Коммерческие перспективы и вызовы технологии Гомоморфного шифрования FHE

Гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption, FHE) — это крайне перспективная технология в области шифрования. Она позволяет выполнять вычисления непосредственно на зашифрованных данных без необходимости их расшифровки, обеспечивая надежную поддержку защиты конфиденциальности и обработки данных. FHE может широко применяться в таких областях, как финансы, здравоохранение, облачные вычисления, машинное обучение, системы голосования, Интернет вещей и защита конфиденциальности в блокчейне. Однако, несмотря на широкие перспективы применения, коммерциализация FHE по-прежнему сталкивается с многочисленными вызовами.

Потенциал FHE и варианты его применения

Основное преимущество Гомоморфное шифрование (FHE) заключается в защите конфиденциальности. Например, компании необходимо использовать вычислительную мощность другой компании для анализа данных, но они не хотят, чтобы другая сторона имела доступ к содержимому данных. В этом случае владелец данных может передать зашифрованные данные вычислительной стороне для анализа, при этом результаты вычислений остаются в зашифрованном состоянии, и владелец данных может получить результаты анализа после расшифровки. Этот механизм эффективно защищает конфиденциальность данных, одновременно позволяя вычислительной стороне выполнять необходимые работы.

Для таких чувствительных к данным отраслей, как финансы и здравоохранение, этот механизм защиты конфиденциальности особенно важен. С развитием облачных вычислений и искусственного интеллекта безопасность данных становится все более актуальной. Гомоморфное шифрование (FHE) в этих сценариях может обеспечить защиту многопартитных вычислений, позволяя всем сторонам сотрудничать, не раскрывая конфиденциальную информацию. В технологии блокчейн FHE повышает прозрачность и безопасность обработки данных за счет функций защиты конфиденциальности на блокчейне и проверки конфиденциальных транзакций.

Сравнение FHE с другими способами шифрования

В области Web3 основными методами защиты конфиденциальности являются Гомоморфное шифрование (FHE), нулевые доказательства (ZK), многопартитные вычисления (MPC) и защищенные среды выполнения (TEE). В отличие от ZK, FHE может выполнять различные операции с зашифрованными данными без необходимости предварительной расшифровки данных. MPC позволяет сторонам выполнять вычисления в условиях зашифрованных данных, не делясь конфиденциальной информацией. TEE предоставляет вычисления в безопасной среде, но относительная гибкость обработки данных ограничена.

Эти технологии шифрования имеют свои преимущества, но в поддержке сложных вычислительных задач FHE особенно выделяется. Однако FHE по-прежнему сталкивается с высокими вычислительными затратами и плохой масштабируемостью в реальных приложениях, что приводит к его ограниченной применимости в реальном времени.

Ограничения и вызовы FHE

Несмотря на то, что теоретическая база FHE мощна, в коммерческих приложениях возникают реальные проблемы:

1. Значительные вычислительные затраты: FHE требует больших вычислительных ресурсов, и его вычислительные затраты значительно увеличиваются по сравнению с нешифрованными вычислениями. Для операций с высокими многочленами время обработки растет полиномиально, что затрудняет удовлетворение требований к вычислениям в реальном времени. Снижение затрат зависит от специализированного аппаратного ускорения, что также увеличивает сложность развертывания.

2. Ограниченные операционные возможности: FHE может выполнять сложение и умножение зашифрованных данных, но поддержка сложных нелинейных операций ограничена, что является узким местом для приложений искусственного интеллекта, таких как глубокие нейронные сети. В настоящее время схемы FHE в основном подходят для линейных и простых полиномиальных вычислений, применение нелинейных моделей значительно ограничено.

3. Сложность поддержки нескольких пользователей: FHE показывает хорошие результаты в сценариях с одним пользователем, но при работе с наборами данных нескольких пользователей сложность системы резко возрастает. Мульти-ключевая FHE-структура, предложенная в 2013 году, позволяет работать с зашифрованными наборами данных с разными ключами, но значительно увеличивает сложность управления ключами и архитектуры системы.

Сочетание Гомоморфного шифрования и искусственного интеллекта

В современную эпоху, управляемую данными, искусственный интеллект (AI) широко используется в различных областях, но опасения по поводу конфиденциальности данных заставляют пользователей не желать делиться чувствительной информацией. Гомоморфное шифрование (FHE) предоставляет решение для защиты конфиденциальности в области AI. В сценариях облачных вычислений данные обычно шифруются во время передачи и хранения, но в процессе обработки часто находятся в открытом виде. С помощью FHE пользовательские данные могут обрабатываться в зашифрованном состоянии, что обеспечивает конфиденциальность данных.

Это преимущество особенно важно в свете требований таких регуляторов, как GDPR, которые требуют от пользователей права на информированность о способах обработки данных и обеспечения защиты данных в процессе передачи. Шифрование с использованием Гомоморфного шифрования (FHE) обеспечивает соблюдение норм и безопасность данных.

Текущие приложения FHE в блокчейне и проекты

Применение Гомоморфного шифрования (FHE) в блокчейне в основном сосредоточено на защите конфиденциальности данных, включая конфиденциальность на цепи, конфиденциальность данных для обучения ИИ, конфиденциальность голосования на цепи и проверку конфиденциальных транзакций на цепи. В настоящее время несколько проектов используют технологии FHE для реализации защиты конфиденциальности:

• Технология, разработанная одним из поставщиков решений FHE, широко используется в нескольких проектах по защите конфиденциальности.
• Некий проект основан на технологии TFHE, сосредоточен на булевых операциях и операциях с целыми числами малой длины, и разработал стек разработки FHE для приложений на основе блокчейна и ИИ.
• Есть проекты, разработавшие новый язык смарт-контрактов и библиотеку FHE, подходящие для блокчейн-сетей.
• Некоторый проект использует Гомоморфное шифрование для реализации защиты конфиденциальности в вычислительных сетях ИИ, поддерживает различные модели ИИ.
• Другой проект сочетает Гомоморфное шифрование и искусственный интеллект, предоставляя децентрализованную и защищённую от вторжений среду для ИИ.
• Есть проекты, которые выступают в качестве решения второго уровня для Ethereum, поддерживают Gомоморфное шифрование Rollups и Gомоморфное шифрование Coprocessors, совместимы с EVM и поддерживают смарт-контракты, написанные на Solidity.

Заключение

FHE как передовая технология, способная выполнять вычисления на зашифрованных данных, имеет значительные преимущества в защите конфиденциальности данных. Хотя текущие коммерческие приложения FHE все еще сталкиваются с проблемами больших вычислительных затрат и плохой масштабируемости, эти проблемы могут быть постепенно решены с помощью аппаратного ускорения и оптимизации алгоритмов. Кроме того, с развитием технологий блокчейн FHE будет играть все более важную роль в защите конфиденциальности и безопасных вычислениях. В будущем FHE может стать ключевой технологией, поддерживающей вычисления с защитой конфиденциальности, и принести новые революционные прорывы в области безопасности данных.