Гомоморфне шифрування: майбутня зірка та виклики захисту приватності Web3

Станом на 13 жовтня обговорення трьох основних криптоактивів та зміни їхніх цін виглядають наступним чином:

Обговорення біткоїна минулого тижня склало 12,52K, що на 0,98% менше, ніж на попередньому тижні. Його закриття в неділю склало 63916 доларів, що на 1,62% більше, ніж в аналогічний період попереднього тижня.

Обговорення Ethereum минулого тижня зросло, досягнувши 3,63 тис. разів, що становить приріст 3,45%. Проте, його закрита ціна в неділю становила 2530 доларів, що на 4% нижче, ніж за аналогічний період минулого тижня.

Інша криптоактиви минулого тижня обговорювали 782 рази, що на 12,63% менше, ніж попереднього тижня. Її ціна закриття в неділю становила 5,26 доларів, що на 0,25% менше, ніж попереднього тижня.

Гомоморфне шифрування (Fully Homomorphic Encryption, FHE) є надзвичайно потенційною технологією в галузі криптографії. Його основна перевага полягає в можливості виконувати обчислення безпосередньо на зашифрованих даних, без необхідності їх розшифровки, що забезпечує потужну підтримку для захисту конфіденційності та обробки даних. Застосування FHE є широким, охоплюючи фінанси, медицину, хмарні обчислення, машинне навчання, виборчі системи, Інтернет речей та захист конфіденційності в блокчейні. Проте, FHE все ще стикається з численними викликами на шляху до комерціалізації.

Потенціал FHE та сценарії застосування

Найбільша перевага гомоморфного шифрування полягає в захисті конфіденційності. Наприклад, коли одна компанія потребує використання обчислювальної потужності іншої компанії для аналізу даних, але не хоче, щоб друга компанія мала доступ до конкретного змісту, FHE може бути корисним. Власник даних може зашифрувати інформацію та передати її обробнику для обробки, при цьому результати обчислень залишаються в зашифрованому вигляді, а власник даних може отримати результати аналізу після дешифрування. Ця механіка захищає конфіденційність даних і забезпечує необхідну обчислювальну роботу.

Цей механізм захисту конфіденційності особливо важливий для чутливих до даних галузей, таких як фінансові послуги та охорона здоров'я. З розвитком хмарних технологій і 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 і безпеку обробки даних завдяки функціям захисту конфіденційності на ланцюзі та перевірки конфіденційних транзакцій.

Порівняння FHE з іншими способами шифрування

У сфері Web3 FHE, нульові докази (ZK), багатопартійні обчислення (MPC) та довірене виконавче середовище (TEE) є основними методами захисту приватності. На відміну від ZK, FHE може виконувати кілька операцій з зашифрованими даними без необхідності попереднього розшифрування даних. MPC дозволяє сторонам виконувати обчислення в умовах зашифрованих даних, не ділячись приватною інформацією. TEE забезпечує обчислення в безпечному середовищі, але має відносно обмежену гнучкість у обробці даних.

Ці шифрувальні технології мають свої переваги, але в підтримці складних обчислювальних задач FHE проявляє себе особливо добре. Проте в реальному застосуванні FHE все ще стикається з високими обчислювальними витратами та низькою масштабованістю, що обмежує його ефективність у реальному часі.

Обмеження та виклики FHE

Хоча теоретична основа FHE є потужною, вона стикається з практичними викликами в комерційному застосуванні:

1. Великі обчислювальні витрати: FHE потребує значних обчислювальних ресурсів, і його витрати значно зростають у порівнянні з невиконаними обчисленнями. Для обчислення високих степенів поліномів час обробки зростає поліноміально, що важко задовольнити вимоги 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 вузьким місцем для застосувань штучного інтелекту, таких як глибокі нейронні мережі. Поточні схеми FHE в основному підходять для лінійних та простих поліноміальних обчислень, застосування нелінійних моделей зазнає значних обмежень.

3. Складність підтримки кількох користувачів: FHE показує хороші результати в сценаріях з одним користувачем, але при залученні наборів даних з кількома користувачами складність системи різко зростає. Хоча існують багатоключові FHE фрейми, які дозволяють виконувати операції над зашифрованими наборами даних з різними ключами, управління ключами та складність архітектури системи суттєво зростають.

Поєднання FHE та штучного інтелекту

У сучасну епоху, що керується даними, штучний інтелект (ШІ) широко використовується в різних сферах, але занепокоєння щодо конфіденційності даних часто не дозволяє користувачам ділитися чутливою інформацією. FHE забезпечує рішення для захисту конфіденційності в сфері ШІ. У сценаріях хмарних обчислень передача та зберігання даних зазвичай є зашифрованими, але процес обробки часто відбувається у відкритому вигляді. Завдяки FHE дані користувачів можуть оброблятися в зашифрованому стані, забезпечуючи конфіденційність.

Ця перевага є особливо важливою в умовах вимог, таких як GDPR, оскільки ці регуляції вимагають, щоб користувачі мали право знати, як обробляються їхні дані, і забезпечують захист даних під час їх передачі. Енд-ту-енд шифрування FHE забезпечує відповідність вимогам і безпеку даних.

Поточне застосування FHE в блокчейні та проєкти

FHE в блокчейні в основному використовується для захисту конфіденційності даних, включаючи конфіденційність на ланцюгу, конфіденційність даних для навчання ШІ, конфіденційність голосування на ланцюгу та перевірку конфіденційних транзакцій на ланцюгу тощо. Наразі кілька проектів використовують технологію FHE для забезпечення конфіденційності:

1. Рішення FHE, розроблене певною компанією, широко використовується в кількох проектах захисту конфіденційності.

2. Компанія, що базується на технології TFHE, спеціалізується на булевих обчисленнях та обчисленнях з низькою довжиною цілого числа, і розробила стек розробки FHE для застосувань у блокчейні та штучному інтелекті.

3. Інша компанія розробила нову мову смарт-контрактів і бібліотеку HyperghraphFHE, що підходить для мереж блокчейн.

4. Є компанії, які використовують FHE для реалізації захисту конфіденційності в AI обчислювальних мережах, підтримуючи різні AI моделі.

5. Один проект об'єднав FHE та штучний інтелект, пропонуючи децентралізоване та захищене приватність AI середовище.

6. Є також проєкти як Layer 2 рішення для Ethereum, які підтримують FHE Rollups та FHE Coprocessors, сумісні з EVM та підтримують смарт-контракти, написані на Solidity.

Висновок

FHE як передова технологія, що дозволяє виконувати обчислення над зашифрованими даними, має суттєві переваги в захисті конфіденційності даних. Хоча наразі комерційне застосування FHE все ще стикається з проблемами великої обчислювальної витрати та поганої масштабованості, через апаратне прискорення та оптимізацію алгоритмів ці проблеми можуть бути поступово вирішені. З розвитком технології блокчейн FHE буде відігравати дедалі важливішу роль у захисті конфіденційності та безпечних обчисленнях. У майбутньому FHE має потенціал стати основною технологією, що підтримує обчислення з захистом конфіденційності, приносячи нові революційні досягнення в безпеці даних.