encriptación completamente homomórfica FHE: la herramienta de protección de la privacidad en la era de la IA
Recientemente, aunque el mercado de encriptación no ha tenido grandes fluctuaciones, todavía hay algunas tecnologías emergentes que están madurando gradualmente. Entre ellas, la encriptación completamente homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, abreviado FHE) es una tecnología digna de atención. En mayo de este año, el fundador de Ethereum, Vitalik Buterin, también publicó un artículo para discutir el contenido relacionado con FHE.
Para entender este complejo concepto de FHE, primero necesitamos comprender el significado de "encriptación" y "homomórfico", así como por qué se necesita la "encriptación completamente homomórfica".
Conceptos básicos de encriptación
La encriptación es un método común para proteger la seguridad de la información. Supongamos que Alice quiere enviar un mensaje secreto "1314 520" a Bob a través de un tercero C, puede utilizar un método de encriptación simétrica simple, multiplicando cada número por 2, convirtiéndolo en "2628 1040". Bob, al recibirlo, solo necesita dividir cada número por 2 para descifrar la información original. De esta manera, incluso si C participa en el proceso de transmisión de información, no podrá conocer el contenido real.
Cifrado homomórfico de nivel avanzado
La encriptación homomórfica va un paso más allá, ya que permite realizar cálculos directamente sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptarlos primero. Por ejemplo, supongamos que Alice, de 7 años, solo sabe hacer multiplicaciones y divisiones por 2; necesita calcular la factura de electricidad de 12 meses en casa (400 yuanes al mes), pero no quiere que nadie sepa la cantidad exacta.
Alice puede multiplicar 400 y 12 por 2 encriptación, convirtiéndolos en 800 y 24, luego pide ayuda a C para calcular 800×24. C calcula el resultado 19200 y se lo dice a Alice, quien luego divide el resultado por 4, obteniendo así el total correcto de la factura de electricidad de 4800 yuanes. En este proceso, C no sabe realmente qué está calculando, lo que refleja la característica del cifrado homomórfico.
La necesidad de la encriptación completamente homomórfica
Sin embargo, la cifrado homomórfico simple aún tiene limitaciones. Por ejemplo, si C es lo suficientemente inteligente, podría descifrar los datos originales mediante un ataque de fuerza bruta. Además, la cifrado homomórfico simple solo puede soportar un número limitado de operaciones específicas.
El cifrado completamente homomórfico (FHE) supera estas limitaciones. Permite realizar un número arbitrario de operaciones de suma y multiplicación sobre datos encriptados, lo que casi puede expresar la mayoría de los problemas matemáticos del mundo. FHE introduce un ruido más complejo, lo que hace que sea casi imposible para un tercero descifrar los datos originales, logrando así un verdadero ganar-ganar entre el uso de datos y la protección de la privacidad.
Perspectivas de aplicación de la encriptación completamente homomórfica
La tecnología FHE tiene un amplio horizonte de aplicaciones en el campo de la IA. Actualmente, el entrenamiento de IA requiere grandes volúmenes de datos, pero muchos de estos datos son altamente sensibles. FHE puede permitir que la IA realice cálculos y aprenda de datos encriptados mientras protege la privacidad de los datos.
Específicamente, los usuarios pueden proporcionar datos sensibles al sistema de IA a través de la encriptación FHE. Después de que el sistema de IA procese los datos encriptados, genera resultados que también están encriptados. Luego, los usuarios pueden descifrar estos resultados en un entorno seguro local. Este enfoque garantiza que la IA obtenga suficientes datos de entrenamiento, al mismo tiempo que asegura que la privacidad del usuario no se vea comprometida.
Desafíos y desarrollo de la tecnología FHE
A pesar de que el FHE tiene un gran potencial, las aplicaciones prácticas aún enfrentan desafíos. El principal problema es que el cálculo FHE requiere un enorme soporte de capacidad de cómputo. Para abordar este problema, algunos proyectos están explorando la creación de redes de cómputo especializadas y las instalaciones de apoyo.
Con el continuo avance de la tecnología, se espera que la encriptación completamente homomórfica (FHE) se convierta en una tecnología clave para proteger la privacidad de los datos en la era de la IA. Desde la protección de la privacidad personal hasta la seguridad nacional, la FHE podría desempeñar un papel importante. En el futuro mundo impulsado por la IA, la tecnología FHE podría convertirse en la última línea de defensa para mantener la seguridad de los datos de individuos y organizaciones.
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WalletWhisperer
· hace22h
Hablando tanto, ¿no es más que hablar en teoría?
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· hace22h
Ay, el mundo tecnológico ha vuelto a hacer algo nuevo.
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DecentralizedElder
· hace23h
Otra vez V神 está causando problemas
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LiquidityOracle
· hace23h
Vitalik Buterin ya ha salido a dar su opinión alcista
FHE encriptación completamente homomórfica: una nueva herramienta de protección de la privacidad en la era de la IA
encriptación completamente homomórfica FHE: la herramienta de protección de la privacidad en la era de la IA
Recientemente, aunque el mercado de encriptación no ha tenido grandes fluctuaciones, todavía hay algunas tecnologías emergentes que están madurando gradualmente. Entre ellas, la encriptación completamente homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, abreviado FHE) es una tecnología digna de atención. En mayo de este año, el fundador de Ethereum, Vitalik Buterin, también publicó un artículo para discutir el contenido relacionado con FHE.
Para entender este complejo concepto de FHE, primero necesitamos comprender el significado de "encriptación" y "homomórfico", así como por qué se necesita la "encriptación completamente homomórfica".
Conceptos básicos de encriptación
La encriptación es un método común para proteger la seguridad de la información. Supongamos que Alice quiere enviar un mensaje secreto "1314 520" a Bob a través de un tercero C, puede utilizar un método de encriptación simétrica simple, multiplicando cada número por 2, convirtiéndolo en "2628 1040". Bob, al recibirlo, solo necesita dividir cada número por 2 para descifrar la información original. De esta manera, incluso si C participa en el proceso de transmisión de información, no podrá conocer el contenido real.
Cifrado homomórfico de nivel avanzado
La encriptación homomórfica va un paso más allá, ya que permite realizar cálculos directamente sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptarlos primero. Por ejemplo, supongamos que Alice, de 7 años, solo sabe hacer multiplicaciones y divisiones por 2; necesita calcular la factura de electricidad de 12 meses en casa (400 yuanes al mes), pero no quiere que nadie sepa la cantidad exacta.
Alice puede multiplicar 400 y 12 por 2 encriptación, convirtiéndolos en 800 y 24, luego pide ayuda a C para calcular 800×24. C calcula el resultado 19200 y se lo dice a Alice, quien luego divide el resultado por 4, obteniendo así el total correcto de la factura de electricidad de 4800 yuanes. En este proceso, C no sabe realmente qué está calculando, lo que refleja la característica del cifrado homomórfico.
La necesidad de la encriptación completamente homomórfica
Sin embargo, la cifrado homomórfico simple aún tiene limitaciones. Por ejemplo, si C es lo suficientemente inteligente, podría descifrar los datos originales mediante un ataque de fuerza bruta. Además, la cifrado homomórfico simple solo puede soportar un número limitado de operaciones específicas.
El cifrado completamente homomórfico (FHE) supera estas limitaciones. Permite realizar un número arbitrario de operaciones de suma y multiplicación sobre datos encriptados, lo que casi puede expresar la mayoría de los problemas matemáticos del mundo. FHE introduce un ruido más complejo, lo que hace que sea casi imposible para un tercero descifrar los datos originales, logrando así un verdadero ganar-ganar entre el uso de datos y la protección de la privacidad.
Perspectivas de aplicación de la encriptación completamente homomórfica
La tecnología FHE tiene un amplio horizonte de aplicaciones en el campo de la IA. Actualmente, el entrenamiento de IA requiere grandes volúmenes de datos, pero muchos de estos datos son altamente sensibles. FHE puede permitir que la IA realice cálculos y aprenda de datos encriptados mientras protege la privacidad de los datos.
Específicamente, los usuarios pueden proporcionar datos sensibles al sistema de IA a través de la encriptación FHE. Después de que el sistema de IA procese los datos encriptados, genera resultados que también están encriptados. Luego, los usuarios pueden descifrar estos resultados en un entorno seguro local. Este enfoque garantiza que la IA obtenga suficientes datos de entrenamiento, al mismo tiempo que asegura que la privacidad del usuario no se vea comprometida.
Desafíos y desarrollo de la tecnología FHE
A pesar de que el FHE tiene un gran potencial, las aplicaciones prácticas aún enfrentan desafíos. El principal problema es que el cálculo FHE requiere un enorme soporte de capacidad de cómputo. Para abordar este problema, algunos proyectos están explorando la creación de redes de cómputo especializadas y las instalaciones de apoyo.
Con el continuo avance de la tecnología, se espera que la encriptación completamente homomórfica (FHE) se convierta en una tecnología clave para proteger la privacidad de los datos en la era de la IA. Desde la protección de la privacidad personal hasta la seguridad nacional, la FHE podría desempeñar un papel importante. En el futuro mundo impulsado por la IA, la tecnología FHE podría convertirse en la última línea de defensa para mantener la seguridad de los datos de individuos y organizaciones.