Повністю гомоморфне шифрування FHE: створення укріплення приватності в епоху ШІ

Нещодавня ринкова ситуація була пригніченою, що дало нам більше часу зосередитися на розвитку деяких нових технологій. Незважаючи на те, що ринок шифрування 2024 року не такий бурхливий, як у попередні роки, все ж є кілька нових технологій, які поступово дозрівають, серед яких тема, яку ми сьогодні обговоримо: повністю гомоморфне шифрування (Fully Homomorphic Encryption, скорочено FHE).

Щоб зрозуміти цей складний концепт FHE, нам потрібно поетапно розглянути значення кількох ключових слів: "шифрування", "гомоморфне" та "повністю".

Шифрування основні концепції

Найбільш базовий спосіб шифрування всім добре відомий. Наприклад, якщо Аліса хоче надіслати Бобу секретне повідомлення "1314 520", але змушена передати його через третю сторону С. Щоб забезпечити безпеку інформації, Аліса може використати простий метод шифрування: помножити кожну цифру на 2. Таким чином, інформація перетворюється на "2628 1040". Коли Боб отримує повідомлення, йому потрібно лише поділити кожну цифру на 2, щоб відновити оригінальну інформацію. Цей симетричний метод шифрування може бути реалізований без розкриття змісту інформації.

Гомоморфне шифрування вищого рівня

Зараз давайте уявимо більш складну ситуацію:

Алісі цього року лише 7 років, вона знає лише найпростіші операції множення на 2 та ділення на 2. Кожного місяця її родина сплачує 400 юанів за електрику, і в цілому заборгувала за 12 місяців, але вона не може виконати такі складні обчислення. Водночас вона не хоче, щоб інші знали точну суму боргу за електрику та кількість місяців заборгованості.

У цьому випадку Аліса може скористатися принципом гомоморфного шифрування, щоб доручити C виконати обчислення, одночасно захищаючи свою приватність. Вона помножує 400 і 12 на 2, а потім дозволяє C обчислити результат 800 помножити на 24. C швидко отримує відповідь 19200. Аліса потім ділить цей результат на 4 і отримує фактичну суму до сплати за електроенергію – 4800 гривень.

Це простий приклад гомоморфного шифрування множення. 800 помножити на 24 насправді є відображенням 400 помножити на 12, форми залишаються незмінними до та після шифрування, тому це називається "гомоморфним". Цей метод дозволяє Алісі делегувати обчислення ненадійній третій стороні без розкриття чутливої інформації.

Необхідність повністю гомоморфного шифрування

Однак проблеми реального світу часто є більш складними. Якщо C достатньо розумний, він може за допомогою методу перебору зламати вихідні дані Аліси. У цей момент необхідно впровадити технологію "повністю гомоморфного шифрування".

Повністю гомоморфне шифрування не є простою множенням, а шляхом впровадження більшої кількості шуму та складних математичних розрахунків робить злом надзвичайно складним. Воно дозволяє виконувати будь-яку кількість операцій додавання та множення над зашифрованими даними, а не обмежується лише певними операціями.

Ця технологія досягла проривного прогресу лише у 2009 році, нові ідеї, запропоновані Джентрі та іншими вченими, відкрили двері до можливостей повністю гомоморфного шифрування.

Перспективи застосування повністю гомоморфного шифрування в сфері ШІ

Технологія повністю гомоморфного шифрування (FHE) має величезний потенціал для застосування в сфері штучного інтелекту. Як відомо, потужні системи штучного інтелекту потребують величезних обсягів даних для навчання, але багато даних мають високу цінність конфіденційності. Технологія FHE може забезпечити обчислення та навчання для систем штучного інтелекту, захищаючи при цьому конфіденційність даних.

Конкретно, користувачі можуть зашифрувати чутливі дані за допомогою повністю гомоморфного шифрування (FHE), а потім передати їх системі ШІ для обробки. Система ШІ виведе ряд, що здається абсолютно безглуздим, зашифрованих результатів. Але оскільки ці результати підпорядковуються певним математичним правилам, власник даних може безпечно розшифрувати їх локально, отримуючи цінні аналітичні результати.

Цей метод вирішує суперечність "необхідності використання потужних обчислювальних можливостей AI та захисту конфіденційності даних". На відміну від сучасних AI-систем, які повинні безпосередньо контактувати з сирими даними, технологія FHE пропонує нові можливості для захисту конфіденційності в епоху AI.

Практичне застосування технології повністю гомоморфного шифрування

Технологія повністю гомоморфного шифрування (FHE) має потенційні сценарії застосування в кількох галузях. Наприклад, у сфері розпізнавання облич FHE може допомогти реалізувати вимогу «потрібно визначити, чи є це справжня людина, але не можна доторкатися до жодної чутливої інформації про обличчя».

Однак обчислення з використанням повністю гомоморфного шифрування вимагає величезної обчислювальної потужності. Щоб вирішити цю проблему, деякі проекти створюють спеціалізовані мережі обчислювальної потужності та супутні інфраструктури. Ці мережі зазвичай використовують змішану архітектуру, схожу на PoW (доказ роботи) та PoS (доказ частки), щоб забезпечити необхідні обчислювальні ресурси.

Значення технології FHE

Якщо ШІ зможе широко застосовувати технологію повністю гомоморфного шифрування, це матиме глибокий вплив на всю галузь. Наразі багато країн зосереджують свою увагу на регулюванні ШІ, зокрема, на безпеці даних та захисті конфіденційності. Досвід у технології FHE може стати ключем до вирішення цих проблем.

Від національної безпеки до особистої конфіденційності, застосування технології FHE надзвичайно широке. У найближчому майбутньому в епоху штучного інтелекту FHE, ймовірно, стане останньою лінією захисту людської конфіденційності, і його важливість безсумнівна.