원작자: Haotian
FHE(완전 동형 암호화)에 대한 Vitalik의 기사는 새로운 암호화 기술에 대한 모든 사람의 탐구와 상상력에 다시 한 번 영감을 주었습니다. 제 생각에는 FHE 완전 동형 암호화는 실제로 ZKP 기술의 상상보다 한 단계 더 크며 AI+Crypto가 더 많은 애플리케이션 시나리오를 구현하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그것을 이해하는 방법?
1) 정의: FHE 완전 동형 암호화를 사용하면 데이터 및 개인 정보 노출에 대한 걱정 없이 특정 형태의 암호화된 데이터에 대한 작업을 수행할 수 있습니다. 반면, ZKP는 암호화된 상태에서 데이터를 일관되게 전송하는 문제만 해결할 수 있습니다. ; 완전 동형 암호화에는 제한이 없지만 작업의 대상 범위는 다대다 암호화 작업 방식으로 간주될 수 있습니다.
2) 작동 방식: 기존 컴퓨터 작업은 일반 텍스트 데이터로 작동합니다. 암호화된 데이터가 암호화된 경우 계산 전에 해독해야 하므로 필연적으로 개인 데이터가 노출됩니다. 동형암호는 연산 결과가 평문의 결과와 동일하게 유지되도록 암호문을 동형적으로 변환할 수 있는 특수한 암호화 방식을 구성합니다. 동형암호 시스템에서 평문의 추가는 암호문의 곱(규칙)과 동일하므로, 평문 데이터를 추가하려면 암호문(등가)만 곱하면 됩니다.
즉, 동형암호는 특수한 동형변화를 이용하여 데이터를 암호문 상태에서 연산하여 평문과 동일한 결과를 얻을 수 있도록 하며, 연산규칙의 동형 대응 특성만을 보장하면 된다.
3) 적용 시나리오: 전통적인 인터넷 분야에서 FHE 완전 동형 암호화는 클라우드 스토리지, 생체 인식, 의료 건강, 금융, 광고 및 유전자 서열 분석과 같은 광범위한 분야에 적용될 수 있습니다. 생체 인식을 예로 들면 개인 지문, 홍채, 얼굴 및 기타 생체 인식 데이터는 모두 민감한 데이터입니다. FHE 기술을 사용하면 이러한 데이터를 서버 암호문 상태에서 비교하고 확인할 수 있습니다. 의료 및 건강 분야는 FHE를 사용하여 세분화될 수 있으므로 원본 데이터를 공유하지 않고도 다양한 의료 구조가 공동 분석 및 모델링을 수행할 수 있습니다.
암호화폐 분야에서 FHE 애플리케이션 공간은 게임, DAO 투표 거버넌스, MEV 보호, 개인정보 거래, 규정 준수 등과 같은 여러 개인정보 보호 요구 시나리오를 포함할 수도 있습니다. 게임 장면을 예로 들어보겠습니다. 플랫폼은 플레이어의 손에 있는 카드를 염탐하지 않고 게임을 홍보하기 위한 계산을 수행하여 게임을 더욱 공정하게 만듭니다.
DAO 투표를 예로 들면, 고래는 주소와 투표 수를 노출하지 않고 투표 거버넌스에 참여할 수 있으므로 프로토콜은 계산을 통해 투표 결과를 생성할 수 있습니다. 또한 사용자는 암호화된 거래를 Mempool에 전달할 수 있으므로 대상 주소와 전송 금액을 피할 수 있습니다. 개인 정보가 노출됩니다. 또 다른 예로 규제 시나리오에서 정부는 자본 풀을 모니터링하고 법적 거래의 개인 데이터를 확인하지 않는 화폐 시스템에서 블랙 주소의 자산을 매각할 수 있습니다.
4) 단점: 컴퓨터가 일반 텍스트에 대해 일반적인 작업을 수행하는 컴퓨팅 환경은 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 외에도 조건부 루프, 논리 게이트 판단 등이 더 복잡하다는 점에 주목할 가치가 있습니다. 반 동형 암호화와 완전 동형 암호화는 현재 덧셈과 곱셈을 통해서만 빠르게 확장될 수 있습니다. 더 복잡한 연산에는 조합과 중첩이 필요하므로 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 증가합니다.
따라서 이론적으로 완전 동형암호는 모든 계산을 지원할 수 있지만, 성능 병목 현상과 알고리즘 특성으로 인해 현재 효율적으로 수행할 수 있는 동형 계산의 종류와 복잡성이 매우 제한적입니다. 일반적으로 복잡한 작업에는 많은 양의 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 따라서 완전 동형암호 기술의 구현 과정은 사실상 알고리즘 최적화와 컴퓨팅 파워 비용 제어 최적화의 개발 과정이다. 하드웨어 가속과 컴퓨팅 파워 향상 이후의 성능에 특히 주의를 기울여야 한다.
~ 위에
내 생각에는 FHE 완전 동형 암호화는 단기간에 성숙하고 적용하기 어렵지만 ZKP 기술의 확장 및 보완으로 AI 대형 모델 개인 정보 보호 컴퓨팅, AI 데이터 공동 모델링, AI 협업 교육 및 암호화 개인 정보 보호를 제공할 수 있습니다. 통합은 규제된 거래 및 암호화폐 확장과 같은 측면에서 좋은 지원 가치를 제공합니다.
