Комерційні перспективи та виклики технології гомоморфного шифрування FHE

Гомоморфне шифрування (Fully Homomorphic Encryption, FHE) є надзвичайно перспективною технологією в галузі криптографії. Воно дозволяє виконувати обчислення безпосередньо на зашифрованих даних, не потребуючи розшифрування, що забезпечує потужну підтримку для захисту конфіденційності та обробки даних. FHE може широко застосовуватися у фінансах, медицині, хмарних обчисленнях, машинному навчанні, голосувальних системах, Інтернеті речей та захисті конфіденційності в блокчейні. Однак, незважаючи на широкі перспективи застосування, комерційний шлях FHE все ще стикається з багатьма викликами.

Потенціал FHE та області застосування

最大на перевага FHE полягає в захисті конфіденційності. Наприклад, компанія повинна використовувати обчислювальні можливості іншої компанії для аналізу даних, але не хоче, щоб інша сторона мала доступ до змісту даних. У цьому випадку власник даних може передати зашифровані дані обчислювальній стороні для аналізу, результати обчислень залишаються зашифрованими, і після розшифровки власник даних може отримати результати аналізу. Цей механізм ефективно захищає конфіденційність даних, одночасно дозволяючи обчислювальній стороні виконати необхідну роботу.

Для чутливих галузей, таких як фінанси та медицина, цей механізм захисту конфіденційності є особливо важливим. З розвитком хмарних обчислень та штучного інтелекту безпека даних стає все більш актуальною. FHE у 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 блокчейні та перевірки конфіденційних транзакцій.

Порівняння FHE з іншими способами шифрування

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

Ці шифрувальні технології мають свої переваги, але у підтримці складних обчислювальних завдань FHE показує себе особливо добре. Однак FHE в реальних застосуваннях все ще стикається з проблемами високих обчислювальних витрат і поганої масштабованості, що призводить до його обмежених можливостей у режимі реального часу.

Обмеження та виклики FHE

Хоча теоретичні основи FHE є потужними, в комерційних застосуваннях виникають реальні виклики:

1. Витрати на обчислення в масштабах: FHE вимагає значних обчислювальних ресурсів, і його обчислювальні витрати істотно зростають порівняно з необробленими обчисленнями. Для обчислень високих степенів час обробки зростає поліноміально, що ускладнює задоволення вимог до обчислень у реальному часі. Зниження витрат потребує використання спеціалізованих апаратних прискорювачів, але це також ускладнює процес впровадження.

2. Обмежені можливості операцій: FHE може виконувати додавання та множення зашифрованих даних, але підтримка складних нелінійних операцій є обмеженою, що є стримуючим фактором для застосувань штучного інтелекту, таких як глибокі нейронні мережі. Нинішні схеми FHE все ще в основному підходять для лінійних і простих поліноміальних обчислень, застосування нелінійних моделей зазнає значних обмежень.

3. Складність підтримки декількох користувачів: FHE добре працює в сценаріях з одним користувачем, але при залученні наборів даних з декількома користувачами складність системи різко зростає. Хоча розроблена у 2013 році багатоключова структура FHE дозволяє виконувати операції з зашифрованими наборами даних з різними ключами, управління ключами та складність архітектури системи значно 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 заважає користувачам 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 в незахищеному вигляді. Завдяки FHE дані користувачів можуть оброблятися в зашифрованому стані, що забезпечує конфіденційність даних.

Ця перевага є особливо важливою в умовах вимог законодавства, такого як GDPR, оскільки ці закони вимагають від користувачів права знати, як обробляються їхні дані, та забезпечують захист даних під час передачі. Енд-то-енд шифрування FHE забезпечує дотримання вимог та безпеку даних.

Поточне використання FHE в блокчейні та проєкти

Застосування FHE в блокчейні переважно зосереджене на захисті конфіденційності даних, включаючи конфіденційність на ланцюгу, конфіденційність даних для навчання ШІ, конфіденційність голосування на ланцюгу та перевірку конфіденційних транзакцій на ланцюгу. Наразі кілька проектів використовують технологію FHE для сприяння реалізації захисту конфіденційності:

• Технології, розроблені певним постачальником рішень FHE, широко використовуються в кількох проектах захисту конфіденційності.
• Певний проєкт базується на технології TFHE, зосереджуючи увагу на булевих операціях та операціях з низькодостовірними цілими числами, і створив стек розробки FHE для застосувань блокчейну та штучного інтелекту.
• Є проекти, які розробили нову мову смарт-контрактів та бібліотеку FHE, що підходять для блокчейн-мереж.
• Один проект використовує Гомоморфне шифрування для реалізації захисту конфіденційності в мережах обчислень AI, підтримуючи різні моделі AI.
• Інший проєкт поєднує Гомоморфне шифрування з штучним інтелектом, надаючи децентралізоване та захищене від втручання середовище для ШІ.
• Є також проекти як Layer 2 рішення для Ethereum, що 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 на зашифрованих даних, має значні переваги у захисті конфіденційності даних. Хоча нинішні комерційні застосування FHE все ще стикаються з проблемами високих обчислювальних витрат і поганої масштабованості, ці питання можуть бути поступово вирішені за рахунок апаратного прискорення та оптимізації алгоритмів. Крім того, з розвитком технології блокчейн, FHE відіграватиме все більш важливу роль у захисті конфіденційності та безпечних обчисленнях. В майбутньому FHE має потенціал стати ключовою технологією, що підтримує обчислення з захистом конфіденційності, приносячи нові революційні прориви у сфері безпеки даних.