در دنیای داده محور امروزی، توانایی استفاده از اطلاعات برای اهداف ارزشمندی مثل تحقیقات پزشکی یا پیشرفت‌های حوزه هوش مصنوعی دائماً با نیاز کلیدی حفظ حریم خصوصی داده‌ها در تقابل است. روش‌های رمزنگاری سنتی، اگرچه برای حفاظت از اطلاعات حساس حیاتی هستند، اما اغلب هنگام رمزگشایی نیازمند زمان زیادی هستند.

اینجاست که رمزنگاری کاملا همومورفیک، FHE، نقش خود را ایفا می کند و رویکردی انقلابی برای امنیت داده ارائه می‌دهد. FHE انجام محاسبات پیچیده را به صورت مستقیم روی داده های رمزنگاری شده و بدون نیاز به رمزگشایی ممکن می سازد و به این ترتیب از حریم خصوصی داده ها نیز محافظت می کند. این مقاله به توضیح FHE و اشکال مختلف آن، کاربردهای بالقوه آن در زمینه‌های مختلف، و امکانات هیجان‌انگیزی که برای آینده امن پردازش داده‌ها به ارمغان می آورد می پردازد.

نکات برجسته:

چهار سطح رمزنگاری همومورفیک وجود دارد که FHE بهترین آنان است.
FHE می تواند ضمن حفاظت از حریم خصوصی داده ها، آن ها را تجزیه و تحلیل کند، مسئله ای که در برخی موارد مانند مطالعات پزشکی، حیاتی است.
Zama و Fhenix بازیکنان برجسته در عرصه FHE هستند، اگرچه موارد دیگری نیز وجود دارند.
نیازهای محاسباتی، مقیاس پذیری، کارایی و استانداردسازی موانع مسیر توسعه FHE هستند.

FHE چیست؟ گامی بلند به سوی امنیت رمزارزها

دنیایی را تصور کنید که در آن می توانید بدون نیاز به رمزگشایی، محاسبات پیچیده ای را روی اطلاعات حساس انجام دهید. این مفهوم نهفته در رمزنگاری همومورفیک است. درست مثل این که محاسبات را از طریق یک قفل خاص انجام دهید و داده ها همچنان داخل یک محفظه امن باقی بمانند، در واقع این قفل به شما امکان می دهد جهت رسیدن به نتیجه دلخواه، داده های محافظت شده را با روش های ویژه ای، دستکاری کنید.

FHE همزمان با انجام محاسبات امن روی داده های رمزنگاری شده، از حریم خصوصی کاربر محافظت می کند و نیاز به حضور اشخاص ثالث قابل اعتماد را از بین می برد. این فناوری از این طریق، ستون اصلی تراکنش های بدون نیاز به اعتماد را مستحکم تر می کند.

اما قبل از هر چیز باید بدانیم رمزنگاری همومورفیک چیست. سطوح مختلفی از عملکرد این فناوری وجود دارد که هر کدام قابلیت های متفاوتی را ارائه می دهند:

Partially Homomorphic Encryption (PHE): این ساده ترین شکل آن است که امکان انجام عملیات اساسی مانند جمع یا تفریق را روی داده های رمزنگاری شده فراهم می کند. اگرچه این مدل کمی محدود است، اما برای سناریوهای خاص می تواند مفید باشد.
Somewhat Homomorphic Encryption (SHE): این مدل همه چیز را یک قدم فراتر می برد و از عملیات پیچیده تری مانند ضرب نیز پشتیبانی می کند، اما یک مسئله وجود دارد: تعداد عملیاتی که می توان روی داده ها انجام داد محدود است (محدودیت عمق). یک معادله پیچیده ریاضی را تصور کنید؛ SHE ممکن است مراحل اولیه را انجام دهد اما در انجام مراحل بعدی به مشکل بر بخورد.
Leveled Fully Homomorphic Encryption (L-FHE): این حالت راه حل گسترده تری را ارائه می دهد و اجازه می دهد هر تعداد محاسبه ای که لازم باشد روی داده رمزنگاری شده انجام شود، اما همچنان یک مشکل کوچک وجود دارد. این فرآیند می‌تواند از نظر محاسباتی گران‌تر تمام شود و در مقایسه با روش‌های دیگر کندتر باشد. آن را به عنوان یک ابزار قدرتمند در نظر بگیرید که ممکن است استفاده از آن کمی بیشتر از حد معمول طول بکشد.
Fully Homomorphic Encryption (FHE): گل سر سبد رمزنگاری همومورفیک، FHE، این امکان را فراهم می کند که روی داده های رمزنگاری شده، بدون هیچ محدودیتی، عملیات مختلف را انجام دهید. این یک سناریو ایده آل است که هم از حریم خصوصی محافظت می کند و هم امکان دستکاری داده ها را، در هر سطحی، فراهم می کند. با این حال، دستیابی به FHE حقیقی از نظر محاسباتی پرهزینه است و هنوز در دست توسعه است.

با شناخت انواع مختلف رمزنگاری همومورفیک، اکنون می‌توانیم طیف امکاناتی که این فناوری ارائه می دهد را بهتر درک کنیم. حال، کمی در موضوع عمیق تر شده و بررسی خواهیم کرد که FHE چگونه می تواند در زمینه های مختلف فرصت ایجاد کاربردهای پیشرفته تر را فراهم کند.

استفاده عملی FHE

توانایی FHE برای پردازش داده های رمزنگاری شده، گنجینه ای از فرصت های ارزشمند را در اختیار بخش های مختلف قرار می دهد. بیایید برخی از نمونه های کاربرد این فناوری را در دنیای واقعی، که نشان دهنده پتانسیل آن هستند، بررسی کنیم:

داده های پزشکی: بسیاری از بیمارستان ها سوابق خصوصی بیماران را در پایگاه های اطلاعاتی خود ذخیره می کنند و به دلایل اخلاقی و قانونی، این سوابق باید محرمانه بمانند. با این حال، این اطلاعات برای محققان پزشکی خارج از مجموعه که می توانند داده ها را برای به دست آوردن بینش های مهم در مورد بیماری ها و روش های درمانی بالقوه تجزیه و تحلیل کنند، بسیار ارزشمند است. با استفاده از رمزنگاری کاملا همومورفیک (FHE)، بیمارستان‌ها می‌توانند داده‌های بیماران را به‌صورت همومورفیک رمزنگاری کنند و در عین حال، محافظت از حریم خصوصی بیمار در فضای ابری را نیز آسان تر کنند.
هوش مصنوعی خودآموز، تجربه شخصی‌ سازی شده به همراه امنیت پیشرفته: پلتفرم هایی مانند یوتیوب برای شخصی‌سازی توصیه‌ها به داده‌های کاربر متکی هستند. با FHE، می توان مدل‌های هوش مصنوعی آن‌ها را مستقیماً روی داده‌های رمزنگاری‌شده کاربر آموزش داد. این به هوش مصنوعی اجازه خواهد داد بدون به خطر انداختن اطلاعات کاربر، الگوها را شناسایی کرده و تجربه او را در پلتفرم، شخصی‌سازی کند. این امر تضمین می کند که کاربران محتوایی که می خواهند را دریافت خواهند کرد و در عین حال داده های آن ها نیز ایمن نگه داشته می شوند.
دموکراسی دائو با استراتژی‌های ایمن: سازمان‌های خودمختار غیرمتمرکز (DAO) کامیونیتی های بومی اینترنتی هستند که توسط تصمیم‌گیری جمعی اداره می‌شوند. FHE می تواند حریم خصوصی رای گیری را در این دائوها ایمن نگه دارد. اعضا می توانند برای پیشنهادات، رای رمزنگاری شده خود را به صندوق بیندازند، از یکپارچگی فرآیند رای گیری اطمینان حاصل کنند و در عین حال استراتژی های رای دهی فردی را نیز محرمانه نگه دارند. این امر گاورننس ایمن و شفاف در دائوها را تضمین می کند.

FHE جاذبه ای جدید برای امنیت کریپتو است، و اینها تنها چند نمونه از پتانسیل وسیع آن هستند. همزمان با به بلوغ رسیدن این فناوری، می توانیم انتظار داشته باشیم که کاربردهای مبتکرانه بیشتری نیز ظاهر شوند و نحوه تعامل و استفاده از داده ها را، در دنیایی که حفظ حریم خصوصی در آن حیاتی است، متحول کنند.

سایر کاربردهای FHE

مزایده های آن-چین به صورت ناشناس
در دو مرحله: ارائه پیشنهاد و دریافت
مرحله یک مزایده شامل پیشنهاد مقدار رمزنگاری شده ای توکن توسط کاربران و با استفاده از قرارداد رمزنگاری شده ERC20 است.
هنگامی که مزایده به پایان برسد، قرارداد به صورت هم ریختی (همومورفیک) بالاترین پیشنهاد را تعیین می کند.
قرارداد فقط برنده مزایده را آشکار می کند و ارزش پیشنهاد برنده و پیشنهاد های غیر برنده را خصوصی نگه می دارد.
بازاری که سفارشات خرید و فروش آن قبل از تکمیل برای عموم قابل مشاهده نیستند
توکن های محرمانه ERC-20
پایگاه داده کلید-مقدار رمزنگاری شده
پل های بدون نیاز به اعتماد: از یک کلید رمزنگاری شده برای امضای تراکنش های پل به صورت همومورفیک استفاده می شود
رای گیری محرمانه: که در آن انتخاب ها و مقدار توکن ها رمزنگاری شده اند

چشم انداز FHE

FHE فقط یک مفهوم نظری نیست. چندین پروژه به طور فعال در حال جا به جایی مرزهای این فناوری هستند. در ادامه می توانید با چندین بازیکن برجسته این عرصه آشنا شوید.

Zama: این پروژه یک طرحواره L-FHE با کارایی بالا است که توسط تیم تحقیقاتی Microsoft توسعه یافته. این پروژه تعادل خوبی بین عملکرد و کارایی ارائه می دهد و آن را برای کاربردهای مختلف در دنیای واقعی مناسب می کند.
Fhenix: این پروژه منبع باز توسط تیم تحقیقاتی IBM اداره می شود و بر ایجاد کتابخانه های FHE کاربر پسند و دسترس پذیر تمرکز دارد. هدف Fhenix آزادتر کردن توسعه FHE است تا ساخت برنامه‌های کاربردی بر روی این پلتفرم نوآورانه را برای محققان و توسعه‌دهندگان بیشتری تسهیل کند.

به غیر از این دو، پروژه های قابل توجه دیگری نیز وجود دارند که هر کدام در حال کمک به پیشرفت مستدام فناوری FHE هستند. با افزایش رقابت و همکاری در این زمینه، می‌توان انتظار داشت راه‌حل‌های قدرتمندتر و کارآمدتری برای FHE ظاهر شوند.

سایر پروژه های FHE در بلاک چین:

Secret Network- یک بلاک چین با حریم خصوصی قابل تنظیم.
Sunscreen- کامپایلری برای رمزنگاری کاملاً همومورفیک و اثبات دانش صفر.
Ingonyama – شتاب دهنده سخت افزاری.
Cysic – شتاب دهنده سخت افزاری.
Mind Network- رول آپ خصوصی.

چالش ها و موانع موجود در مسیر پذیرش FHE

در حالی که FHE وعده های بسیار زیادی به همراه دارد، بدون چالش هم نیست. بزرگترین مانع در حال حاضر، نیازهای محاسباتی آن است. انجام محاسبات پیچیده روی داده های رمزنگاری شده، به قدرت و منابع پردازشی قابل توجهی نیاز دارند.

این مسئله در مقایسه با روش های رمزنگاری سنتی میتواند به زمان پردازش کندتر و مصرف انرژی بیشتر ختم شود. این فناوری مثل یک موتور قدرتمند است که می تواند کار را به راحتی انجام دهد اما به سوخت زیادی نیاز دارد.

با این حال، تقاضاهای محاسباتی تنها موانع سر راه نیستند. در ادامه چند چالش بالقوه دیگر مطرح می شود که باید در نظر گرفت:

مقیاس پذیری: با افزایش میزان داده های در حال پردازش، طرحواره های FHE ممکن است برای حفظ کارایی با مشکل مواجه شوند. راه‌حل‌های مقیاس پذیر FHE برای مدیریت مجموعه‌ داده های عظیم همچنان نیاز به پیشرفت دارند.
کارایی: در حالی که پیشرفت‌هایی در این زمینه صورت گرفته اند، FHE هنوز به اندازه روش‌های رمزنگاری سنتی در همه سناریوها کارآمد نیست. بهینه سازی الگوریتم های FHE برای عملکرد بهتر، یک حوزه تحقیقاتی مداوم است.
استانداردسازی: مانند هر فناوری جدید دیگری، فقدان طرح های استاندارد FHE می تواند مشکلات سازگاری را ایجاد کند. تقویت همکاری و ایجاد استانداردها در کل صنعت، برای پذیرش گسترده این فناوری بسیار ضروری خواهد بود.

همزمان با این چالش ها، محققان و توسعه دهندگان فعالانه در حال کار بر روی غلبه بر آنها هستند. پیشرفت‌ در حوزه سخت‌افزار، مانند پردازنده‌های تخصصی، و توسعه مداوم الگوریتم‌های کارآمدتر FHE، راه را برای آینده کاربردی تر این فناوری، هموار می‌کنند.

نتیجه

FHE چشم اندازی دگرگون کننده برای امنیت داده ها ارائه می دهد و با ایجاد امکان انجام محاسبات به طور مستقیم بر روی داده های رمزنگاری شده، آینده ای را به تصویر می کشد که در آن حریم خصوصی و تجزیه و تحلیل داده ها می توانند همزیستی داشته باشند. تصور کنید روزی از مجموعه داده‌های ناشناس برای کشفیات پزشکی و یا برای شخصی‌سازی هوش های مصنوعی بدون به خطر انداختن اطلاعات کاربر استفاده شود. اینها فقط گوشه ای از امکانات FHE هستند.

در این مقاله توضیح دادیم که چرا FHE برای امنیت کریپتو، جاذبه ای جدید است. با این حال، چالش هایی مانند نیازهای محاسباتی و مقیاس پذیری نیاز به توسعه مداوم دارند. استانداردسازی نیز برای پذیرش گسترده این فناوری بسیار مهم خواهد بود. با وجود این موانع، باز هم پتانسیل آن را نمی توان انکار کرد. با ادامه یافتن تحقیقات و روند توسعه FHE، این فناوری در حال تبدیل شدن به یک ورق برنده در زمینه های مختلف است. احتمالا در آینده، پردازش داده، امنیت و کارایی دست به دست هم خواهند داد، و FHE نیز به عنوان یک بازیگر کلیدی نقش خود را در این چشم انداز ایفا خواهد کرد.

وبلاگ ما را دنبال کنید و با زیر نظر گرفتن ردیاب بازار بلادرنگ ما، همیشه به روز بمانید تا در دنیای پرسرعت رمزنگاری، سردرگم نشوید.

سلب مسئولیت: لطفاً توجه داشته باشید که اطلاعات ارائه شده در این وب سایت فقط برای مقاصد اطلاعاتی در نظر گرفته شده اند. کوینکس هیچ مسئولیتی در قبال ضررهای مالی ناشی از تجارت رمزارزها ندارد. توصیه می شود که تحقیقات خود را انجام دهید.

FHE جاذبه جدید حوزه امنیت رمزارز است