останнім часом ринок не дуже добре себе почуває, що дає мені дещо вільного часу, щоб поділитися новими технологічними розробками. хоча криптовалютний ринок 2024 року не такий захоплюючий, як раніше, все ще є деякі нові технології, які намагаються стати основними, наприклад, сьогоднішня тема: «повне гомоморфне шифрування (fhe)».

Віталік Бутерін також написав статтю про ПГШ в травні, яку я рекомендую прочитати, якщо вас цікавить.

що таке ПГШ?

Щоб зрозуміти термін повністю гомоморфного шифрування (FHE), вам потрібно знати, що означають "шифрування" і "гомоморфізм", і чому "повністю" є важливим.

1. що таке шифрування?

шифрування - це знайома концепція. Наприклад, Еліс хоче відправити секретне повідомлення Бобу, наприклад «1314 520».

якщо третя сторона, c, доставляє повідомлення, але повинна тримати його в секреті, Аліса може його зашифрувати, помноживши кожне число на 2, змінивши його на "2628 1040."

боб дешифрує його, ділячи кожне число на 2, розкриваючи початкове повідомлення "1314 520."

це симетричне шифрування, що дозволяє Еліс та Бобу спілкуватися безпечно навіть у випадку втручання Сі. Це часто зустрічається у шпигунських фільмах.

2. що таке гомоморфне шифрування?

тепер давайте зробимо ситуацію Еліс більш складною:

аліса має всього 7 років;

вона знає лише просту арифметику, таку як множення і ділення на 2.

Алісі потрібно сплатити щомісячний рахунок за електроенергію у розмірі 400 юанів, але вона заборгувала за 12 місяців. Обчислити 400 * 12 для неї занадто важко.

вона не хоче, щоб інші знали суму її рахунку, тому вона просить си допомогти, не розкриваючи чутливу інформацію.

Аліса використовує множення для шифрування своїх чисел, кажучи це обчислювати 800.24 (що дорівнює (400 2) (12 2)).

c, бувши дорослим, швидко розраховує 800 * 24 = 19200 і повідомляє Алісі. Аліса потім ділить 19200 на 4 (2 двічі), щоб дізнатися, що вона заборгувала 4800 юанів.

чи ви бачите це? Це найпростіша форма гомоморфного шифрування за допомогою множення, де 80024 - це просто трансформована версія 40012. форми до і після трансформації суттєво однакові, тому й називається "гомоморфним."

цей метод шифрування дозволяє особі попросити ненадійну сторону виконати обчислення, утримуючи свої конфіденційні числа в таємниці.

3. чому «повністю» гомоморфне шифрування?

у реальному світі речі не такі прості. не всі чесні, як c.

якщо c намагатиметься розшифрувати шифрування шляхом вгадування, він може зрозуміти початкові числа.

"повністю" гомоморфне шифрування розв'язує це, додаючи більше складності.

Аліса може додати додаткові кроки в своєму шифруванні, зробивши його набагато складнішим для розшифрування C.

наприклад, Еліс може помножити 4 рази і додати 8 разів, значно зменшивши шанси на правильне відгадування c.

однак це все ще «часткове» гомоморфне шифрування, тому що:

• це обмежено конкретними проблемами;
• воно використовує конкретні операції з обмеженим додаванням та множенням (зазвичай не більше 15).

"повністю" гомоморфне шифрування дозволяє необмежене додавання та множення, що дозволяє третім сторонам обчислювати складні проблеми без розголошення чутливих даних.

складний поліном може представляти більшість математичних задач, не лише прості обчислення.

з необмеженими кроками шифрування, для c стає майже неможливим зазирнути до даних, що дійсно досягає “безпеки та зручності.”

повністю гомоморфне шифрування є високо цінною технологією в криптографії.

до 2009 року було можливим лише часткове гомоморфне шифрування. це була нова ідея Гентрі в 2009 році, яка зробила повністю гомоморфне шифрування реальністю. зацікавлені читачі можуть звернутися до його статті.

застосування повністю гомоморфного шифрування (fhe)

багато людей цікавляться, де можна використовувати повністю гомоморфне шифрування.

одним прикладом є штучний інтелект.

потужний штучний інтелект потребує багато даних, але багато з цих даних є конфіденційними. чи може гомоморфне шифрування допомогти вирішити цю проблему?

так, воно може.

ви можете:

• шифруйте ваші чутливі дані за допомогою повністю гомоморфного шифрування;
• дайте зашифровані дані штучному інтелекту;
• штучний інтелект обробляє дані, не розуміючи їх, виробляючи абракадабру.

оскільки дані зашифровані, штучний інтелект бачить лише вектори та передбачає відповіді, не знаючи фактичних даних.

• ви, як власник зашифрованих даних, можете локально розшифрувати нісенітницю, як Аліса.
• таким чином, штучний інтелект може використовувати свою обчислювальну потужність без обробки ваших чутливих даних.

в даний час штучний інтелект вимагає, щоб ви відмовилися від конфіденційності. подумайте про все, що ви вводите в gpt! лише ПГШ може досягти такого рівня конфіденційності.

це те, чому Повністю гомоморфне шифрування (FHE) та ШІ є ідеальним поєднанням безпеки та функціональності.

багато проектів досліджують повністю гомоморфне шифрування, такі як zama, privasea, mind network, fhenix, sunscreen тощо, кожен з унікальними застосуваннями.

давайте подивимося на один проект, @Privasea_ai.

це проект з повністю гомоморфним шифруванням, підтриманий Binance, що фокусується на розпізнаванні обличчя.

безпека та зручність: машина може визначити, чи є людина реальною, не обробляючи чутливі обличчяві дані.

повністю гомоморфне шифрування ефективно вирішує цю проблему.

обчислення fhe в реальному світі потребує потужних обчислень, оскільки кроки шифрування Аліси складні та вимагають багато ресурсів.

privasea має на меті побудувати міцну обчислювальну мережу. вони запропонували архітектуру мережі pow + pos для вирішення цього.

Нещодавно Privasea оголосила про свій апаратний засіб PoW, USB-накопичувач Workheart, який є частиною їх обчислювальної мережі, схожої на майнінговий пристрій.

ціна становить 0,2 ETH і може добувати 6,66% від загальної кількості токенів мережі.

також є актив, схожий на pos, starfuel nft, який є «дозволом на роботу», загальною кількістю 5000 одиниць.

це також коштує 0.2 eth і може отримати 0.75% від загальної кількості токенів мережі (через airdrops).

Цей NFT схожий на POS, але уникне регуляторних проблем у США. Він дозволяє користувачам стейкати токени Privasea, подвоюючи ефективність майнінгу зв'язаного USB-пристрою.

пс: я інвестував у цей проект, тому у мене є знижений запрошувальний код для раннього доступу sia7p0. Вільно використовуйте його, якщо цікаво:https://nft.privasea.ai/WorkHeartNFT

висновок

якщо штучний інтелект широко використовуватиме технологію повного гомоморфного шифрування, це стане значним перевагою. багато країн регулюють штучний інтелект з фокусом на захисті даних та приватності.

У конфліктах, таких як російсько-українська війна, позаду ai може становити ризики, оскільки компанії ai часто мають зв'язки з конкретними країнами.

без штучного інтелекту країни ризикують відставати. за 10 років важко уявити світ без штучного інтелекту.

захист даних є важливим, від національних конфліктів до розблокування телефонів за допомогою розпізнавання обличчя.

у ері штучного інтелекту, якщо технологія fhe стане досконалою, вона стане останньою лінією оборони людства.

відмова від відповідальності：

1. ця стаття розміщується з [ 0xТодд]. автор оригіналу - [0xtodd]. Якщо у вас є будь-які заперечення щодо цього передруку, будь ласка, зв'яжіться з Ворота вчатьсякоманда, і вони швидко вирішать проблему.
2. відмова від відповідальності: думки та погляди, висловлені в цій статті, належать виключно авторові і не становлять жодної інвестиційної поради.
3. команда Gate Learn переклала цю статтю на інші мови. без згадуванняGate.io, копіювання, поширення або плагіатування перекладених статей заборонене.