encriptação totalmente homomórfica: conceito e discussão sobre cenários de aplicação
A encriptação totalmente homomórfica ( FHE ) é uma técnica de encriptação especial que permite a realização de cálculos de funções diretamente sobre o texto cifrado, sem a necessidade de o decifrar. Ao contrário da encriptação estática e da encriptação em trânsito, a FHE é capaz de realizar cálculos colaborativos complexos, enquanto protege a privacidade dos dados.
A principal vantagem da encriptação totalmente homomórfica (FHE) é que ela pode executar qualquer operação de função sobre dados cifrados e produzir resultados encriptados. Essa característica torna a FHE uma ferramenta importante no campo da computação privada, especialmente adequada para cenários de processamento de dados sensíveis.
O sistema FHE geralmente inclui três tipos de chaves:
Chave de descriptografia: chave principal, usada para descriptografar textos cifrados FHE, geralmente guardada localmente pelo usuário.
Chave de encriptação: usada para converter texto em claro em texto cifrado, podendo ser pública no modo de chave pública.
Cálculo da chave: utilizada para realizar operações homomórficas sobre o texto cifrado, pode ser pública, mas não pode ser usada para descriptografar.
Os padrões de aplicação típicos de FHE incluem:
Modelo de outsourcing: delegar tarefas de computação a prestadores de serviços em nuvem, enquanto protege a privacidade dos dados.
Modo de cálculo entre duas partes: ambas as partes realizam cálculos conjuntos sem revelar os seus dados privados.
Modo de agregação: resumir de forma segura os dados de vários participantes, para cenários como aprendizado federado.
Modo cliente-servidor: o servidor fornece serviços de computação AI privados para vários clientes independentes.
A FHE, em comparação com soluções de encriptação tradicionais, protege a privacidade dos dados enquanto suporta cálculos complexos, trazendo novas possibilidades para o campo da computação privada. No entanto, a FHE também enfrenta desafios em termos de eficiência computacional, necessitando de otimizações adicionais para uma aplicação mais ampla.
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encriptação totalmente homomórfica FHE: uma nova direção e cenários de aplicação para computação privada
encriptação totalmente homomórfica: conceito e discussão sobre cenários de aplicação
A encriptação totalmente homomórfica ( FHE ) é uma técnica de encriptação especial que permite a realização de cálculos de funções diretamente sobre o texto cifrado, sem a necessidade de o decifrar. Ao contrário da encriptação estática e da encriptação em trânsito, a FHE é capaz de realizar cálculos colaborativos complexos, enquanto protege a privacidade dos dados.
A principal vantagem da encriptação totalmente homomórfica (FHE) é que ela pode executar qualquer operação de função sobre dados cifrados e produzir resultados encriptados. Essa característica torna a FHE uma ferramenta importante no campo da computação privada, especialmente adequada para cenários de processamento de dados sensíveis.
O sistema FHE geralmente inclui três tipos de chaves:
Chave de descriptografia: chave principal, usada para descriptografar textos cifrados FHE, geralmente guardada localmente pelo usuário.
Chave de encriptação: usada para converter texto em claro em texto cifrado, podendo ser pública no modo de chave pública.
Cálculo da chave: utilizada para realizar operações homomórficas sobre o texto cifrado, pode ser pública, mas não pode ser usada para descriptografar.
Os padrões de aplicação típicos de FHE incluem:
Modelo de outsourcing: delegar tarefas de computação a prestadores de serviços em nuvem, enquanto protege a privacidade dos dados.
Modo de cálculo entre duas partes: ambas as partes realizam cálculos conjuntos sem revelar os seus dados privados.
Modo de agregação: resumir de forma segura os dados de vários participantes, para cenários como aprendizado federado.
Modo cliente-servidor: o servidor fornece serviços de computação AI privados para vários clientes independentes.
A FHE, em comparação com soluções de encriptação tradicionais, protege a privacidade dos dados enquanto suporta cálculos complexos, trazendo novas possibilidades para o campo da computação privada. No entanto, a FHE também enfrenta desafios em termos de eficiência computacional, necessitando de otimizações adicionais para uma aplicação mais ampla.