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Introducir el cifrado de estado completo (FHE): explorar su emocionante aplicación, limitaciones y promoción reciente de su desarrollo popular.
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Cuando escuché por primera vez que «FHE» (FHE), tenía curiosidad por el nombre del concepto de moda de la moda.A lo largo de los años, hemos encontrado muchos vocabulario de moda que barrieron toda la industria.
Después de algunas investigaciones y exploración, nuevas empresas que utilizan FHE para construir productos, noté un prospecto lleno de nuevas herramientas.En los próximos meses y años, la FHE puede convertirse en la próxima tecnología importante que barre a toda la industria como ZKPS.La compañía está utilizando el último progreso en varios campos de criptografía y computación en la nube para allanar el camino hacia un futuro poderoso para la protección de la privacidad de los datos.La pregunta no es si podemos darnos cuenta de esto, sino cuando se realiza, creo que la FHE puede ser un factor de promoción clave para promover la privacidad de los datos y el progreso en la propiedad.
En las próximas semanas, aprenderé a fondo más sobre el FHE y estudiaré sus limitaciones, potencial y aplicaciones.Compartiré mis resultados de investigación en una serie de artículos para explorar diferentes aspectos del diálogo sobre el FHE.Esta semana, presentaré esta tecnología y discutiré por qué ha atraído mucha atención recientemente.Las personas en muchas industrias están hablando de ello, incluido Kyle Samani de Mulicoin Capital[4]Él dijo:
«Es el santo grial de la criptografía. Con el tiempo, reestructurará todas las estructuras informáticas, ya sea en Web2 o Web3».
¿Qué es el homorsfismo?
La clave para resolver el problema es comprender el significado de «el mismo estado».Rastreando la raíz de sus raíces, el mismo estado se originó a partir de las matemáticas y se define[5]El mapeo de los componentes centrales se conserva entre las dos mismas estructuras alfólicas.
Si prefiere una definición más práctica, un principio básico detrás de las matemáticas es que los dos grupos no necesitan ser exactamente los mismos para tener los mismos atributos centrales.Por ejemplo, imagina dos cajas de frutas:
La caja A contiene pequeñas frutas.
La caja B contiene grandes frutas.
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Aunque el tamaño de las frutas individuales es diferente, apretar una manzana pequeña y una pequeña naranja en la caja A producirá un jugo mixto con el mismo sabor de una manzana grande que una gran naranja en la caja B.Exprima el jugo para producir el mismo sabor similar al componente central entre dos cajas.Asumir que nuestra principal preocupación es el mismo sabor, entonces qué caja exprimimos el jugo de frutas no es importante, porque el tamaño del jugo no es el foco de nuestra atención.Dos cajas (gustos) son equivalentes en el lugar en el que se preocupan, por lo que las diferencias (tamaño y cantidad) entre ellas no tienen ningún efecto en sus funciones principales (produciendo sabores de jugo específicos).
En comparación con el mismo estado, capturamos las dos características principales:
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Mapa: hemos establecido una conexión entre dos cuadros, y cada fruta pequeña en el cuadro A corresponde a una versión grande en el cuadro B.Por lo tanto, la pequeña manzana en la caja A corresponde a la Gran Manzana en el cuadro B, que se empuja de acuerdo con esto.
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Operación reservada: si se exprimen dos frutas pequeñas en la caja A, producirán sabores específicos de jugo de fruta, luego apretar sus versiones grandes correspondientes en la caja B deben producir el mismo sabor.Aunque el tamaño y la cantidad de jugo de fruta son diferentes, se conservan las «características de sabor».
¿Qué es un cifrado de estado completo?
Enlace todo esto al tema central de este artículo y encriptado en el mismo estado[6](FHE) es un método específico de cifrado de datos,Permita que las personas realicen cálculos sobre datos de cifrado sin filtrar datos originales.Teóricamente, el análisis y el cálculo de la ejecución de datos cifrados deberían producir los mismos resultados que la ejecución de los datos originalesEsenciaA través de la FHE, hemos establecido una relación correspondiente a los datos del conjunto de datos cifrados a los datos del conjunto de datos original.En este caso, la retención del componente central es la capacidad de realizar cualquier cálculo y generar los mismos resultados en cualquier conjunto de datos.
En este contexto, muchas compañías han tomado medidas preventivas para proteger los datos del usuario y mantener la privacidad diferenciada.La compañía rara vez almacena datos en la nube o en su base de datos en forma de primitivo, a diferencia de.Por lo tanto, incluso si el atacante controla el servidor de la compañía, aún tiene que evitar el cifrado para leer y acceder a los datos.Sin embargo, cuando los datos solo están encriptados y inactivos, los datos ya no son interesantes.Cuando la compañía quiere analizar los datos para obtener ideas valiosas, no tienen más remedio que corregir los datos.Una vez descifrados, los datos se volverán frágiles.Sin embargo, a través de un cifrado final, se vuelve muy útil porque ya no necesitamos descifrar datos para el análisis;
Una consideración clave es si la empresa debe poder leer y almacenar nuestra información personal.Muchas personas responden a este estándar que la empresa necesita ver nuestros datos para proporcionarnos mejores servicios.
Si YouTube no almacena datos como mirar y buscar el historial, el algoritmo no puede dar una reproducción completa y mostrarme el video que me interesa.Por lo tanto, muchas personas piensan que vale la pena un intercambio entre la privacidad de los datos y la obtención de mejores servicios.Sin embargo, a través de la FHE, ya no necesitamos hacer tal peso.Empresas como YouTube pueden capacitar a sus algoritmos en los datos de cifrado y producen los mismos resultados para los usuarios finales sin infringir la privacidad de los datos.Específicamente, pueden cifrar la información como mi historial de visualización y búsqueda, analizarla sin verificarla y luego mostrarme el video que me interesa según el análisis.
Es un paso importante hacia un futuro.
Aplicación de cifrado completo de estado
La aplicación correcta del cifrado completo del estado (FHE) es un avance en todos los departamentos de datos de usuarios de almacenamiento.Estamos viendo una tecnología que puede cambiar nuestra actitud general hacia la privacidad de los datos y las violaciones aceptables de la compañía.
Estudiemos cómo remodelar la industria del cuidado de la salud de la FHE[7]Comienza la práctica de datos.Muchos hospitales preservan los registros privados de los pacientes almacenados en sus bases de datos.Sin embargo, esta información es valiosa para los investigadores médicos externos, y pueden analizar estos datos para inferir las opiniones importantes de las enfermedades y los posibles métodos de tratamiento.Un obstáculo principal para desacelerar el progreso de la investigación es mantener la confidencialidad absoluta del paciente cuando se subcontrata la subcontratación de datos.Hay muchas formas de registros anónimos o pseudoanónimos de pacientes.Pero no son perfectos, y pueden revelar que hay demasiada información para identificar, o no es suficiente revelar suficiente información sobre sus casos, lo que dificulta obtener opiniones precisas sobre la enfermedad.Usando el cifrado completo (FHE), el hospital puede cifrar datos del paciente para proteger más fácilmente la privacidad de los pacientes en la nube.Los investigadores médicos pueden realizar funciones de análisis de computación y ejecución sobre datos de cifrado sin dañar la privacidad de los pacientes.Debido a que hay una asignación única entre el conjunto de datos cifrado y los datos originales, los resultados obtenidos del conjunto de datos cifrados proporcionan ideas verdaderas que se pueden aplicar a los casos reales.La FHE puede promover rápidamente el desarrollo de la industria del cuidado de la salud.
Otra aplicación emocionante de FHE es la capacitación de inteligencia artificial (IA).En la actualidad, el campo de la inteligencia artificial enfrenta problemas de privacidad, lo que dificulta el acceso de la compañía a muchos conjuntos de datos amplios para mejorar los algoritmos de IA.La compañía que capacita la IA debe tomar decisiones entre usar conjuntos de datos públicos limitados, pagar muchos fondos para comprar conjuntos de datos privados o crear conjuntos de datos, lo que es un desafío para las pequeñas empresas con menos usuarios.Debe resolver los problemas de privacidad que impiden que muchos proveedores de conjuntos de datos ingresen al mercado.Por lo tanto, la mejora de la FHE puede conducir a un aumento en el número de conjuntos de datos que se pueden usar para entrenar la IA.Esto hará que la capacitación de IA sea más financiera y refinada, porque se puede aumentar la diversificación de los conjuntos de datos disponibles.
El límite pasado del mismo cifrado de estado
Si realmente puede cambiar los grandes datos modernos, ¿por qué no hemos visto aplicaciones más prácticas?
Aunque las personas han estado discutiendo y estudiando el THE durante muchos años, en realidad es muy difícil lograr la práctica en la práctica.El desafío central es realizar la potencia informática requerida para la FHE.El conjunto de datos de seguridad de estado completo puede producir los mismos resultados de análisis que el formulario de datos original.Esta es una hazaña desafiante que requiere mucha velocidad y capacidad de cálculo, y muchos de ellos no son realistas sobre la implementación de las computadoras existentes.Por lo general, tarda unos segundos en operar en los datos originales, y puede llevar algunas horas o incluso unos días en el mismo conjunto de datos de cifrado del estado.Este desafío de cálculo ha causado un bucle de auto -continuación.
Un ejemplo específico del problema de cálculo que enfrenta los ingenieros en el FHE es cómo resolver el «error de ruido[8]«Al calcular el mismo conjunto de datos de cifrado del estado, muchos ingenieros producen un exceso de ruido o errores cada vez que calculan. Cuando solo se requieren unos pocos cálculos, esto se puede tolerar, pero después de un análisis múltiple, después de un análisis múltiple, el ruido puede ser tan obvio que Los datos originales se vuelven difíciles de entender.
¿Por qué es ahora?
Es como generar inteligencia artificial[9]Una vez se consideró limitado y primitivo, y luego se convirtió en el encriptación de estado completo.Muchos líderes de la industria, incluso los líderes en el campo Blockchain, han reunido y organizado una gran cantidad de investigación y desarrollo de la FHE.Esto ha promovido el desarrollo de varias industrias en los últimos tiempos y ha promovido la sorprendente narrativa del progreso de esta tecnología.
Plan dprive
En marzo de 2021, Microsoft, Intel y el Programa de Investigación Avanzada de Defensa Nacional (DARPA) acordaron lanzar muchos años de planes[10], Para acelerar el desarrollo de todo el cifrado del estado (FHE).Este plan llamado Protección de datos (DPRIVE) en el entorno virtual marca el principal progreso de la FHE.Muestra dos gigantes de la industria especializados en computación en la nube y hardware de computadora para resolver conjuntamente el problema de la privacidad de los datos.Iniciaron este plan para establecer computadoras y software que puedan administrar la velocidad de la computación FHE, y formular una política de orientación para la implementación precisa de FHE para evitar fugas de datos que puedan generarse debido al uso incorrecto.
Como parte del programa DPRive, los ingenieros han procedido a resolver los «errores de ruido» mencionados anteriormente y explorar la forma de reducir los niveles de ruido para retener los datos originales.Una solución prometedora es el diseño del diseño del gran cálculo.[11](Leyes) Representación de datos.Aunque los procesadores de computadora tradicionales (CPU) generalmente usan caracteres de 64 bits, los ingenieros están desarrollando nuevos tipos de hardware que pueden manejar 1024 o más longitudes y usar leyes.Este método es efectivo, porque la investigación muestra que las palabras más largas afectan directamente la relación señal -a no nudosa.En pocas palabras, la palabra más larga crece menos ruido en cada cálculo adicional de FHE, lo que permite más cálculos antes de alcanzar el umbral de pérdida de datos.Al construir un nuevo hardware para resolver estos desafíos, los ingenieros que participan en el plan DPRive han reducido en gran medida la carga de cálculo requerida para realizar FHE.
Para acelerar la velocidad de cálculo y cerca de la meta de 100,000 veces el FHE, el equipo DPRive comenzó a llevar a cabo un viaje continuo, diseñando un nuevo sistema de procesamiento de datos para superar la capacidad de las unidades de procesamiento y gráficos tradicionales.Desarrollaron nuevas instrucciones múltiples y más datos[12](MIMD) El sistema puede administrar múltiples instrucciones y conjuntos de datos al mismo tiempo.MIMD es similar a la construcción de una nueva carretera en lugar de usar las carreteras con un equipo existente insuficiente para acomodar los cálculos rápidos de tiempo real de FHE requeridos.
Lo interesante del plan dprive es que se usa ampliamente en la computación de las matemáticas de la computadora «Paralelismo[13]«Esto permite a los desarrolladores realizar múltiples cálculos a gran escala al mismo tiempo. Puede tratar el paralelismo como una parte diferente de un grupo de matemáticos para lidiar con grandes problemas matemáticos al mismo tiempo, en lugar de dejar que complete su trabajo respectivo uno por Uno.
En septiembre de 2022, después de comenzar el plan durante un año y medio, anunciaron Microsoft, Intel y Darpa[14]Han completado con éxito la primera etapa del plan DPRive.Actualmente están experimentando la segunda etapa de dprive.Intel también se lanzará[15]Tiene su propio kit de herramientas de cifrado All -State y proporciona herramientas para que los desarrolladores promuevan el cifrado de todo el estado más rápido en la nube.Intel diseñó este conjunto de herramientas para garantizar que sea compatible con el último procesamiento y cálculo de datos.Incluye funciones especiales dedicadas a la personalización, en ejecución sin problemas con el sello de Microsoft, muestras de todos los esquemas de cifrado de estado y documentos técnicos que guían a los usuarios.
La unión privada de Google y la computa[16]La biblioteca de código abierto proporciona a los desarrolladores una herramienta de cálculo multiparte (MPC).Este método de cálculo permite a todas las partes obtener información compartida a través de diferentes conjuntos de datos sin exponer los datos originales entre sí.El unión y el cómputo privado combina la tecnología de cifrado de FHE con la intersección privada de colección (PSI) para optimizar la práctica de confidencialidad de los datos.PSI es otro método de cifrado que permite que todas las partes con diferentes conjuntos de datos identifiquen elementos comunes o puntos de datos sin revelar sus datos.El método de Google para promocionar la privacidad de los datos no solo se concentra en el FHE;
Vale la pena señalar la creciente disponibilidad de la biblioteca de cifrado de estado completo altamente respetado.Sin embargo, cuando las compañías muy respetadas prueban estas bibliotecas en sus operaciones, la situación se vuelve más notable.En abril de 2021, NASDAQ, una famosa bolsa de valores y entidad de tecnología de mercado de capitales globales,[17]La FHE está incluida en su operación.NASDAQ utiliza las herramientas FHE de Intel y los procesadores de alta velocidad para identificar ideas valiosas y actividades ilegales potenciales a través del cifrado completo de estado para identificar conjuntos de datos que contienen información confidencial, a fin de tratar con delitos financieros a través del trabajo anti -lavado de dinero y la esencia de prueba de fraude
Financiamiento reciente
Además de la investigación y el desarrollo de la compañía mencionada anteriormente, hay varias otras compañías que recientemente han recibido mucho apoyo financiero para centrarse en la iniciativa de cifrado de integridad (FHE).
Cornami[18]Una gran empresa de tecnología ha elogiado al gran desarrollo de la tecnología de computación en la nube escalable para el diseño de cifrado de estado completo.Están involucrados en muchos esfuerzos para crear un sistema informático más efectivo que admite la FHE que las CPU tradicionales.También guían para proteger la iniciativa de amenazas de computación cuántica.En mayo de 2022, Cornami anunció[19]Una ronda de financiamiento de la serie C se llevó a cabo con éxito, dirigida por SoftBank, recaudó $ 68 millones, por lo que su financiamiento total alcanzó los 150 millones de dólares estadounidenses.
Zama[20]Es otra compañía en la industria de blockchain que está construyendo una herramienta de cifrado de código abierto y omnidireccional.Zama ha desarrollado una máquina virtual Ethereum de estado completo (FHEVM) como uno de sus productos.Este acuerdo de contrato inteligente mantiene los datos de transacción en la cadena y mantiene encriptado durante el procesamiento.Los desarrolladores que exploran diversas aplicaciones que usan la Biblioteca Zama están impresionados por su rendimiento, incluso en casos de uso complejos.Zama en febrero de 2022[veintiuno]La ronda de $ 42 millones se completó con éxito, dirigida por Protocol Labs, lo que obtuvo su financiamiento total de $ 50 millones.
Fhenix[Veintidós]También es un proyecto emergente que introduce la FHE en la cadena de bloques.Su objetivo es extender las solicitudes de las áreas, excepto el pago confidencial, y para el campo en el campo de los juegos de finanzas descentralizadas (DEFI), puente, votación de gobierno y Web3[veintitrés]Abrir la puerta.En septiembre de 2023, anunció Fhenix[Veinticuatro]Los 7 millones de dólares estadounidenses de financiamiento de la ronda de semillas se completaron con éxito, liderados por Multicoin Capital y Collider Ventures.
¿Qué pasará después?
A lo largo de los años, la criptográfica completa (FHE) ha sido un concepto de un fuerte cifrado prometedor de extremo a fines, lo que indica el futuro de la fuerte privacidad de los datos.El desarrollo reciente ha comenzado a transformar el FHE de los sueños teóricos a la realidad real.Aunque cada compañía compite para convertirse en el primer pionero en lograr una función fuerte y completa, muchas compañías están cooperando con la complejidad de esta poderosa tecnología.Al implementar la biblioteca de código abierto de varios planes y desarrollo cruzados con otras bibliotecas, este espíritu de cooperación es obvio.
Según mi encuesta, la discusión sobre el FHE parece muy requerimiento.En las próximas semanas, me alegra estudiar en profundidad y compartir mis más ideas en la investigación.Específicamente, no puedo esperar para explorar el tema:
La aplicación emergente de la FHE.
La interacción entre la prueba de conocimiento cero (ZKP) y la FHE.
Integre la FHE y la colección privada (PSI) para promover el cálculo multifiestral (MPC).
Se han desarrollado nuevas compañías como ZAAA y FHENIX en el campo de la FHE.
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Cita de referencia:
Arampatzis, Anastasios.VenafiEl 1 de febrero de 2022, venafi.com/blog/what-alre-latest-developments-homorphic-encryption-sk-experts/.
Arampatzis, Anastasios.Venafi, 28 de abril de 2023, venafi.com/blog/homorphic-encryption-it-and- it- use/.
«Cree hardware para lograr la protección continua de datos».DarpaEl 2 de marzo de 2020, www.darpa.mil/news-events/2020-03-02.[25]
Cristóbal, Samuel.DataScience.aeroEl 7 de enero de 2021, dataScience.aero/fly-homomorfic-entryption-the-holy-Grail-of-Coreraphy/.
«Lleno del mismo cifrado de estado: ¿Qué es, por qué es importante?»Asociación de InternetEl 9 de marzo de 2023, www.internetsociety.org/resources/doc/2023/homomorphic-ennryption/.[26]
Hunt, James.El bloque, The Block, 26 de septiembre de 2023, www.theblock.co/post/252931/fhenix-seed-multicoin-capital.[27]
«Paquete de herramienta de cifrado de estado completo Intel®».Infel, www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/homorphic-enntption/overw.html#gs.fu55im.[28]La fecha de visita es el 8 de octubre de 2023.
«Intel cooperó con Microsoft para participar en el proyecto DARPA».Infel, 8 de marzo de 2021, www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/intel-collaboraate-microsoft-darpa-html#gs.ftusxq.[29]«Intel a la investigación y el desarrollo de cifrado del mismo estado de Nasdaq ha traído progreso».InfelEl 6 de abril de 2021, www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/xeon-dvances-nasdaqs-homomorphic-rd.html#gs.6mpgme.[30]
Johnson, Rick.Infel, 2022 年 9 月 14 日, Community.intel.com/t5/blogs/products-and-solutions/hpc/intel—fompletes-darpa-dprive-phase-one-milestone-for-a–a-fly/post/1411021.
«Microsoft Seal: rápido y fácil de usar la misma biblioteca de cifrado de estado».Investigación de Microsoft, 4 de enero de 2023, www.microsoft.com/en-s/research/project/microsoft- Seal/.[31]
Paillier, Dr. Pascal.Edad comercial, 9 de marzo de 2023, www.businessage.com/post/fly-homorphic-encryption-the-holy-grail of-cyptography[32]
Samani, Kyle.Capital multicútano, 26 de septiembre de 2023, https://multicoin.capital/2023/09/26/the- Dawn-onchain-fhe//
«¿Qué es un cifrado de estado completo?»Inpha, 11 de abril de 2021, https://inpher.io/technology/what-s–fly-homorphic- Entrada/
