آفاق وتحديات التجارة لتقنية التشفير المتماثل FHE

التشفير المتماثل (Fully Homomorphic Encryption, FHE) هو تقنية ذات إمكانيات هائلة في مجال علم التشفير. يسمح بإجراء العمليات الحسابية مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك التشفير، مما يوفر دعماً قوياً لحماية الخصوصية ومعالجة البيانات. يمكن تطبيق FHE على نطاق واسع في مجالات متعددة مثل المالية، والرعاية الصحية، والحوسبة السحابية، وتعلم الآلة، وأنظمة التصويت، وإنترنت الأشياء، وحماية خصوصية blockchain. ومع ذلك، على الرغم من الآفاق الواسعة للتطبيق، لا تزال الطريق نحو تجاري FHE تواجه العديد من التحديات.

إمكانيات FHE و سيناريوهات تطبيقه

أكبر ميزة للتشفير المتماثل (FHE) هي حماية الخصوصية. على سبيل المثال، تحتاج شركة ما إلى استخدام القدرة الحسابية لشركة أخرى لتحليل البيانات، لكنها لا ترغب في أن تتعرض الشركة الأخرى لمحتوى البيانات. في هذه الحالة، يمكن لمالك البيانات نقل البيانات المشفرة إلى جهة التحليل لإجراء التحليل، بينما تبقى النتائج مشفرة، ويمكن لمالك البيانات فك تشفيرها للحصول على نتائج التحليل. هذه الآلية تحمي خصوصية البيانات بشكل فعال، وفي نفس الوقت تمكن جهة التحليل من إكمال العمل المطلوب.

بالنسبة للصناعات الحساسة للبيانات مثل المالية والطب، فإن آلية حماية الخصوصية هذه تعتبر مهمة بشكل خاص. مع تطور الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي، أصبحت أمان البيانات محور اهتمام متزايد. يمكن أن يوفر التشفير المتماثل (FHE) حماية الحسابات المتعددة في هذه السيناريوهات، مما يسمح للأطراف بالتعاون دون كشف المعلومات الحساسة. في تكنولوجيا blockchain، يعزز التشفير المتماثل (FHE) من خلال حماية الخصوصية على السلسلة ومراجعة المعاملات الخاصة، الشفافية والأمان في معالجة البيانات.

مقارنة FHE مع طرق التشفير الأخرى

في مجال Web3، تعتبر FHE، وإثباتات المعرفة الصفرية (ZK)، والحساب متعدد الأطراف (MPC) وبيئة التنفيذ الموثوق بها (TEE) هي الأساليب الرئيسية لحماية الخصوصية. على عكس ZK، يمكن لـ FHE تنفيذ عمليات متعددة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات أولاً. يسمح MPC للأطراف بالقيام بالحسابات في ظل تشفير البيانات، دون الحاجة إلى مشاركة المعلومات الخاصة. توفر TEE حسابات في بيئة آمنة، ولكن مرونة معالجة البيانات تكون محدودة نسبيًا.

تتمتع هذه التقنيات بالتشفير بمزايا مختلفة، ولكن في دعم المهام الحسابية المعقدة، يتألق التشفير المتماثل بشكل خاص. ومع ذلك، لا يزال التشفير المتماثل يواجه مشاكل في التكاليف الحسابية العالية وسوء قابلية التوسع في التطبيقات العملية، مما يؤدي إلى أنه غالبًا ما يكون غير كافٍ للاستخدامات في الوقت الحقيقي.

قيود وتحديات التشفير المتماثل

على الرغم من أن الأساس النظري للتشفير المتماثل قوي، إلا أنه واجه تحديات عملية في التطبيقات التجارية:

1. تكاليف حسابية كبيرة: يحتاج FHE إلى موارد حوسبة كبيرة، مما يجعل تكاليفه الحسابية ترتفع بشكل ملحوظ مقارنة بالحوسبة غير المشفرة. بالنسبة للعمليات متعددة الحدود عالية الدرجة، ينمو وقت المعالجة بشكل متعدد الحدود، مما يجعل من الصعب تلبية متطلبات الحوسبة الفورية. يعتمد تقليل التكاليف على تسريع الأجهزة المتخصصة، ولكن هذا يزيد أيضًا من تعقيد النشر.

2. قدرة التشغيل المحدودة: يمكن لـ FHE تنفيذ عمليات الجمع والضرب على البيانات المشفرة، ولكن الدعم للعمليات غير الخطية المعقدة محدود، مما يشكل عقبة أمام التطبيقات الذكية مثل الشبكات العصبية العميقة. لا تزال خطط FHE الحالية مناسبة بشكل أساسي للحسابات الخطية والمتعددة الحدود البسيطة، في حين أن تطبيقات النماذج غير الخطية مقيدة بشكل كبير.

3. تعقيد الدعم المتعدد للمستخدمين: يظهر التشفير المتماثل في سيناريو مستخدم واحد أداءً جيدًا، لكن عند التعامل مع مجموعات بيانات متعددة المستخدمين، يرتفع تعقيد النظام بشكل حاد. على الرغم من أن إطار التشفير المتماثل متعدد المفاتيح الذي تم تقديمه في عام 2013 يسمح بمعالجة مجموعات البيانات المشفرة بمفاتيح مختلفة، إلا أن إدارة المفاتيح وتعقيد هيكل النظام يزيد بشكل ملحوظ.

دمج التشفير المتماثل والذكاء الاصطناعي

في عصر البيانات الحالي المدفوع بالبيانات، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) على نطاق واسع في عدة مجالات، لكن مخاوف خصوصية البيانات تجعل المستخدمين غير راغبين في مشاركة المعلومات الحساسة. يقدم التشفير المتماثل حلاً لحماية الخصوصية في مجال الذكاء الاصطناعي. في سيناريو الحوسبة السحابية، عادةً ما تكون البيانات مشفرة أثناء النقل والتخزين، ولكنها غالباً ما تكون في حالة نص عادي أثناء المعالجة. من خلال التشفير المتماثل، يمكن معالجة بيانات المستخدم في حالة مشفرة، مما يضمن خصوصية البيانات.

تعتبر هذه الميزة مهمة بشكل خاص تحت متطلبات اللوائح مثل GDPR، حيث تتطلب هذه اللوائح من المستخدمين حق المعرفة حول كيفية معالجة البيانات، وضمان حماية البيانات أثناء عملية النقل. يوفر التشفير المتماثل (FHE) تشفيرًا من طرف إلى طرف لضمان الامتثال وأمان البيانات.

تطبيقات FHE الحالية في blockchain والمشاريع

تتركز تطبيقات FHE في blockchain أساسًا على حماية خصوصية البيانات، بما في ذلك خصوصية البيانات على السلسلة، وخصوصية بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، وخصوصية التصويت على السلسلة، ومراجعة المعاملات الخاصة على السلسلة. حاليًا، تستخدم العديد من المشاريع تقنية FHE لدفع تحقيق حماية الخصوصية:

• تم استخدام التقنية التي أنشأها مزود حلول FHE معين على نطاق واسع في عدة مشاريع لحماية الخصوصية.
• مشروع معين يعتمد على تقنية TFHE، يركز على العمليات البوليانية وعمليات الأعداد الصحيحة ذات الطول المنخفض، وقد أنشأ كومة تطوير FHE موجهة لتطبيقات البلوكشين والذكاء الاصطناعي.
• هناك مشاريع قامت بتطوير لغة عقود ذكية جديدة ومكتبة FHE، مناسبة لشبكات البلوكشين.
• تستخدم بعض المشاريع التشفير المتماثل لتحقيق حماية الخصوصية في شبكات حسابات الذكاء الاصطناعي، وتدعم نماذج ذكاء اصطناعي متعددة.
• مشروع آخر يجمع بين التشفير المتماثل والذكاء الاصطناعي، ويقدم بيئة AI لامركزية ومحافظة على الخصوصية.
• هناك مشاريع كحلول Layer 2 لإيثريوم، تدعم تجميعات FHE وFHE Coprocessors، متوافقة مع EVM وتدعم العقود الذكية المكتوبة بلغة Solidity.

الاستنتاج

تعتبر FHE كأحد التقنيات المتقدمة التي يمكنها تنفيذ العمليات على البيانات المشفرة، وتتمتع بمزايا ملحوظة في حماية خصوصية البيانات. على الرغم من أن التطبيقات التجارية الحالية لـ FHE لا تزال تواجه تحديات كبيرة تتعلق بعبء الحساب وقلة القابلية للتوسع، إلا أنه من المتوقع أن يتم حل هذه المشكلات تدريجياً من خلال تسريع الأجهزة وتحسين الخوارزميات. بالإضافة إلى ذلك، مع تطور تقنية blockchain، ستلعب FHE دورًا متزايد الأهمية في حماية الخصوصية والحوسبة الآمنة. في المستقبل، قد تصبح FHE التقنية الأساسية التي تدعم الحوسبة التي تحمي الخصوصية، مما يجلب ثورة جديدة في أمان البيانات.