什麼是完全同態加密（FHE）及其潛在應用？

完全同態加密（FHE）是一種開創性的加密技術，可以在不先解密的情況下對加密數據執行計算。這意味著數據在仍在處理的同時保持安全和私密，這對各種應用程序中的數據隱私和安全性具有深遠的影響。 FHE使用戶能夠將數據處理外包給第三方，而無需透露基礎數據，這使其成為雲計算和大數據時代的關鍵工具。

了解完全同態加密

FHE基於以下原則：某些數學操作可以應用於密文（加密數據），以使結果在解密時與將操作應用於純文本（未加密數據）相同。該特性稱為同態。在FHE的背景下，這意味著可以在加密數據上執行任何任意計算，從而使其“完全”同構。

FHE的概念首先是由Craig Gentry在其2009年的博士學位論文中對理論進行了理論的，在那裡他提出了一個基於理想晶格的實用計劃。從那時起，已經進行了各種改進和優化，以使現實應用程序更有效和實用。

如何工作

要了解FHE的工作原理，讓我們將過程分解為其核心組成部分：

• 加密：使用FHE方案對數據進行加密，將其轉換為可以安全共享或存儲的密文。
• 計算：然後使用一組同構操作處理加密數據。這些操作旨在模仿明文中的所需計算。
• 解密：最後，仍以密文形式的計算結果被解密以揭示結果，好像是對原始數據進行了計算一樣。

例如，如果要添加兩個加密數字，則可以使用FHE在Ciphertexts上執行加法。當您解密結果時，您將獲得原始數字的總和。

FHE的潛在應用

FHE在各個領域都有廣泛的潛在應用，尤其是在數據隱私至關重要的領域。以下是一些可以產生重大影響的關鍵領域：

安全雲計算

在雲計算中，數據通常在遠程服務器上存儲和處理。借助FHE，公司可以在將數據發送到雲之前對其進行加密，從而使雲提供商可以執行計算，而無需看到實際數據。這大大提高了數據安全性和隱私性，因為敏感信息在整個過程中仍然受到保護。

醫療保健數據分析

醫療機構處理大量敏感的患者數據。 FHE可以使這些機構能夠與研究人員或其他醫療保健提供者共享加密數據，以分析而不會損害患者的隱私。這可以導致更有效的醫學研究並改善患者護理。

金融服務

在金融領域，可以使用FHE安全處理加密的財務數據，例如信用卡交易或個人財務信息。銀行和金融機構可以在不暴露敏感客戶數據的情況下利用FHE進行複雜的分析和欺詐檢測。

保護隱私的機器學習

機器學習模型通常需要大型數據集進行培訓，但是共享此類數據可能會引起隱私問題。 FHE允許在加密數據上培訓機器學習模型，以確保使用的數據仍然保密。這為跨不同組織的協作機器學習項目開闢了新的可能性。

挑戰和考慮因素

儘管具有潛力，但面臨幾個必須解決的挑戰才能廣泛採用：

• 性能：操作可以是計算密集型的，與純文本數據的操作相比，處理時間較慢。研究人員正在積極進行優化方案以提高其性能。
• 複雜性：實施需要深入了解先進的加密技術，這可能是沒有專業專業知識的組織的障礙。
• 密鑰管理：安全管理加密密鑰對於維持系統的完整性至關重要。密鑰管理中的任何妥協都可能破壞整個加密方案。

當前狀態

截至目前，已經制定了幾項FHE計劃，持續的研究旨在使它們在現實世界中更實用。一些明顯的方案包括：

• Gentry的計劃：Craig Gentry提出的原始計劃，基於理想的格子。
• Brakerski-Gentry-Vaikuntanathan（BGV）方案：紳士計劃的優化版本可提高效率。
• Fan-Vercauteren（FV）方案：另​​一個有效的FHE方案，該方案廣泛用於研發。

這些方案是在各種軟件庫和工具中實現的，例如Microsoft的密封件（簡單的加密算術庫）和IBM的Helib ，它們為開發人員提供了在其應用中實驗和實現FHE的必要工具。

用例和示例

為了說明如何在實踐中應用如何應用，讓我們看一些特定的用例：

• 加密搜索：用戶可以對其搜索查詢進行加密並將其發送到搜索引擎。搜索引擎可以在加密查詢上執行搜索並返回加密結果，然後用戶可以解密。這樣可以確保搜索引擎永遠不會看到實際查詢或結果。
• 安全投票系統：在電子投票中，可以使用fhe來進行票數投票，而無需透露個人選民的選擇。可以處理加密的投票以產生加密的票數，然後可以解密以揭示最終結果。
• 加密數據共享：公司可以與合作夥伴或客戶共享加密數據進行分析。收件人可以在加密數據上執行計算並返回結果，而無需看到實際數據。

實施FHE：逐步指南

要實現FHE，您需要遵循一系列步驟。這是有關如何在實際情況下設置和使用FHE的詳細指南：

• 選擇一個方案：根據您的特定需求和可用資源選擇適當的FHE方案。流行的選擇包括BGV和FV方案。
• 選擇一個庫：選擇支持您選擇的方案的FHE庫。海豹和直升機等圖書館是不錯的選擇。
• 安裝庫：按照所選庫的安裝說明。例如，要安裝密封，您可以使用以下命令：
  • 從Github下載密封存儲庫。
  • 導航到包含密封庫的目錄。
  • 運行安裝命令，例如cmake .其次是make 。
• 生成密鑰：使用庫的密鑰生成功能創建公共密鑰和秘密密鑰。公共密鑰將用於加密，而秘密密鑰將用於解密。
• 加密數據：使用公共密鑰對數據進行加密。這將您的明文數據轉換為密文。
• 執行計算：使用庫的同態操作在加密數據上執行所需的計算。
• 解密結果：計算完成後，使用秘密鍵來解密結果並獲得最終結果。

常見問題

問：FHE與傳統加密方法有何不同？

答：傳統的加密方法需要在處理之前將數據解密，這可能會損害數據隱私。 FHE允許在不解密的無加密數據上執行計算，以確保數據在整個過程中保持安全。

問：可以與現有的密碼系統一起使用嗎？

答：可以將FHE與現有的密碼系統集成，但需要專門的庫和工具。它不是直接替代傳統加密方法，而是一種增強數據隱私和安全性的補充技術。

問：實施FHE的主要挑戰是什麼？

答：實施FHE的主要挑戰包括其計算強度，這可能導致處理時間較慢，基礎加密技術的複雜性以及對確保加密方案安全性的強大密鑰管理的需求。

問：是否有FHE的現實實現？

答：是的，幾個組織和研究機構正在積極地在現實情況下實施FHE。例如，Microsoft和IBM分別開發了Seal和Helib等庫，這些庫用於在各種應用中探索和實施FHE。