Úvod: Technologie homomorfního šifrování je v digitálním světě jako neviditelný plášť, který se tiše objevuje. Slibuje zdánlivě nemožnou budoucnost: komplexní analýzu dat a výpočty bez úniku nezpracovaných dat. Tento článek vás zavede do hloubkové diskuse o aplikaci homomorfního šifrování v systémech doporučení a odhalí, jak tato technologie chrání naše soukromí v éře velkých dat.

1. Dilema soukromí doporučovacích systémů

a) Přezkoumání incidentů úniku uživatelských dat a jejich dopadu

Historicky bylo odhaleno mnoho velkých úniků osobních informací. Podle Bleeping Computer na začátku roku 2023 utrpěla společnost Pepsi-Cola Bottling Ventures LLC kybernetický útok. Útočníci nainstalovali malware ke krádeži informací a ukradli velké množství informací z IT systému společnosti. Citlivá data. Ještě znepokojivější je, že útok byl objeven teprve téměř měsíc poté, co k němu došlo, což plně odhalilo zranitelnost podniků v oblasti kybernetické bezpečnosti.

Nejen podniky, ale ani vládní agentury nejsou imunní. V únoru 2023 byl server amerického ministerstva obrany, který uchovával 3 TB interních vojenských e-mailů, vystaven online po dobu dvou týdnů. Server, hostovaný na vládním cloudu Azure společnosti Microsoft, měl být bezpečným prostředím fyzicky izolovaným od ostatních komerčních zákazníků. Uniklá data obsahovala citlivé informace související s Velitelstvím speciálních operací USA, agenturou odpovědnou za vedení amerických speciálních vojenských operací.

 

Zdroj obrázku: Blockworks

V digitálním věku se dokonce velké podniky a vládní agentury snaží plně chránit svá data. Vzhledem k tomu, že data hrají v moderní společnosti stále důležitější roli, potenciální rizika, která taková narušení bezpečnosti představují, jsou stále závažnější.

b) Konflikt mezi ochranou soukromí a personalizovanými doporučeními

Systémy personalizovaných doporučení se staly základní složkou uživatelské zkušenosti a mezi tímto pohodlím a soukromím uživatelů existuje nesmiřitelný rozpor. Na jedné straně uživatelé dychtí po získání přesných doporučení, která odpovídají jejich osobním preferencím, což vyžaduje, aby systém uživatelům porozuměl do hloubky. Na druhou stranu pro získání takto personalizovaných služeb musí uživatelé do systému poskytnout velké množství osobních údajů, což nepochybně zvyšuje riziko úniku soukromí. Nakonec bude možná nutné najít novou rovnováhu mezi uživateli, podniky a regulačními orgány.

2. Odhalení homomorfního šifrování: Neviditelný plášť dat

V této souvislosti nám technologie homomorfního šifrování poskytuje nový nápad. Decentralizovaná povaha blockchainu v kombinaci s pokročilými kryptografickými technologiemi, jako je homomorfní šifrování, má potenciál způsobit revoluci ve způsobu shromažďování, ukládání a používání osobních údajů.

Například systém doporučení založený na blockchainu může fungovat takto: osobní údaje uživatele jsou zašifrovány a uloženy na blockchainu a pouze uživatel má dešifrovací klíč. Algoritmus doporučení běží na zašifrovaných datech a generuje zašifrované výsledky doporučení. Tyto výsledky lze dešifrovat a používat pouze se souhlasem uživatele. Tato metoda zajišťuje nejen přesnost doporučení, ale také v největší míře chrání soukromí uživatelů. Inteligentní smlouvy lze použít k automatickému vymáhání pravidel a omezení používání dat, což zajišťuje, že společnosti mohou používat data pouze v rozsahu výslovného souhlasu uživatele. To nejen zvyšuje transparentnost, ale také dává uživatelům větší kontrolu nad svými daty.

 

Zdroj obrázků: zama.ai

a) Co je homomorfní šifrování?

Homomorfní šifrování (HE) je technologie, která zpracovává data bez jejich dešifrování. Lze jej použít k vytváření soukromých chytrých smluv na veřejném blockchainu bez oprávnění, kde mohou data transakcí a stav smlouvy vidět pouze konkrétní uživatelé. Zatímco FHE byl v minulosti příliš pomalý na to, aby byl praktický, nedávné průlomy to umožní během několika příštích let.

Pro ilustraci uveďte příklad. Předpokládejme, že nyní dva dobří přátelé, Peter a Julie, jsou dva přátelé, kteří rádi sbírají vzácné známky. Jednoho dne chtěl Peter vědět, která z jejích a Juliiných sbírek známek je stejná, ale nechtěl svou sbírku úplně prozradit.

Tradiční způsob:

Peter ukazuje Julii svůj katalog známek. Julie prolistovala Petrův katalog a porovnala ho se svou vlastní sbírkou. Kdykoli našel razítko, které oba měli, zapsal si ho na nový seznam. Nakonec dala Julie Petrovi tento seznam stejných známek. Peter tak ví o známkách, které společně vlastní, ale zároveň Julie vidí i celou Petrovu sbírku.

Způsoby ochrany soukromí:

Nyní si představte kouzelný stroj. Peter a Julie vkládají do stroje každý svůj vlastní katalog známek. Stroj magicky porovná dva katalogy a Petrovi ukáže pouze známky, které jsou běžné. Během tohoto procesu Julie nevidí Petrův adresář a Petr nevidí Juliin adresář. Julie ani neví, jaký bude konečný výsledek, ledaže by Peter převzal iniciativu a řekl mu to.

Toto je aplikace homomorfního šifrování ve světě blockchainu. Umožňuje nám provádět soukromé transakce a operace na veřejné platformě, která nejen chrání soukromí, ale také zachovává transparentnost a bezpečnost blockchainu. Ačkoli bylo dříve tuto technologii obtížné implementovat kvůli problémům s rychlostí, s nedávnými technologickými průlomy se očekává, že se v příštích několika letech stane realitou a přinese do našeho digitálního života více možností ochrany soukromí a inovací.

b) Kouzlo homomorfního šifrování: provádění výpočtů v zašifrovaném stavu

Základní princip homomorfního šifrování spočívá v tom, že operace provedená se zašifrovanými daty je ekvivalentní výsledku provedení stejné operace s původními daty a jejich následné zašifrování. To znamená, že můžeme provádět smysluplné výpočty a analýzy na zašifrovaných datech, aniž bychom znali obsah původních dat.

Mezi hlavní typy homomorfního šifrování patří:

l Částečně homomorfní šifrování (PHE):

Podporována je pouze jedna operace, jako je sčítání nebo násobení.

Například: Šifrování RSA podporuje multiplikativní homomorfismus a šifrování Paillier podporuje aditivní homomorfismus.

l Poněkud homomorfní šifrování (SHE):

Podporuje omezený počet operací sčítání a násobení.

Například: rané Gentryho řešení.

l Plně homomorfní šifrování (FHE):

Podporuje libovolný počet operací sčítání a násobení a může teoreticky provádět jakýkoli výpočet.

Například: vylepšené řešení Gentry, knihovna IBM HElib.

l Kvazihomomorfní šifrování (Leveled Homomorphic Encryption):

Mezi SHE a FHE podporuje obvodové výpočty předem definované hloubky.

Technická realizace:

l Kryptografie založená na mřížce:

Mnoho moderních schémat FHE je založeno na mřížkové kryptografii, jako je Gentryho původní schéma a následná vylepšení.

Tato schémata jsou obvykle založena na problému Ring-LWE (Learning on the Ring Error).

l Základní schéma celého čísla:

Některá schémata pracují přímo na celých číslech, jako je schéma navržené van Dijkem et al.

l Přibližná matematika:

Schéma CKKS umožňuje homomorfní výpočty přibližných čísel a je vhodné pro aplikace, jako je strojové učení.

l Na základě učení:

Některá řešení kombinují techniky strojového učení, jako je homomorfní šifrování založené na neuronových sítích.

Samozřejmě existují i ​​praktické případy použití, jako je bezpečný výpočet více stran, kdy více stran může společně vypočítat funkci, aniž by odhalily své vstupy. Dalším příkladem je strojové učení chránící soukromí, které trénuje a spouští modely strojového učení na zašifrovaných datech za účelem ochrany soukromí dat.

Ačkoli je technologie homomorfního šifrování velmi výkonná, čelí také některým výzvám, zejména výpočetní efektivitě. Výpočetní režie plně homomorfního šifrování je stále vysoká, což omezuje jeho použití v některých aplikacích v reálném čase. S neustálým prohlubováním výzkumu a pokrokem hardwaru se však tato omezení postupně daří překonávat.

Zdroj obrázků: tvdn

c) Porovnání s tradičními metodami šifrování

Homomorphic encryption (HE) a zero-knowledge proof (ZKP) jsou obě technologie ochrany soukromí, které přitahují velkou pozornost v oblasti kryptografie, existují však významné rozdíly v jejich aplikačních metodách a vlastnostech.

1) Homomorfní šifrování umožňuje provádět výpočty přímo na zašifrovaných datech, zatímco důkaz s nulovými znalostmi může prokázat správnost tvrzení bez odhalení konkrétních informací. Pokud jde o dostupnost dat, homomorfní šifrování obvykle ukládá zašifrovaná data na blockchain, díky čemuž jsou data vždy dostupná a zpracovaná. Naproti tomu důkazy s nulovými znalostmi mohou uchovávat původní data mimo řetězec a poskytovat výsledky ověření pouze v řetězci.

2) Významnou výhodou homomorfního šifrování je jeho vynikající složitelnost: jakmile jsou data zašifrována a umístěna do řetězce, lze je díky svým homomorfním vlastnostem snadno integrovat do jiných aplikací pro další výpočty a řešit je. Tato funkce je zvláště důležitá při vytváření složitých aplikací chránících soukromí. Důkaz s nulovými znalostmi má však v tomto ohledu relativně nízkou flexibilitu a je obtížné přímo použít výsledky jednoho důkazu pro jiný proces důkazu. Tyto dvě technologie se však vzájemně nevylučují, místo toho se často používají v kombinaci, aby se projevily výhody každé z nich.

S neustálým vývojem blockchainu a technologie ochrany soukromí můžeme předvídat, že homomorfní šifrování a důkaz s nulovými znalostmi budou hrát stále důležitější roli v budoucích aplikacích na ochranu soukromí a jejich kombinované použití pomůže vybudovat bezpečnější, soukromější decentralizovaný systém poskytuje výkonnou technickou podporu.

Závěr

V této éře založené na datech stojíme na kritické křižovatce. Technologie homomorfního šifrování je v digitálním světě jako neviditelný plášť, který nám poskytuje silnou ochranu soukromí a zároveň si užívá pohodlí velkých dat. Umožňuje nám provádět výpočty v mlze šifrování a chránit osobní soukromí bez ztráty přesnosti a hodnoty analýzy dat.

Vyvážit přesnost a soukromí je však delikátní umění. Kouzlo systému doporučení homomorfního šifrování spočívá nejen v jeho technologické inovaci, ale také v jeho snaze najít křehkou rovnováhu mezi personalizovanými službami a ochranou soukromí. Musíme si ale také uvědomit, že tato rovnováha není jednoduchá. Neexistuje žádný oběd zdarma a technologický pokrok vždy přichází s výzvami a kompromisy. Přestože je homomorfní šifrování výkonné, jeho výpočetní režie je stále velká, což může ovlivnit rychlost odezvy a efektivitu systému. Kromě toho, jak zajistit bezpečnost šifrovaných dat a jak předcházet případným útokům, to jsou problémy, kterým musíme i nadále věnovat pozornost a řešit je.

Do budoucna očekáváme, že se objeví inovativnější technologie, které budou i nadále podporovat rovnováhu mezi ochranou soukromí a využíváním dat. Snad se nám jednoho dne podaří vybudovat skutečnou digitální utopii, kde bude každý moci volně sdílet a používat data, aniž by se musel obávat, že bude narušeno jeho soukromí.