FHE技術:AI時代的數據隱私保護利器

robot
摘要生成中

全同態加密FHE:加密世界中的革命性技術

近期市場行情低迷,給了我們更多時間來關注一些新興技術的發展。雖然2024年的加密市場不如往年那般波瀾壯闊,但仍有一些新技術正在逐步成熟,其中就包括我們今天要討論的主題:全同態加密(Fully Homomorphic Encryption,簡稱FHE)。

要理解FHE這個復雜的概念,我們需要先弄清楚"加密"和"同態"的含義,以及爲什麼要強調"全"這個字。

大白話講明白全同態加密FHE的內涵與應用場景

加密的基本概念

加密是一個廣爲人知的概念。舉個簡單的例子,如果Alice想要通過第三方C向Bob傳遞一個祕密信息"1314 520",同時又不希望C知道內容,她可以採用一種簡單的加密方式:將每個數字乘以2。這樣,傳遞的信息就變成了"2628 1040"。當Bob收到信息後,只需將每個數字除以2就能解密出原始內容。這種對稱加密方法允許兩人在不信任傳遞者的情況下完成信息交換。

同態加密的進階

現在,讓我們把情況變得復雜一些。假設Alice只有7歲,只會進行最基本的乘2和除2運算。她需要計算12個月的電費,每月400元,但這超出了她的計算能力。同時,她不想讓別人知道具體的電費信息。

在這種情況下,Alice可以使用簡單的同態加密。她將400和12分別乘以2,得到800和24,然後讓C計算800×24。C計算出結果19200後,Alice再將其除以2兩次,就得到了正確的電費總額4800元。

這個過程展示了同態加密的核心思想:在加密數據上進行運算,得到的結果解密後等同於在原始數據上直接運算的結果。

大白話講明白全同態加密FHE的內涵與應用場景

全同態加密的必要性

然而,上述簡單的同態加密方法存在被破解的風險。比如,C可能通過窮舉法推斷出原始數據。這就需要引入更復雜的加密方式,即全同態加密。

全同態加密允許在加密數據上進行任意次數的加法和乘法運算,而不僅限於特定的幾次運算。這大大增加了破解的難度,使得即使是復雜的多項式運算也能在保護數據隱私的同時完成。

直到2009年,Gentry等學者提出的新思路才真正開啓了全同態加密的可能性。

FHE的應用前景

FHE技術在多個領域都有潛在的應用價值,尤其是在人工智能(AI)方面。

AI的發展需要大量數據,但很多數據具有高度敏感性。FHE可以在不暴露原始數據的情況下,讓AI對加密數據進行處理。這樣,用戶可以在保護隱私的同時,利用AI的強大計算能力。

例如,在人臉識別技術中,FHE可以讓機器判斷是否爲真人,同時不接觸任何敏感的人臉信息。這解決了"既要利用數據,又要保護隱私"的難題。

大白話講明白全同態加密FHE的內涵與應用場景

FHE的挑戰與發展

盡管FHE前景廣闊,但其實際應用仍面臨着巨大挑戰,主要是因爲它需要龐大的計算資源。爲了解決這個問題,一些項目正在開發專門的硬件和網路架構來支持FHE運算。

隨着AI技術的普及,數據隱私和安全問題變得越來越重要。從個人設備的人臉解鎖到國家級的信息安全,FHE技術都可能發揮重要作用。如果FHE技術能夠真正成熟,它將成爲AI時代保護人類隱私的最後一道防線。

大白話講明白全同態加密FHE的內涵與應用場景

FHE7.37%
查看原文
此頁面可能包含第三方內容,僅供參考(非陳述或保證),不應被視為 Gate 認可其觀點表述,也不得被視為財務或專業建議。詳見聲明
  • 讚賞
  • 2
  • 分享
留言
0/400
区块链的薯条vip
· 13小時前
值得期待的新技术
回復0
查看更多
交易,隨時隨地
qrCode
掃碼下載 Gate APP
社群列表
繁體中文
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)