Introdução: A tecnologia de criptografia homomórfica é como uma capa de invisibilidade no mundo digital, aparecendo silenciosamente. Ele promete um futuro aparentemente impossível: análises e cálculos complexos de dados sem vazamento de dados brutos. Este artigo levará você a uma discussão aprofundada sobre a aplicação da criptografia homomórfica em sistemas de recomendação, revelando como essa tecnologia protege nossa privacidade na era do big data.

1. Dilema da privacidade dos sistemas de recomendação

a) Revisão de incidentes de vazamento de dados de usuários e seu impacto

Historicamente, muitos vazamentos importantes de informações pessoais foram descobertos. De acordo com a Bleeping Computer, no início de 2023, a Pepsi-Cola Bottling Ventures LLC sofreu um ataque cibernético. Os invasores instalaram malware para roubo de informações e roubaram uma grande quantidade de informações do sistema de TI da empresa. Dados confidenciais. O que é ainda mais preocupante é que o ataque só foi descoberto quase um mês depois de ter ocorrido, expondo totalmente a vulnerabilidade das empresas na segurança cibernética.

Não apenas as empresas, mas também as agências governamentais não estão imunes. Em fevereiro de 2023, um servidor do Departamento de Defesa dos EUA que armazenava 3 TB de e-mails militares internos foi exposto online durante duas semanas. O servidor, hospedado na nuvem governamental Azure da Microsoft, deveria ser um ambiente seguro fisicamente isolado de outros clientes comerciais. Os dados vazados continham informações confidenciais relacionadas ao Comando de Operações Especiais dos EUA, a agência responsável pela condução de operações militares especiais dos EUA.

 

Fonte da imagem: Blockworks

Na era digital, mesmo as grandes empresas e agências governamentais lutam para proteger totalmente os seus dados. À medida que os dados desempenham um papel cada vez mais importante na sociedade moderna, os riscos potenciais colocados por tais violações de segurança tornam-se cada vez mais graves.

b) Conflito entre proteção da privacidade e recomendações personalizadas

Os sistemas de recomendação personalizados tornaram-se um componente central da experiência do utilizador e existe uma contradição irreconciliável entre esta conveniência e a privacidade do utilizador. Por um lado, os utilizadores estão ansiosos por obter recomendações precisas que correspondam às suas preferências pessoais, o que exige que o sistema tenha um conhecimento profundo dos utilizadores. Por outro lado, para obter tais serviços personalizados, os utilizadores têm de fornecer uma grande quantidade de informações pessoais ao sistema, o que sem dúvida aumenta o risco de fugas de privacidade. Em última análise, poderá ser necessário encontrar um novo equilíbrio entre utilizadores, empresas e reguladores.

2. Revelando a criptografia homomórfica: a capa da invisibilidade dos dados

Neste contexto, a tecnologia de criptografia homomórfica nos fornece uma nova ideia. A natureza descentralizada do blockchain, combinada com tecnologias de criptografia avançadas, como a criptografia homomórfica, tem o potencial de revolucionar a forma como os dados pessoais são coletados, armazenados e usados.

Por exemplo, um sistema de recomendação baseado em blockchain pode funcionar assim: os dados pessoais do usuário são criptografados e armazenados na blockchain, e somente o usuário possui a chave de descriptografia. O algoritmo de recomendação é executado em dados criptografados para gerar resultados de recomendação criptografados. Esses resultados só podem ser descriptografados e usados ​​com a autorização do usuário. Este método não apenas garante a precisão das recomendações, mas também protege ao máximo a privacidade do usuário. Indo além, os contratos inteligentes podem ser usados ​​para aplicar automaticamente regras e restrições ao uso de dados, garantindo que as empresas só possam usar os dados dentro do escopo do consentimento explícito do usuário. Isto não só aumenta a transparência, mas também dá aos utilizadores mais controlo sobre os seus dados.

 

Fonte da imagem: zama.ai

a) O que é criptografia homomórfica? Explicação popular?

A criptografia homomórfica (HE) é uma tecnologia que processa dados sem descriptografá-los. Ele pode ser usado para criar contratos inteligentes privados em um blockchain público e sem permissão, onde apenas usuários específicos podem ver os dados da transação e o status do contrato. Embora a FHE tenha sido demasiado lenta para ser prática no passado, avanços recentes tornarão isso possível nos próximos anos.

Dê um exemplo para ilustrar. Suponha agora que dois bons amigos, Peter e Julie, sejam amigos que gostam de colecionar selos raros. Um dia, Peter quis saber quais coleções de selos dela e de Julie eram iguais, mas não quis revelar completamente sua coleção.

Maneira tradicional:

Peter mostra a Julie seu catálogo de selos. Julie folheou o catálogo de Peter e comparou-o com a sua própria coleção. Sempre que encontrava um selo que os dois tinham, ele o anotava em uma nova lista. Finalmente, Julie deu a Peter esta lista de selos idênticos. Dessa forma, Peter fica sabendo dos selos que possuem em conjunto, mas, ao mesmo tempo, Julie também vê todo o catálogo da coleção de Peter.

Métodos de proteção de privacidade:

Agora imagine uma máquina mágica. Peter e Julie inserem seus próprios catálogos de selos na máquina. A máquina compara magicamente os dois catálogos e mostra a Peter apenas os selos que são comuns. Durante esse processo, Julie não consegue ver o diretório de Peter e Peter não consegue ver o diretório de Julie. Julie nem sabe qual será o resultado final, a menos que Peter tome a iniciativa de contar a ele.

Esta é a aplicação da criptografia homomórfica no mundo blockchain. Permite-nos realizar transações e operações privadas numa plataforma pública, que não só protege a privacidade, mas também mantém a transparência e a segurança da blockchain. Embora esta tecnologia tenha sido anteriormente difícil de implementar devido a problemas de velocidade, com os recentes avanços tecnológicos, espera-se que se torne uma realidade nos próximos anos, trazendo mais proteção da privacidade e possibilidades de inovação às nossas vidas digitais.

b) A magia da criptografia homomórfica: realizar cálculos em estado criptografado

O princípio fundamental da criptografia homomórfica é que a operação executada nos dados criptografados é equivalente ao resultado da execução da mesma operação nos dados originais e, em seguida, criptografá-los. Isso significa que podemos realizar cálculos e análises significativos em dados criptografados sem conhecer o conteúdo dos dados originais.

Os principais tipos de criptografia homomórfica incluem:

l Criptografia Parcialmente Homomórfica (PHE):

Apenas uma operação é suportada, como adição ou multiplicação.

Por exemplo: a criptografia RSA oferece suporte ao homomorfismo multiplicativo e a criptografia Paillier oferece suporte ao homomorfismo aditivo.

l Criptografia um tanto homomórfica (SHE):

Suporta um número limitado de operações de adição e multiplicação.

Por exemplo: a solução Gentry inicial.

l Criptografia Totalmente Homomórfica (FHE):

Suporta qualquer número de operações de adição e multiplicação e pode, teoricamente, realizar qualquer cálculo.

Por exemplo: solução Gentry aprimorada, biblioteca HElib da IBM.

l Criptografia quase homomórfica (criptografia homomórfica nivelada):

Entre SHE e FHE, suporta cálculos de circuitos de profundidade predefinida.

Implementação técnica:

l Criptografia baseada em rede:

Muitos esquemas FHE modernos são baseados em criptografia de rede, como o esquema original de Gentry e melhorias subsequentes.

Esses esquemas geralmente são baseados no problema Ring-LWE (Learning on the Ring Error).

l Esquema base inteiro:

Alguns esquemas funcionam diretamente em números inteiros, como o esquema proposto por van Dijk et al.

l Matemática Aproximada:

O esquema CKKS permite cálculos homomórficos de números aproximados e é adequado para aplicações como aprendizado de máquina.

l Baseado em aprendizagem:

Algumas soluções combinam técnicas de aprendizado de máquina, como a criptografia homomórfica baseada em redes neurais.

É claro que também existem casos de uso prático, como a computação multipartidária segura, em que várias partes podem calcular uma função em conjunto sem revelar suas entradas. Outro exemplo é o aprendizado de máquina que preserva a privacidade, que treina e executa modelos de aprendizado de máquina em dados criptografados para proteger a privacidade dos dados.

Embora a tecnologia de criptografia homomórfica seja muito poderosa, ela também enfrenta alguns desafios, principalmente a eficiência computacional. A sobrecarga computacional da criptografia totalmente homomórfica ainda é alta, o que limita seu uso em algumas aplicações de tempo real. Porém, com o contínuo aprofundamento das pesquisas e o avanço do hardware, essas limitações vão sendo gradativamente superadas.

Fonte da imagem: tvdn

c) Comparação com métodos tradicionais de criptografia

A criptografia homomórfica (HE) e a prova de conhecimento zero (ZKP) são tecnologias de proteção de privacidade que atraíram muita atenção no campo da criptografia. No entanto, existem diferenças significativas em seus métodos e características de aplicação.

1) A criptografia homomórfica permite que cálculos sejam realizados diretamente em dados criptografados, enquanto a prova de conhecimento zero pode provar a exatidão de uma afirmação sem revelar informações específicas. Em termos de disponibilidade de dados, a criptografia homomórfica geralmente salva dados criptografados no blockchain, o que torna os dados sempre acessíveis e processados. Em contraste, as provas de conhecimento zero podem manter os dados originais fora da cadeia e fornecer apenas resultados de verificação na cadeia.

2) Uma vantagem significativa da criptografia homomórfica é sua excelente capacidade de composição: uma vez que os dados são criptografados e colocados na cadeia, devido às suas propriedades homomórficas, eles podem ser facilmente integrados a outras aplicações para cálculos adicionais e processamento. Esse recurso é especialmente importante ao criar aplicativos complexos que preservam a privacidade. No entanto, a prova de conhecimento zero tem flexibilidade relativamente baixa a este respeito e é difícil usar diretamente os resultados de uma prova para outro processo de prova. No entanto, estas duas tecnologias não são mutuamente exclusivas; em vez disso, são frequentemente utilizadas em combinação para realçar as vantagens de cada uma.

Com o desenvolvimento contínuo da tecnologia blockchain e de computação de privacidade, podemos prever que a criptografia homomórfica e a prova de conhecimento zero desempenharão um papel cada vez mais importante em futuras aplicações de proteção de privacidade, e seu uso combinado ajudará a construir um sistema descentralizado mais seguro e mais privado. fornece suporte técnico poderoso.

Conclusão

Nesta era orientada por dados, estamos numa encruzilhada crítica. A tecnologia de criptografia homomórfica é como uma capa de invisibilidade no mundo digital, proporcionando-nos uma forte proteção de privacidade enquanto desfrutamos da conveniência do big data. Permite-nos realizar cálculos na névoa da criptografia, protegendo a privacidade pessoal sem perder a precisão e o valor da análise dos dados.

No entanto, equilibrar precisão e privacidade é uma arte delicada. A magia do sistema de recomendação de criptografia homomórfica reside não apenas na sua inovação tecnológica, mas também na sua tentativa de encontrar um equilíbrio delicado entre serviços personalizados e proteção da privacidade. Mas temos também de compreender que este equilíbrio não é fácil. Não existe almoço grátis e o avanço tecnológico sempre traz desafios e compensações. Embora a criptografia homomórfica seja poderosa, sua sobrecarga computacional ainda é grande, o que pode afetar a velocidade de resposta e a eficiência do sistema. Além disso, como garantir a segurança dos dados encriptados e como prevenir potenciais ataques são questões às quais precisamos de continuar a prestar atenção e a resolver.

No futuro, esperamos ver o surgimento de tecnologias mais inovadoras que continuarão a impulsionar o equilíbrio entre a proteção da privacidade e a utilização de dados. Talvez um dia consigamos construir uma verdadeira utopia digital, onde todos possam partilhar e utilizar dados livremente sem se preocuparem com a violação da sua privacidade.