momento, se necesita una tecnología de "encriptación completamente homomórfica" más avanzada para resolverlo.
La encriptación completamente homomórfica permite realizar operaciones de suma y multiplicación en datos encriptados un número arbitrario de veces, y no se limita a operaciones específicas o un número finito de veces. De esta manera, incluso frente a operaciones polinómicas complejas, se garantiza la seguridad de los datos, prácticamente eliminando la posibilidad de que terceros puedan espiar datos privados.
La tecnología de encriptación completamente homomórfica no logró avances significativos hasta 2009, siendo considerada el "Santo Grial" en el campo de la criptografía.
Aplicaciones futuras de la encriptación completamente homomórfica
La tecnología FHE tiene un amplio potencial de aplicación en el campo de la inteligencia artificial. Como es bien sabido, los potentes sistemas de IA requieren un entrenamiento con grandes volúmenes de datos, pero estos datos a menudo implican problemas de privacidad. La tecnología FHE puede resolver muy bien esta contradicción:
Los usuarios pueden encriptar datos sensibles de manera FHE.
Proporcionar los datos encriptados a la IA para el cálculo.
La IA devuelve una serie de encriptación de resultados.
El usuario descifra localmente el resultado y obtiene la información requerida.
De esta manera, el sistema de IA puede proporcionar servicios a los usuarios sin tener acceso a los datos sensibles originales, logrando verdaderamente un equilibrio entre la utilización de datos y la protección de la privacidad.
La tecnología FHE también se puede aplicar en áreas como el reconocimiento facial. Por ejemplo, al realizar la verificación de identidad, es necesario garantizar la precisión y proteger la información de las características faciales del usuario para que no se filtren.
Desafíos y desarrollo de la encriptación completamente homomórfica
A pesar de que la tecnología FHE tiene un amplio potencial, su aplicación real sigue enfrentando desafíos. El principal problema es que FHE requiere enormes recursos computacionales, ya sea en el proceso de encriptación, desencriptación o cálculo, que son muy lentos y laboriosos.
Para abordar este problema, algunos proyectos están explorando la creación de redes de cálculo FHE especializadas. Estas redes suelen utilizar mecanismos de incentivos similares a la minería de criptomonedas, que alientan a los participantes a proporcionar potencia de cálculo.
Con el continuo avance de la tecnología, se espera que el cifrado completamente homomórfico (FHE) se convierta en una herramienta importante para proteger la privacidad personal en la era de la IA. Desde la seguridad nacional hasta la vida cotidiana de las personas, la tecnología FHE podría desempeñar un papel crucial, convirtiéndose en la última línea de defensa para la protección de la privacidad en la era digital.
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ZkSnarker
· 07-19 18:44
bueno, técnicamente ella es solo zk sin las pruebas... pero ¿quién lleva la cuenta? *bebe té*
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WhaleWatcher
· 07-19 18:27
¿Es otra nueva tendencia de especulación? Solo se apilan algunos términos de moda.
encriptación completamente homomórfica: el santo grial de la Criptografía para la protección de la privacidad en la era de la IA
encriptación completamente homomórfica: la herramienta de protección de la privacidad en la era de la IA
Recientemente, la débil situación del mercado nos ha brindado 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. Hoy, profundizaremos en una de las tecnologías más llamativas: encriptación completamente homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, abreviado FHE).
Para entender este complejo concepto de FHE, primero necesitamos aclarar el significado de "encriptación" y "homomórfico", así como por qué es importante enfatizar la palabra "completamente".
Conceptos básicos de encriptación
La forma más básica de encriptación es muy familiar para todos. Por ejemplo, si Alice quiere transmitir 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. De esta manera, el mensaje se convierte en "2628 1040". Cuando Bob recibe el mensaje, solo necesita dividir cada número por 2 para poder restaurar la información original "1314 520".
Este método de encriptación simétrica permite que Alice y Bob transmitan información a través de C sin que C conozca el contenido específico. Esta idea básica de encriptación se aplica en muchas comunicaciones secretas.
Cifrado homomórfico de principios
Ahora, veamos una situación más compleja. Supongamos que Alice tiene solo 7 años, y solo sabe hacer 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 tiene una deuda de 12 meses, pero no puede calcular 400 multiplicado por 12.
Alice no quiere que otros sepan el monto exacto de la factura de electricidad y el número de meses de deuda, ya que esta es información sensible. Por lo tanto, pensó en una solución: primero multiplicar 400 y 12 por 2 para hacer una encriptación simple, y luego pedirle a C que calcule el resultado de 800 multiplicado por 24.
C rápidamente calculó 19200 y se lo dijo a Alice. Luego, Alice dividió este resultado entre 2 y luego entre 2, obteniendo así el costo real de la electricidad que debía pagar, 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 misma forma antes y después de la encriptación, por lo que se llama "homomórfico". Este método permite que Alice delegue cálculos a un tercero no confiable sin revelar datos sensibles.
La necesidad de la encriptación completamente homomórfica
Sin embargo, los problemas del mundo real suelen ser más complejos que esto. Si C, a través de la experimentación repetida, puede deducir que Alice originalmente quería calcular 400 y 12. En este momento, se necesita una tecnología de "encriptación completamente homomórfica" más avanzada para resolverlo.
La encriptación completamente homomórfica permite realizar operaciones de suma y multiplicación en datos encriptados un número arbitrario de veces, y no se limita a operaciones específicas o un número finito de veces. De esta manera, incluso frente a operaciones polinómicas complejas, se garantiza la seguridad de los datos, prácticamente eliminando la posibilidad de que terceros puedan espiar datos privados.
La tecnología de encriptación completamente homomórfica no logró avances significativos hasta 2009, siendo considerada el "Santo Grial" en el campo de la criptografía.
Aplicaciones futuras de la encriptación completamente homomórfica
La tecnología FHE tiene un amplio potencial de aplicación en el campo de la inteligencia artificial. Como es bien sabido, los potentes sistemas de IA requieren un entrenamiento con grandes volúmenes de datos, pero estos datos a menudo implican problemas de privacidad. La tecnología FHE puede resolver muy bien esta contradicción:
De esta manera, el sistema de IA puede proporcionar servicios a los usuarios sin tener acceso a los datos sensibles originales, logrando verdaderamente un equilibrio entre la utilización de datos y la protección de la privacidad.
La tecnología FHE también se puede aplicar en áreas como el reconocimiento facial. Por ejemplo, al realizar la verificación de identidad, es necesario garantizar la precisión y proteger la información de las características faciales del usuario para que no se filtren.
Desafíos y desarrollo de la encriptación completamente homomórfica
A pesar de que la tecnología FHE tiene un amplio potencial, su aplicación real sigue enfrentando desafíos. El principal problema es que FHE requiere enormes recursos computacionales, ya sea en el proceso de encriptación, desencriptación o cálculo, que son muy lentos y laboriosos.
Para abordar este problema, algunos proyectos están explorando la creación de redes de cálculo FHE especializadas. Estas redes suelen utilizar mecanismos de incentivos similares a la minería de criptomonedas, que alientan a los participantes a proporcionar potencia de cálculo.
Con el continuo avance de la tecnología, se espera que el cifrado completamente homomórfico (FHE) se convierta en una herramienta importante para proteger la privacidad personal en la era de la IA. Desde la seguridad nacional hasta la vida cotidiana de las personas, la tecnología FHE podría desempeñar un papel crucial, convirtiéndose en la última línea de defensa para la protección de la privacidad en la era digital.