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FHE技术解析:全同态加密如何保护AI数据隐私
全同态加密(FHE)技术解析:原理、应用与未来展望
近期加密市场波动较小,为我们提供了更多时间来关注新兴技术的发展。虽然2024年的加密市场可能不如往年那般波澜壮阔,但仍有一些新技术正在逐步成熟,其中包括我们今天要讨论的主题:全同态加密(Fully Homomorphic Encryption,简称FHE)。
要理解FHE这个复杂的概念,我们需要先明白什么是"加密",什么是"同态",以及为什么要"全"。
加密的基本概念
最基本的加密方式大家都很熟悉。例如,Alice想给Bob传递一个秘密信息"1314 520"。如果需要通过第三方C传递信息,又要保证信息的保密性,一个简单的方法是将每个数字乘以2进行加密,变成"2628 1040"。当Bob收到后,只需将每个数字除以2,就能解密出Alice的原始信息。这种方式就是最基本的对称加密。
同态加密的概念
现在,假设Alice只有7岁,只会进行最简单的乘2和除2运算。她需要计算家里12个月的电费总额,每月电费是400元。但是400乘12对她来说太复杂了,她无法计算。同时,她不想让别人知道具体的电费信息。
在这种情况下,Alice可以使用简单的同态加密方法。她将400和12分别乘以2进行加密,变成800和24,然后让C计算800乘24的结果。C计算出19200后告诉Alice,Alice再将结果除以2再除以2,就得到了正确的电费总额4800元。
这就是一个简单的乘法同态加密例子。800乘24实际上是400乘12的映射,变换前后的形态是相同的,因此称为"同态"。这种方式实现了委托不信任的实体进行计算,同时保护敏感数据不被泄露。
全同态加密的必要性
然而,现实世界的问题往往更为复杂。如果C通过穷举法能够推断出Alice的原始数据,那么就需要更高级的加密方式,这就是全同态加密的用武之地。
全同态加密允许对加密数据进行任意次数的加法和乘法运算,而不仅限于特定的运算次数。这极大地增加了破解的难度,几乎杜绝了第三方窥探隐私数据的可能性。
直到2009年,Gentry等学者提出的新思路才真正开启了全同态加密的可能性。这项技术被视为加密学领域的圣杯之一。
FHE的应用场景
FHE技术在多个领域都有潜在的应用价值,其中AI领域尤为突出。
在AI训练过程中,大量数据的隐私保护一直是一个棘手的问题。FHE技术可以很好地解决这个问题:
这种方式既保护了数据隐私,又能充分利用AI的强大算力,实现了"既要又要"的目标。
FHE在实际应用中的挑战
尽管FHE技术前景广阔,但在实际应用中仍面临着巨大挑战,主要是由于其高昂的计算成本。为了解决这个问题,一些项目正在尝试构建专门的算力网络和配套设施。
例如,有项目提出了类似PoW+PoS的网络架构来解决算力问题。他们推出了专门的硬件设备用于挖矿,以及类似工作证的NFT资产。这些尝试旨在建立一个强大的算力网络,为FHE的大规模应用铺平道路。
FHE的未来展望
如果AI能够大规模应用FHE技术,将极大地推进AI的发展,尤其是在数据安全和隐私保护方面。从国家安全到个人隐私保护,FHE技术都有广泛的应用前景。
在AI快速发展的今天,数据隐私问题变得越来越重要。FHE技术如果能够真正成熟,无疑将成为人类在数字时代保护隐私的最后一道防线。随着技术的不断进步,我们有理由期待FHE在未来能够在更多领域发挥重要作用,为数据安全和隐私保护提供强有力的技术支持。