В современном мире, где информация становится особенно ценной, защита ее конфиденциальности приобретает первостепенное значение. Традиционные методы шифрования хорошо защищают данные во время передачи, но представьте, если бы можно было выполнять сложные вычисления с зашифрованной информацией, не расшифровывая ее. Именно эта революционная идея лежит в основе гомоморфного шифрования (Homomorphic encryption) — мощного и часто недооцененного метода криптографической защиты.
В отчете Gartner прогнозируется, что к 2025 году по крайней мере у 20% компаний будет бюджет на проекты, включающие полностью гомоморфное шифрование (FHE), по сравнению с менее чем 1% сегодня.
Мы продолжаем рассказывать о «Цикле хайпа», в который Gartner включили самые перспективные технологии ближайших лет и предположения об их развитии.
Что такое гомоморфное шифрование
Гомоморфное шифрование (Homomorphic encryption или HE) использует алгоритмы для выполнения вычислений с зашифрованными данными.
Гомоморфное шифрование — форма шифрования, позволяющая производить определенные математические действия с зашифрованным текстом и получать зашифрованный результат, который соответствует результату операций, выполненных с открытым текстом.
Homomorphic encryption (HE) поддерживает совместную работу нескольких клиентов с помощью анонимной обработки данных для получения совместного результата, не позволяя другим клиентам или совместно используемой третьей стороне просматривать их конкретные наборы данных.
Это значит, что даже если данные защищены, с ними можно работать, не зная их содержимого. Например, с помощью гомоморфного шифрования можно проводить анализ данных или обучать модели машинного обучения, сохраняя при этом конфиденциальность информации.
Применение гомоморфного шифрования
Безопасный аутсорсинг
Одним из самых привлекательных примеров применения гомоморфного шифрования является безопасный аутсорсинг. Организации могут выполнять вычисления на ненадежных серверах, не раскрывая конфиденциальные данные. Например, медицинская компания может анализировать зашифрованные записи пациентов, хранящиеся в облаке, без раскрытия личной информации.
Анализ данных с сохранением конфиденциальности
Гомоморфное шифрование позволяет проводить анализ данных, сохраняя их зашифрованными. Это особенно важно для финансовых учреждений и государственных организаций, где конфиденциальность данных критична. Сложные алгоритмы и статистический анализ могут выполняться без раскрытия личной информации.
Конфиденциальность в машинном обучении
Машинное обучение часто требует доступа к большим объемам данных для эффективного обучения моделей. Гомоморфное шифрование позволяет строить модели без обмена необработанными данными, открывая возможности для сотрудничества в таких областях, как здравоохранение и финансы.
Безопасный обмен данными
Гомоморфное шифрование обеспечивает безопасный обмен данными. Вместо передачи данных в открытом виде, компании могут обмениваться зашифрованной информацией и выполнять вычисления на основе этих данных, не раскрывая конфиденциальные детали.
Типы гомоморфного шифрования
Гомоморфное шифрование — это современный криптографический метод, который существует во многих формах для удовлетворения уникальных сценариев использования и требований безопасности.
Частично гомоморфное шифрование (Partially Homomorphic Encryption или PHE), которое позволяет выполнять определенные операции с зашифрованной информацией, сохраняя при этом шифрование. Gartner отмечает, что частичное гомоморфное шифрование (PHE) поддерживает только ограниченные варианты использования, такие как вычитание и сложение, но с небольшим влиянием на производительность. Примеры PHE включают:
- аддитивный гомоморфизм, который позволяет складывать или вычитать зашифрованные значения;
- мультипликативный гомоморфизм, позволяющий умножать или делить зашифрованные значения;
- гомоморфизм сравнения, в рамках которого проводятся зашифрованные сравнения, которые включают в себя определение того, больше ли a, чем b, без раскрытия реальных значений.
Полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption или FHE) — это максимально мощный тип, позволяющий выполнять как операции сложения, так и умножения зашифрованной информации, а также такие дополнительные сложные операции, как логические операции (И, ИЛИ, НЕ). FHE позволяет выполнять вычисления с зашифрованными данными без их расшифровки, что делает их чрезвычайно стабильными, но требует больших вычислительных ресурсов. Примеры схем FHE:
- схема Джентри-BGV;
- схема Дейка-Джентри-Халеви-Вайкунтанатана (DGHV).
Несколько гомоморфное шифрование (Somewhat Homomorphic Encryption или SHE) позволяет выполнять ограниченный набор операций с зашифрованной статистикой. В отличие от FHE, схемы SHE не могут выполнять неограниченное количество операций без ущерба для безопасности. Тем не менее, они обеспечивают стабильность между безопасностью и вычислительной производительностью. Примеры:
- криптосистема Пайе, которая поддерживает аддитивный гомоморфизм;
- криптосистема Эль-Гамаля, которая поддерживает мультипликативный гомоморфизм.
Самонастраивающееся гомоморфное шифрование (Bootstrappable Homomorphic Encryption или BHE) — это версия FHE, которая состоит из механизма обновления зашифрованных текстов, правильного сброса шума, возникающего в какой-то момент гомоморфных операций. Это позволяет схемам FHE выполнять широкий спектр операций при условии, что зашифрованные тексты периодически обновляются. Примером самонастраивающейся схемы гомоморфного шифрования является схема Бракерски-Вайкунтанатана (BGV) является примером.
Приблизительное гомоморфное шифрование (Approximate Homomorphic Encryption или AHE) отдает приоритет эффективности над идеальным гомоморфизмом. Оно позволяет выполнять множество операций с зашифрованными данными, но в результате может привести к некоторым небольшим ошибкам. Схемы AHE полезны в программах, где можно допустить незначительные неточности. Примеры:
- схема приближенного гомоморфизма чисел (ANH);
- схема приближенного гомоморфного шифрования для логистической регрессии (ХЕЛР).
Гомоморфное шифрование на основе решетки (Lattice-Based Homomorphic Encryption или LBHE) может обеспечить надежную защиту и защиту от квантовых атак, но все проблемы в схеме зависят от решеток. Примеры:
- схема шифрования NTRU;
- схема обучения с ошибками (LWE);
- схема кольцевого обучения с ошибками (Ring-LWE).
Вызовы и перспективы на будущее
Хотя возможности гомоморфного шифрования огромны, не обошлось и без недостатков:
- Ограничения производительности. Выполнение операций с зашифрованными фактами может выполняться заметно медленнее, чем с информацией в виде открытого текста. Накладные расходы на производительность — это задача, над решением которой активно работают исследователи.
- Вычислительная сложность. Схемы гомоморфного шифрования часто требуют больших вычислительных ресурсов, что делает их ресурсоемкими и менее реалистичными для определенных программ.
- Управление ключами. Любая компрометация ключей может привести к раскрытию деликатной информации.
- Стандартизация. Существует потребность в стандартизированных протоколах гомоморфного шифрования, чтобы обеспечить совместимость и полномасштабное внедрение.
Гомоморфное шифрование — это технологическое чудо, обещающее революцию в области защиты данных и безопасных вычислений. Его возможности обширны: от безопасного аутсорсинга до конфиденциального анализа данных и совместного машинного обучения. Хотя эта технология сталкивается с определёнными трудностями, текущие исследования и улучшения постепенно преодолевают их. Сегодня гомоморфное шифрование может быть недооценено, но у него, безусловно, блестящее будущее.