Потенціал та виклики технології FHE в захисті конфіденційності та застосуваннях Блокчейн

Повна гомоморфна криптографія (Fully Homomorphic Encryption, FHE) є надзвичайно перспективною технологією в галузі криптографії, основна перевага якої полягає в можливості безпосередньо виконувати обчислення над зашифрованими даними без необхідності їх розшифровування. Ця характеристика забезпечує потужну підтримку для захисту конфіденційності та обробки даних. FHE має широкі перспективи застосування в таких сферах, як фінанси, охорона здоров'я, хмарні обчислення, машинне навчання, системи голосування, Інтернет речей та захист конфіденційності в Блокчейн. Однак, незважаючи на величезний потенціал FHE, його комерціалізація все ще стикається з численними викликами.

Переваги FHE та сценарії використання

Основною перевагою FHE є захист конфіденційності. Наприклад, коли компанія потребує використання обчислювальної потужності іншої компанії для аналізу даних, але не хоче, щоб інша сторона мала доступ до змісту даних, FHE може відігравати ключову роль. Власник даних може передати зашифровані дані обчислювальній стороні для аналізу, причому результати обчислень залишаються зашифрованими, а власник даних може отримати результати аналізу після їх розшифровки. Цей механізм ефективно захищає конфіденційність даних, одночасно дозволяючи обчислювальній стороні виконувати необхідну роботу.

Для галузей з високою чутливістю даних, таких як фінанси та охорона здоров'я, цей механізм захисту конфіденційності є особливо важливим. З швидким розвитком хмарних обчислень та штучного інтелекту безпека даних стає все більш актуальною. FHE в цих сценаріях може забезпечити захист багатосторонніх обчислень, дозволяючи сторонам співпрацювати без розкриття конфіденційної інформації. У технології Блокчейн FHE підвищує прозорість та безпеку обробки даних завдяки функціям захисту конфіденційності на ланцюгу та перевірки конфіденційних транзакцій.

Порівняння FHE з іншими технологіями шифрування

У сфері Web3 основними методами захисту приватності є FHE, нульові знання (ZK), багатосторонні обчислення (MPC) та довірене середовище виконання (TEE). На відміну від ZK, FHE може виконувати різні операції з зашифрованими даними без попереднього розшифрування. MPC дозволяє сторонам проводити обчислення в умовах шифрування даних без обміну конфіденційною інформацією. TEE забезпечує обчислення в безпечному середовищі, але має відносно обмежену гнучкість у обробці даних.

Ці криптографічні технології мають свої переваги, але у підтримці складних обчислювальних завдань FHE показує особливі результати. Проте FHE в реальних застосуваннях все ще стикається з високими обчислювальними витратами та поганою масштабованістю, що обмежує його ефективність у реальному часі.

Обмеження та виклики FHE

Незважаючи на потужну теоретичну базу FHE, у комерційних застосуваннях виникають практичні проблеми:

1. Витрати на обчислення великого масштабу: FHE вимагає значних обчислювальних ресурсів, порівняно з нешифрованими обчисленнями, його витрати суттєво зростають. Для обчислень високих степенів поліномів час обробки зростає поліноміально, що ускладнює задоволення вимог до реального часу. Зниження витрат потребує використання спеціалізованого апаратного прискорення, але це також збільшує складність впровадження.

2. Обмежені можливості операцій: хоча FHE може виконувати додавання та множення зашифрованих даних, підтримка складних нелінійних операцій є обмеженою, що є стримуючим фактором для застосувань штучного інтелекту, таких як глибокі нейронні мережі. Поточні схеми FHE переважно підходять для лінійних і простих поліноміальних обчислень, використання нелінійних моделей зазнає значних обмежень.

3. Складність підтримки кількох користувачів: FHE добре працює в сценаріях з одним користувачем, але при обробці даних з кількох користувачів складність системи різко зростає. Хоча існують багатоключові рамки FHE, які дозволяють виконувати операції з зашифрованими наборами даних, що використовують різні ключі, управління ключами та складність архітектури системи значно зростають.

Поєднання FHE та штучного інтелекту

У сучасну епоху, що керується даними, штучний інтелект широко застосовується в багатьох сферах, але занепокоєння щодо конфіденційності даних часто змушує користувачів не ділитися чутливою інформацією. FHE надає рішення для захисту конфіденційності в сфері ШІ. У сценаріях хмарних обчислень дані зазвичай шифруються під час передачі та зберігання, але під час обробки часто знаходяться у відкритому вигляді. Завдяки FHE користувацькі дані можуть оброблятися в зашифрованому стані, забезпечуючи конфіденційність даних.

Ця перевага є особливо важливою в умовах вимог таких регламентів, як GDPR, які вимагають, щоб користувачі мали право знати про способи обробки даних і забезпечували захист даних під час їх передачі. Енд-ту-енд шифрування FHE забезпечує дотримання норм та безпеку даних.

Застосування FHE в Блокчейн та пов'язані проекти

FHE в Блокчейн в основному використовується для захисту приватності даних, включаючи приватність на ланцюгу, приватність навчальних даних ШІ, приватність голосування на ланцюгу та перевірку приватних транзакцій на ланцюгу та інші напрямки. Наразі кілька проектів використовують технологію FHE для сприяння реалізації захисту приватності:

• Рішення FHE, побудоване на технології TFHE, зосереджене на булевих операціях та обчисленнях з низькою довжиною цілого числа, а також створило стек розробки FHE для застосувань Блокчейн та ШІ.

• Розроблено новий тип мови смарт-контрактів та бібліотеки HyperghraphFHE, які підходять для Блокчейн-мереж.

• Використання FHE для забезпечення конфіденційності в обчислювальних мережах AI, підтримка різних AI моделей.

• Поєднуючи FHE та штучний інтелект, забезпечити децентралізоване та захищене середовище для ШІ.

• Як рішення Layer 2 для Ethereum, підтримує FHE Rollups та FHE Coprocessors, сумісний з EVM та підтримує смарт-контракти, написані на Solidity.

Висновок

FHE як передова технологія, що дозволяє виконувати обчислення над зашифрованими даними, має значні переваги в захисті конфіденційності даних. Хоча нинішня комерційна реалізація FHE стикається з проблемами великої обчислювальної витрати та поганої масштабованості, ці проблеми можуть бути поступово вирішені за допомогою апаратного прискорення та оптимізації алгоритмів. З розвитком технології блокчейн, FHE відіграватиме все більш важливу роль у захисті конфіденційності та безпечних обчисленнях. У майбутньому FHE може стати основною технологією, що підтримує обчислення з захистом конфіденційності, забезпечуючи революційний прорив у безпеці даних.