Perspectivas e desafios da comercialização da tecnologia de Criptografia homomórfica FHE

A Criptografia homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, FHE) é uma tecnologia com grande potencial na área da encriptação. Permite realizar cálculos diretamente sobre dados encriptados, sem necessidade de os descifrar, oferecendo um forte suporte para a proteção da privacidade e o processamento de dados. A FHE pode ser amplamente aplicada em vários domínios, como finanças, saúde, computação em nuvem, aprendizagem de máquina, sistemas de votação, Internet das Coisas e proteção da privacidade em blockchain. No entanto, apesar das amplas perspetivas de aplicação, o caminho para a comercialização da FHE ainda enfrenta muitos desafios.

O potencial e as aplicações da Criptografia Homomórfica

A maior vantagem da Criptografia homomórfica (FHE) está na proteção da privacidade. Por exemplo, uma empresa precisa utilizar a capacidade de computação de outra empresa para analisar dados, mas não deseja que a outra parte tenha acesso ao conteúdo dos dados. Nesse caso, o proprietário dos dados pode transmitir os dados encriptados para a parte que realiza a computação para análise, com os resultados da computação permanecendo em estado encriptado; após a decriptação, o proprietário dos dados pode obter os resultados da análise. Esse mecanismo protege efetivamente a privacidade dos dados, ao mesmo tempo que permite que a parte que computa complete o trabalho necessário.

Para indústrias sensíveis a dados, como finanças e saúde, este mecanismo de proteção da privacidade é especialmente importante. Com o desenvolvimento da computação em nuvem e da inteligência artificial, a segurança dos dados tornou-se cada vez mais um foco de atenção. A Criptografia homomórfica (FHE) pode fornecer proteção de computação multipartidária nesses cenários, permitindo que as partes colaborem sem expor informações privadas. Na tecnologia blockchain, a FHE aumenta a transparência e a segurança do processamento de dados através de funcionalidades como proteção de privacidade em cadeia e revisão de transações privadas.

Comparação entre FHE e outras formas de encriptação

No domínio do Web3, FHE, provas de conhecimento zero (ZK), computação multipartidária (MPC) e ambientes de execução confiáveis (TEE) são os principais métodos de proteção da privacidade. Ao contrário do ZK, o FHE pode executar várias operações em dados encriptados sem a necessidade de primeiro descriptografar os dados. O MPC permite que as partes realizem cálculos com os dados encriptados, sem a necessidade de compartilhar informações privadas. O TEE oferece um ambiente seguro para cálculos, mas a flexibilidade no processamento de dados é relativamente limitada.

Estas tecnologias de encriptação têm as suas vantagens, mas no suporte a tarefas de cálculo complexas, a Criptografia homomórfica destaca-se especialmente. No entanto, a Criptografia homomórfica ainda enfrenta problemas de alto custo computacional e baixa escalabilidade na aplicação prática, o que a torna muitas vezes incapaz em aplicações em tempo real.

Limitações e Desafios da FHE

Apesar da forte base teórica da FHE, surgiram desafios práticos na aplicação comercial:

1. Custo computacional em larga escala: A FHE requer uma quantidade significativa de recursos computacionais, e em comparação com cálculos não encriptados, o seu custo computacional aumenta significativamente. Para operações polinomiais de alta ordem, o tempo de processamento cresce de forma polinomial, dificultando a satisfação das necessidades de cálculos em tempo real. Reduzir custos depende da aceleração por hardware dedicado, mas isso também aumenta a complexidade de implantação.

2. Capacidade de operação limitada: A FHE pode executar adições e multiplicações de dados encriptados, mas o suporte para operações não lineares complexas é limitado, o que representa um gargalo em aplicações de inteligência artificial que envolvem redes neurais profundas. Os esquemas FHE atuais ainda são principalmente adequados para cálculos lineares e polinomiais simples, com aplicações de modelos não lineares significativamente limitadas.

3. Complexidade do suporte a múltiplos usuários: FHE apresenta um bom desempenho em cenários de usuário único, mas a complexidade do sistema aumenta drasticamente quando se trata de conjuntos de dados de múltiplos usuários. O quadro de FHE de múltiplas chaves proposto em 2013, embora permita a operação de conjuntos de dados criptografados com diferentes chaves, aumenta significativamente a complexidade da gestão de chaves e da arquitetura do sistema.

A combinação de FHE e inteligência artificial

Na atual era orientada a dados, a inteligência artificial (IA) é amplamente utilizada em vários campos, mas as preocupações com a privacidade dos dados fazem com que os usuários relutem em compartilhar informações sensíveis. A Criptografia homomórfica (FHE) oferece uma solução de proteção da privacidade no campo da IA. Em cenários de computação em nuvem, os dados são geralmente encriptados durante a transmissão e armazenamento, mas muitas vezes estão em formato de texto claro durante o processamento. Com a FHE, os dados dos usuários podem ser processados mantendo-se em estado encriptado, garantindo a privacidade dos dados.

Esta vantagem é particularmente importante sob regulamentações como o GDPR, pois essas regulamentações exigem que os usuários tenham o direito de serem informados sobre a forma como seus dados são processados e garantem que os dados sejam protegidos durante a transmissão. A encriptação de ponta a ponta do FHE oferece garantias de conformidade e segurança dos dados.

Aplicações atuais de FHE na blockchain e projetos

A aplicação da FHE na blockchain está principalmente focada na proteção da privacidade dos dados, incluindo privacidade em cadeia, privacidade dos dados de treinamento de IA, privacidade de votação em cadeia e revisão de transações privadas em cadeia. Atualmente, vários projetos estão a utilizar a tecnologia FHE para promover a realização da proteção da privacidade:

• A tecnologia construída por um fornecedor de soluções FHE é amplamente utilizada em vários projetos de proteção da privacidade.
• Um projeto baseado na tecnologia TFHE, focado em operações booleanas e operações de inteiros de curto comprimento, e construiu uma pilha de desenvolvimento FHE voltada para aplicações em blockchain e IA.
• Há projetos que desenvolveram uma nova linguagem de contratos inteligentes e uma biblioteca FHE, adequadas para redes de blockchain.
• Um determinado projeto utiliza Criptografia homomórfica para implementar a proteção da privacidade em redes de computação de IA, suportando vários modelos de IA.
• Outro projeto combina FHE com inteligência artificial, oferecendo um ambiente de IA descentralizado e com proteção de privacidade.
• Há projetos como soluções Layer 2 para Ethereum, que suportam FHE Rollups e FHE Coprocessors, compatíveis com EVM e suportam contratos inteligentes escritos em Solidity.

Conclusão

A FHE, como uma tecnologia avançada que permite a execução de cálculos sobre dados encriptados, possui vantagens significativas na proteção da privacidade dos dados. Embora a aplicação comercial atual da FHE ainda enfrente desafios como elevados custos computacionais e baixa escalabilidade, espera-se que esses problemas possam ser gradualmente resolvidos através de aceleração de hardware e otimização de algoritmos. Além disso, com o desenvolvimento da tecnologia blockchain, a FHE desempenhará um papel cada vez mais importante na proteção da privacidade e no cálculo seguro. No futuro, a FHE pode se tornar a tecnologia central que sustenta o cálculo de proteção da privacidade, trazendo novas e revolucionárias inovações para a segurança dos dados.