Einleitung: Homomorphe Verschlüsselungstechnologie ist wie ein Tarnumhang in der digitalen Welt, der leise auftaucht. Es verspricht eine scheinbar unmögliche Zukunft: komplexe Datenanalysen und Berechnungen ohne den Verlust von Rohdaten. Dieser Artikel führt Sie zu einer ausführlichen Diskussion der Anwendung der homomorphen Verschlüsselung in Empfehlungssystemen und zeigt, wie diese Technologie unsere Privatsphäre im Zeitalter von Big Data schützt.
1. Datenschutzdilemma von Empfehlungssystemen
a) Überprüfung der Vorfälle von Benutzerdatenlecks und deren Auswirkungen
In der Vergangenheit wurden laut Bleeping Computer viele große Datenlecks bei Pepsi-Cola Bottling Ventures LLC entdeckt. Die Angreifer installierten informationsstehlende Schadsoftware und stahlen eine große Menge an Informationen aus dem IT-System des Unternehmens. Sensible Daten. Noch besorgniserregender ist, dass der Angriff erst fast einen Monat nach seinem Auftreten entdeckt wurde und die Verwundbarkeit von Unternehmen in Bezug auf die Cybersicherheit vollständig offengelegt hat.
Nicht nur Unternehmen, sondern auch Regierungsbehörden sind nicht immun. Im Februar 2023 war ein Server des US-Verteidigungsministeriums, auf dem 3 TB interne Militär-E-Mails gespeichert waren, zwei Wochen lang online offengelegt. Der Server, der in der Azure Government Cloud von Microsoft gehostet wird, sollte eine sichere Umgebung sein, die physisch von anderen kommerziellen Kunden isoliert ist. Die durchgesickerten Daten enthielten vertrauliche Informationen im Zusammenhang mit dem U.S. Special Operations Command, der für die Durchführung spezieller Militäroperationen der USA zuständigen Behörde.
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Im digitalen Zeitalter haben selbst große Unternehmen und Regierungsbehörden Schwierigkeiten, ihre Daten vollständig zu schützen. Da Daten in der modernen Gesellschaft eine immer wichtigere Rolle spielen, werden die potenziellen Risiken, die solche Sicherheitsverletzungen mit sich bringen, immer ernster.
b) Konflikt zwischen Datenschutz und personalisierten Empfehlungen
Personalisierte Empfehlungssysteme sind zu einem zentralen Bestandteil des Benutzererlebnisses geworden, und zwischen diesem Komfort und der Privatsphäre der Benutzer besteht ein unüberbrückbarer Widerspruch. Einerseits sind Benutzer bestrebt, genaue Empfehlungen zu erhalten, die ihren persönlichen Vorlieben entsprechen, was ein tiefes Verständnis des Systems für die Benutzer erfordert. Um solche personalisierten Dienste zu erhalten, müssen Benutzer andererseits dem System große Mengen persönlicher Informationen zur Verfügung stellen, was zweifellos das Risiko von Datenschutzlecks erhöht. Letztlich muss möglicherweise ein neues Gleichgewicht zwischen Nutzern, Unternehmen und Regulierungsbehörden gefunden werden.
2. Aufdeckung der homomorphen Verschlüsselung: Die Tarnung der Daten
In diesem Zusammenhang liefert uns die homomorphe Verschlüsselungstechnologie eine neue Idee. Der dezentrale Charakter der Blockchain hat in Kombination mit fortschrittlichen Kryptografietechnologien wie der homomorphen Verschlüsselung das Potenzial, die Art und Weise, wie personenbezogene Daten erfasst, gespeichert und genutzt werden, zu revolutionieren.
Ein Blockchain-basiertes Empfehlungssystem könnte beispielsweise so funktionieren: Die persönlichen Daten des Benutzers werden verschlüsselt und auf der Blockchain gespeichert, und nur der Benutzer verfügt über den Entschlüsselungsschlüssel. Der Empfehlungsalgorithmus wird auf verschlüsselten Daten ausgeführt, um verschlüsselte Empfehlungsergebnisse zu generieren. Diese Ergebnisse können nur mit der Autorisierung des Benutzers entschlüsselt und verwendet werden. Diese Methode stellt nicht nur die Genauigkeit der Empfehlungen sicher, sondern schützt auch die Privatsphäre der Benutzer in höchstem Maße. Darüber hinaus können Smart Contracts zur automatischen Durchsetzung von Regeln und Beschränkungen der Datennutzung eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass Unternehmen Daten nur im Rahmen der ausdrücklichen Einwilligung des Nutzers nutzen können. Dies erhöht nicht nur die Transparenz, sondern gibt den Nutzern auch mehr Kontrolle über ihre Daten.
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a) Was ist homomorphe Verschlüsselung?
Homomorphe Verschlüsselung (HE) ist eine Technologie, die Daten verarbeitet, ohne sie zu entschlüsseln. Es kann verwendet werden, um private Smart Contracts auf einer öffentlichen, erlaubnisfreien Blockchain zu erstellen, in der nur bestimmte Benutzer Transaktionsdaten und Vertragsstatus sehen können. Während FHE in der Vergangenheit zu langsam war, um praktikabel zu sein, werden die jüngsten Durchbrüche dies in den nächsten Jahren ermöglichen.
Geben Sie ein Beispiel zur Veranschaulichung. Angenommen, zwei gute Freunde, Peter und Julie, sind zwei Freunde, die beide gerne seltene Briefmarken sammeln. Eines Tages wollte Peter wissen, welche Briefmarkensammlungen von ihr und Julie identisch seien, aber er wollte seine Sammlung nicht vollständig preisgeben.
Traditioneller Weg:
Peter zeigt Julie seinen Briefmarkenkatalog. Julie blätterte in Peters Katalog und verglich ihn mit ihrer eigenen Sammlung. Immer wenn er einen Stempel fand, den beide hatten, schrieb er ihn auf eine neue Liste. Schließlich gab Julie Peter diese Liste identischer Briefmarken. Auf diese Weise weiß Peter über die Briefmarken Bescheid, die sie gemeinsam besitzen, aber gleichzeitig sieht Julie auch Peters gesamten Sammlungskatalog.
Datenschutzmethoden:
Stellen Sie sich nun eine magische Maschine vor. Peter und Julie geben jeweils ihre eigenen Briefmarkenkataloge in die Maschine ein. Die Maschine vergleicht auf magische Weise die beiden Kataloge und zeigt Peter nur die Briefmarken an, die üblich sind. Während dieses Vorgangs kann Julie Peters Verzeichnis nicht sehen, und Peter kann Julies Verzeichnis nicht sehen. Julie weiß nicht einmal, wie das Endergebnis aussehen wird, es sei denn, Peter ergreift die Initiative und sagt es ihm.
Dies ist die Anwendung der homomorphen Verschlüsselung in der Blockchain-Welt. Es ermöglicht uns, private Transaktionen und Vorgänge auf einer öffentlichen Plattform durchzuführen, was nicht nur die Privatsphäre schützt, sondern auch die Transparenz und Sicherheit der Blockchain gewährleistet. Obwohl diese Technologie bisher aufgrund von Geschwindigkeitsproblemen nur schwer zu implementieren war, wird erwartet, dass sie aufgrund der jüngsten technologischen Durchbrüche in den nächsten Jahren Realität wird und mehr Datenschutz und Innovationsmöglichkeiten in unser digitales Leben bringt.
b) Die Magie der homomorphen Verschlüsselung: Berechnungen im verschlüsselten Zustand durchführen
Das Kernprinzip der homomorphen Verschlüsselung besteht darin, dass die an den verschlüsselten Daten durchgeführte Operation dem Ergebnis der Durchführung derselben Operation an den Originaldaten und deren anschließender Verschlüsselung entspricht. Das bedeutet, dass wir aussagekräftige Berechnungen und Analysen an verschlüsselten Daten durchführen können, ohne den Inhalt der Originaldaten zu kennen.
Zu den wichtigsten Arten der homomorphen Verschlüsselung gehören:
l Teilweise homomorphe Verschlüsselung (PHE):
Es wird nur eine Operation unterstützt, beispielsweise Addition oder Multiplikation.
Beispiel: Die RSA-Verschlüsselung unterstützt den multiplikativen Homomorphismus und die Paillier-Verschlüsselung unterstützt den additiven Homomorphismus.
l Etwas homomorphe Verschlüsselung (SHE):
Unterstützt eine begrenzte Anzahl von Additions- und Multiplikationsoperationen.
Zum Beispiel: die frühe Gentry-Lösung.
l Vollständig homomorphe Verschlüsselung (FHE):
Unterstützt eine beliebige Anzahl von Additions- und Multiplikationsoperationen und kann theoretisch jede beliebige Berechnung durchführen.
Zum Beispiel: verbesserte Gentry-Lösung, IBMs HElib-Bibliothek.
l Quasi-homomorphe Verschlüsselung (Leveled Homomorphic Encryption):
Zwischen SHE und FHE werden Schaltungsberechnungen mit vordefinierter Tiefe unterstützt.
Technische Umsetzung:
l Gitterbasierte Kryptographie:
Viele moderne FHE-Schemata basieren auf Gitterkryptographie, wie beispielsweise das ursprüngliche Schema von Gentry und spätere Verbesserungen.
Diese Schemata basieren normalerweise auf dem Ring-LWE-Problem (Learning on the Ring Error).
l Ganzzahliges Basisschema:
Einige Schemata arbeiten direkt mit ganzen Zahlen, wie beispielsweise das von van Dijk et al. vorgeschlagene Schema.
l Ungefähre Mathematik:
Das CKKS-Schema ermöglicht homomorphe Berechnungen von Näherungszahlen und eignet sich für Anwendungen wie maschinelles Lernen.
l Lernbasiert:
Einige Lösungen kombinieren Techniken des maschinellen Lernens, beispielsweise die homomorphe Verschlüsselung auf Basis neuronaler Netze.
Natürlich gibt es auch praktische Anwendungsfälle, wie zum Beispiel die sichere Mehrparteienberechnung, bei der mehrere Parteien gemeinsam eine Funktion berechnen können, ohne ihre Eingaben preiszugeben. Ein weiteres Beispiel ist das datenschutzschonende maschinelle Lernen, bei dem maschinelle Lernmodelle auf verschlüsselten Daten trainiert und ausgeführt werden, um den Datenschutz zu schützen.
Obwohl die homomorphe Verschlüsselungstechnologie sehr leistungsfähig ist, steht sie auch vor einigen Herausforderungen, vor allem im Hinblick auf die Recheneffizienz. Der Rechenaufwand der vollständig homomorphen Verschlüsselung ist immer noch hoch, was ihre Verwendung in einigen Echtzeitanwendungen einschränkt. Mit der kontinuierlichen Vertiefung der Forschung und der Weiterentwicklung der Hardware werden diese Einschränkungen jedoch allmählich überwunden.
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c) Vergleich mit herkömmlichen Verschlüsselungsmethoden
Homomorphe Verschlüsselung (HE) und Zero-Knowledge-Proof (ZKP) sind beides Technologien zum Schutz der Privatsphäre, die im Bereich der Kryptographie große Aufmerksamkeit erregt haben. Es gibt jedoch erhebliche Unterschiede in ihren Anwendungsmethoden und Eigenschaften.
1) Homomorphe Verschlüsselung ermöglicht die direkte Durchführung von Berechnungen anhand verschlüsselter Daten, während wissensfreie Beweise die Richtigkeit einer Aussage nachweisen können, ohne spezifische Informationen preiszugeben. Im Hinblick auf die Datenverfügbarkeit speichert die homomorphe Verschlüsselung normalerweise verschlüsselte Daten auf der Blockchain, wodurch die Daten jederzeit zugänglich und verarbeitet werden können. Im Gegensatz dazu bleiben bei wissensfreien Beweisen die Originaldaten möglicherweise außerhalb der Kette und liefern nur Verifizierungsergebnisse in der Kette.
2) Ein wesentlicher Vorteil der homomorphen Verschlüsselung ist ihre hervorragende Zusammensetzbarkeit: Sobald die Daten verschlüsselt und in der Kette platziert sind, können sie aufgrund ihrer homomorphen Eigenschaften problemlos in andere Anwendungen für weitere Berechnungen und Verarbeitung integriert werden. Diese Funktion ist besonders wichtig, wenn komplexe Anwendungen zum Schutz der Privatsphäre erstellt werden. Zero-Knowledge-Beweise weisen in dieser Hinsicht eine relativ geringe Flexibilität auf und es ist schwierig, die Ergebnisse eines Beweises direkt für einen anderen Beweisprozess zu verwenden. Diese beiden Technologien schließen sich jedoch nicht gegenseitig aus, sondern werden häufig in Kombination eingesetzt, um die Vorteile beider Technologien hervorzuheben.
Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Blockchain- und Privacy-Computing-Technologie können wir davon ausgehen, dass homomorphe Verschlüsselung und Zero-Knowledge-Proof in zukünftigen Datenschutzanwendungen eine immer wichtigere Rolle spielen werden und ihre kombinierte Verwendung zum Aufbau eines sichereren, privateren dezentralen Systems beitragen wird bietet leistungsstarken technischen Support.
Abschluss
In diesem datengesteuerten Zeitalter stehen wir an einem kritischen Scheideweg. Die homomorphe Verschlüsselungstechnologie ist wie ein unsichtbarer Mantel in der digitalen Welt, der uns einen starken Schutz der Privatsphäre bietet und gleichzeitig den Komfort von Big Data genießt. Es ermöglicht uns, Berechnungen im Nebel der Verschlüsselung durchzuführen und so die Privatsphäre zu schützen, ohne die Genauigkeit und den Wert der Datenanalyse zu verlieren.
Allerdings ist es eine heikle Kunst, Genauigkeit und Privatsphäre in Einklang zu bringen. Der Zauber des homomorphen Verschlüsselungsempfehlungssystems liegt nicht nur in seiner technologischen Innovation, sondern auch in seinem Versuch, ein empfindliches Gleichgewicht zwischen personalisierten Diensten und Datenschutz zu finden. Aber wir müssen uns auch darüber im Klaren sein, dass dieses Gleichgewicht nicht einfach ist. Es gibt kein kostenloses Mittagessen und der technologische Fortschritt bringt immer Herausforderungen und Kompromisse mit sich. Obwohl die homomorphe Verschlüsselung leistungsstark ist, ist ihr Rechenaufwand immer noch groß, was sich auf die Reaktionsgeschwindigkeit und Effizienz des Systems auswirken kann. Darüber hinaus sind die Frage, wie die Sicherheit verschlüsselter Daten gewährleistet und potenzielle Angriffe verhindert werden können, Themen, denen wir weiterhin Aufmerksamkeit schenken und die wir lösen müssen.
Für die Zukunft erwarten wir das Aufkommen innovativerer Technologien, die das Gleichgewicht zwischen Datenschutz und Datennutzung weiter vorantreiben werden. Vielleicht können wir eines Tages eine echte digitale Utopie aufbauen, in der jeder Daten frei teilen und nutzen kann, ohne befürchten zu müssen, dass seine Privatsphäre verletzt wird.