FHE é a nova aposta para a segurança cripto: conheça a Criptografia Totalmente Homomórfica

No mundo atual, orientado por dados, a capacidade de utilizar informações para fins valiosos, como pesquisa médica ou avanços na inteligência artificial, entra em conflito constante com a necessidade crítica de privacidade de dados. 

Os métodos tradicionais de criptografia, embora cruciais para proteger informações confidenciais, costumam consumir muito tempo na descriptografia. É aqui que entra em cena a Criptografia Totalmente Homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, ou FHE, em inglês), oferecendo uma abordagem revolucionária à segurança de dados. 

A FHE promete a capacidade de realizar cálculos complexos diretamente em dados criptografados, eliminando a necessidade de descriptografia e protegendo a privacidade durante todo o processo. Neste artigo, vamos entender a FHE, suas diferentes formas, aplicações potenciais e as possibilidades que esta tecnologia oferece para o processamento seguro de dados.

Destaques:

• Há quatro níveis de criptografia homomórfica; FHE é o ideal.
• FHE pode analisar dados enquanto protege a privacidade, o que é vital em alguns critérios, como estudos médicos.
• Zama e Fhenix são atores proeminentes na FHE, mas também há muitos outros.
• As demandas computacionais, escalabilidade, eficiência e padronização são os obstáculos para o desenvolvimento do FHE.

Um salto para a segurança cripto: O que é FHE?

Imagine um mundo onde você possa realizar cálculos complexos em informações confidenciais sem precisar descriptografá-las. Este é o conceito por trás da criptografia homomórfica. 

É como realizar cálculos por meio de um bloqueio especial, e os dados permanecem protegidos por dentro, mas o bloqueio permite manipulá-los de maneiras específicas para obter o resultado desejado.

O FHE permite cálculos seguros em dados criptografados, protegendo a privacidade do usuário e eliminando a necessidade de terceiros confiáveis, solidificando o princípio básico das criptomoedas; transações sem necessidade de confiança.

Mas, primeiro, precisamos saber o que é a criptografia homomórfica. Existem diferentes níveis de funcionalidade, cada um oferecendo capacidades variadas:

• Criptografia Parcialmente Homomórfica (PHE): Esta é a forma mais simples, permitindo operações básicas como adição ou subtração em dados criptografados. Embora seja limitada, é útil para cenários específicos.

• Criptografia um tanto homomórfica (SHE): SHE leva as coisas um passo adiante. Ela suporta operações mais complexas, como multiplicação, mas há um problema: o número de operações que você pode realizar nos dados é limitado (limitação de profundidade). Imagine uma equação matemática complexa. SHE pode lidar com as etapas iniciais, mas terá dificuldades com as posteriores.

• Criptografia Totalmente Homomórfica Nivelada (L-FHE): L-FHE oferece uma solução mais versátil, permitindo qualquer número de cálculos em dados criptografados, mas com uma compensação. O processo pode ser computacionalmente caro e mais lento em comparação com outros métodos. Pense nisso como uma ferramenta poderosa, mas pode demorar um pouco mais para ser usada.

• Criptografia Totalmente Homomórfica (FHE): O Santo Graal da criptografia homomórfica, FHE permite operações ilimitadas em dados criptografados sem quaisquer limitações.

É o cenário ideal, oferecendo total privacidade e permitindo qualquer nível de manipulação de dados. No entanto, alcançar o verdadeiro FHE é computacionalmente exigente e ainda está em desenvolvimento.

Ao compreender esses diferentes tipos de criptografia homomórfica, podemos apreciar o espectro de possibilidades que esta tecnologia oferece. 

Uso prático da FHE

A capacidade da FHE de processar dados criptografados abre um tesouro de possibilidades em vários setores. Vamos explorar alguns exemplos do mundo real que mostram seu potencial:

• Dados Médicos: Muitos hospitais armazenam registros privados de pacientes nas suas bases de dados e, por razões éticas e legais, estes registos devem ser mantidos confidenciais. No entanto, esta informação é altamente valiosa para investigadores médicos externos que podem analisar os dados para obter informações importantes sobre doenças e potenciais métodos de tratamento.

Ao usar a criptografia totalmente homomórfica (FHE), os hospitais podem criptografar os dados dos pacientes de forma homomórfica, facilitando a proteção da privacidade do paciente na nuvem.

• IA no piloto automático, experiências personalizadas com segurança aprimorada: plataformas como o YouTube dependem de dados do usuário para personalizar recomendações. 

Com o FHE, seus modelos de inteligência artificial (IA) podem ser treinados diretamente em dados criptografados do usuário, permitindo identificar padrões e personalizar experiências sem comprometer as informações do usuário. Isso garante que os usuários obtenham o conteúdo que desejam, ao mesmo tempo que mantêm seus dados seguros.

• Democracia DAO com estratégias seguras: Organizações Autônomas Descentralizadas (DAOs) são comunidades nativas da Internet governadas pela tomada de decisões coletivas. A FHE pode garantir a privacidade do voto nas DAOs. 

Assim, os membros podem emitir votos criptografados nas propostas, garantindo a integridade do processo de votação e mantendo a confidencialidade das estratégias de votação individuais. Isto promove uma governança segura e transparente dentro das DAOs.

FHE é a nova aposta para a segurança cripto, e estes são apenas alguns exemplos de seu vasto potencial. À medida que a tecnologia amadurece, podemos esperar o surgimento de aplicações ainda mais inovadoras, transformando a forma como interagimos e utilizamos os dados num mundo consciente da privacidade.

Outras aplicações da FHE 

• Leilões cegos on-chain
• Duas fases: uma fase de licitação e uma fase de reivindicação
•  Uma fase de licitação consiste em usuários licitando uma quantidade criptografada de tokens usando o contrato ERC20 criptografado
• Quando o leilão termina, o contrato determina homomorficamente o licitante com lance mais alto
• Divulga apenas o licitante vencedor, mantendo privados o valor do lance vencedor e os valores dos lances não vencedores
• Mercado onde as ordens de compra e venda não são visíveis ao público antes de serem preenchidas
• Tokens ERC-20 confidenciais
• Banco de dados de valores-chave criptografado
• Pontes sem necessidade de confiança: uma chave criptografada é usada para assinar transações de ponte homomorficamente
• Votação confidencial: escolhas criptografadas e quantidades de tokens

A perspectiva para FHE

A FHE não é apenas um conceito teórico; vários projetos estão ativamente ampliando os limites desta tecnologia. Aqui estão alguns dos principais players:

• Zama: Desenvolvido pela Microsoft Research, Zama é um esquema L-FHE de alto desempenho. Oferece um bom equilíbrio entre funcionalidade e eficiência, tornando-o adequado para diversas aplicações do mundo real.

• Fhenix: Este projeto de código aberto da IBM Research concentra-se na criação de bibliotecas FHE acessíveis e fáceis de usar. A Fhenix visa democratizar o desenvolvimento da FHE, facilitando aos pesquisadores e desenvolvedores a construção de aplicações nesta plataforma inovadora.

Além destes dois, existem outros projetos dignos de nota, cada um contribuindo para o avanço contínuo da tecnologia FHE. À medida que a concorrência e a colaboração neste campo aumentam, podemos esperar o surgimento de soluções FHE ainda mais poderosas e eficientes.

Outros projetos FHE na blockchain:

• Secret Network – blockchain com privacidade customizável.
• Sunscreen – uma compilador para criptografia totalmente homomórfica e provas de conhecimento zero.
• Ingonyama – aceleração de hardware.
• Cysic – aceleração de hardware.
• Mind Network –rollup privado.

Desafios e obstáculos para a adoção de FHE

Embora a FHE seja imensamente promissora, ela tem seus desafios. O maior obstáculo atualmente reside em suas demandas computacionais. A execução de cálculos complexos em dados criptografados requer recursos e poder de processamento significativos.

Isto pode traduzir-se em tempos de processamento mais lentos e num maior consumo de energia em comparação com os métodos tradicionais de encriptação. É como um motor potente que pode realizar o trabalho facilmente, mas requer muito combustível.

No entanto, as demandas computacionais não são o único obstáculo. Aqui estão alguns outros desafios potenciais a serem considerados:

• Escalabilidade: À medida que a quantidade de dados processados ​​aumenta, os esquemas FHE podem ter dificuldades para manter a eficiência. O dimensionamento das soluções FHE para lidar com conjuntos de dados massivos continua a ser um trabalho em andamento.
• Eficiência: Embora haja avanços, a FHE ainda não é tão eficiente quanto os métodos tradicionais de criptografia em todos os cenários. A otimização de algoritmos FHE para melhor desempenho é uma área de pesquisa contínua.
• Padronização: Tal como acontece com qualquer nova tecnologia, a falta de esquemas FHE padronizados pode criar problemas de compatibilidade. Promover a colaboração e estabelecer padrões para toda a indústria será crucial para uma adoção generalizada.

Investigadores e desenvolvedores estão trabalhando ativamente para superar estes desafios. Os avanços no hardware, como processadores especializados, e o desenvolvimento contínuo de algoritmos FHE mais eficientes estão abrindo caminho para um futuro mais prático para esta tecnologia.

Conclusão

FHE apresenta uma visão transformadora para a segurança de dados. Ao permitir cálculos diretamente em dados criptografados, abre-se um futuro onde a privacidade e a análise de dados podem coexistir. 

Imagine a pesquisa médica aproveitando conjuntos de dados anônimos para inovações ou a personalização da IA ​​prosperando sem comprometer as informações do usuário. Estes são apenas vislumbres das possibilidades que o FHE oferece.

Explicamos por que o FHE é a nova aposta para a segurança cripto. No entanto, desafios como demandas computacionais e escalabilidade exigem desenvolvimento contínuo. A padronização também será crucial para a adoção generalizada. 

Apesar desses obstáculos, o potencial é inegável. À medida que a pesquisa e o desenvolvimento continuam, FHE está preparado para se tornar um divisor de águas em vários campos. O futuro do processamento de dados provavelmente será aquele em que a segurança e a utilização andam de mãos dadas, e FHE se destaca como um ponto fundamental na definição desse futuro.

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