Что такое гомоморфное шифрование? Простое руководство

Гомоморфное шифрование открывает двери к более безопасной аналитике, персонализированным услугам и соблюдению нормативных требований, не подвергая риску данные клиентов. По мере того, как законы о конфиденциальности ужесточаются, а нарушения становятся все более дорогостоящими, понимание этой технологии важно как никогда.

Концепция гомоморфного шифрования

В этой статье гомоморфное шифрование описывается простым английским языком: что это такое, как оно работает, различные типы, реальные применения, проблемы и то, является ли оно разумным шагом для Вашего бизнеса.


Оглавление

  1. Что такое гомоморфное шифрование?
  2. Понимание гомоморфного шифрования: Основы
  3. История и эволюция гомоморфного шифрования
  4. Типы гомоморфного шифрования
  5. Как работает гомоморфное шифрование
  6. Применение гомоморфного шифрования в реальном мире
  7. Каковы ограничения и проблемы?
  8. Будущее гомоморфного шифрования
  9. Подходит ли гомоморфное шифрование для Вашего бизнеса?

Сэкономьте 10% на SSL-сертификатах, сделав заказ в SSL Dragon сегодня!

Быстрая выдача, надежное шифрование, 99,99% доверия к браузерам, специализированная поддержка и 25-дневная гарантия возврата денег. Код купона: SAVE10

Детальное изображение дракона в полете

Что такое гомоморфное шифрование?

Гомоморфное шифрование позволяет выполнять математические операции, такие как сложение или умножение, над зашифрованными данными без их расшифровки. При расшифровке конечный результат совпадает с результатом операций, выполненных над исходными данными. Этот метод обеспечивает безопасную обработку данных в недоверенных средах, что делает его ценным для приложений, ориентированных на конфиденциальность.


Понимание гомоморфного шифрования: Основы

Давайте рассмотрим, чем гомоморфное шифрование отличается от традиционного шифрования. При использовании стандартных методов Вы зашифровываете данные в шифротекст с помощью открытого ключа, и только владелец закрытого ключа может их прочитать. Но если Вам нужно обработать эти данные, провести поиск, проанализировать тенденции или обучить модель, то сначала их нужно расшифровать. Это означает, что во время обработки данные подвергаются потенциальным угрозам.

Гомоморфное шифрование позволяет избежать этой проблемы. Оно позволяет кому-то выполнять вычисления непосредственно над зашифрованными данными. При расшифровке результат будет таким же, как если бы он выполнил те же операции с незашифрованными данными. Таким образом, данные остаются в безопасности на протяжении всего процесса.

Крейг Джентри (исследователь IBM, создавший первую схему FHE) объяснил это с помощью простой аналогии: Представьте себе запертый ящик, в котором хранится какой-то предмет. Человек в перчатках может манипулировать предметом через коробку: встряхнуть его, взвесить или изменить, не отпирая ее. Именно это и делает гомоморфное шифрование: оно позволяет Вам работать с данными, никогда не видя их исходной формы.

Вот как происходит этот процесс шаг за шагом:

  1. Открытый текст: Оригинальные данные, которые можно прочитать.
  2. Шифрование: Данные шифруются с помощью открытого ключа, в результате чего получается шифротекст.
  3. Гомоморфная операция: К зашифрованным данным применяется операция, например, сложение или умножение.
  4. Зашифрованный результат: Система выдает новый шифртекст.
  5. Расшифровка: Приватный ключ расшифровывает результат.
  6. Окончательный результат: Расшифрованный результат соответствует тому, что Вы получили бы, применив операцию к исходным данным.

Именно эта взаимосвязь между открытым и зашифрованным текстом в гомоморфной системе делает ее такой мощной для обеспечения конфиденциальности данных. Системе никогда не нужно раскрывать незашифрованные значения или даже прикасаться к ним.

Благодаря такой структуре Вы можете безопасно использовать зашифрованный поиск, безопасную обработку данных в облаке и аналитику без утечки частной информации. Это значительное преимущество для владельцев сайтов, разработчиков приложений и облачных платформ, обрабатывающих пользовательские данные.

Визуальное гомоморфное шифрование

История и эволюция гомоморфного шифрования

Идея вычислений на зашифрованных данных существует уже несколько десятилетий, но долгое время она считалась невозможной. Все изменилось в 2009 году, когда Крейг Джентри разработал первую полностью гомоморфную схему шифрования. Его подход объединил криптографию на основе решетки и ввел бутстраппинг— метод, который уменьшает шум, возникающий при повторении зашифрованных операций.

До работы Джентри существовало только частично гомоморфное шифрование. RSA позволяла шифровать умножение. Пайе поддерживал сложение. ЭльГамаль обеспечивал вероятностное шифрование с мультипликативными свойствами. Но ни одна из этих систем не позволяла выполнять более одного вида операций. Они были ограничены, предлагая только базовые возможности.

Прорыв Джентри положил начало новой эре. С течением времени исследователи разрабатывали более эффективные схемы:

  • Брекерски-Гентри-Вайкунтанатан (BGV)
  • Brakerski/Fan-Vercauteren (BFV)
  • Чхон-Ким-Сон (CKKS)
  • FHEW (быстрое гомоморфное шифрование через торус)
  • TFHE (Быстрое полностью гомоморфное шифрование через торус)

Эти системы повысили производительность, сократили время ожидания и сделали гомоморфное шифрование более практичным. Библиотеки, такие как Microsoft SEAL, IBM’s HElib и OpenFHE, облегчили разработчикам тестирование и внедрение реальных решений.

Начали формироваться усилия по стандартизации. Консорциум по стандартизации гомоморфного шифрования при поддержке NIST (Национального института стандартов и технологий) работал над определением лучших практик и обеспечением совместимости всех реализаций.

Гомоморфное шифрование превратилось из теоретической идеи в область активного развития. Сегодня компании используют его для безопасной аналитики данных, зашифрованного поиска и частного машинного обучения. Эффективность остается проблемой, но улучшения происходят быстро.


Типы гомоморфного шифрования

Гомоморфное шифрование включает в себя различные типы, каждый из которых поддерживает различные операции над зашифрованными данными. Эти категории различаются по сложности поддерживаемых ими гомоморфных операций и вычислительной эффективности.

Частично гомоморфное шифрование (PHE)

Частично гомоморфное шифрование поддерживает только определенные математические операции над зашифрованными значениями, например, либо сложение, либо умножение, но не то и другое. Эти схемы быстрые и легкие, но имеют ограниченное применение.

Примеры включают:

  • Шифрование RSA, поддерживающее гомоморфное умножение
  • Схема шифрования Paillier, которая позволяет выполнять гомоморфное сложение
  • ElGamal, который выполняет мультипликативные операции

Вы можете использовать PHE в системах, которые последовательно применяют одну операцию, например, суммируют зашифрованные подсчеты голосов или выполняют зашифрованный поиск по ключевым словам. Эти схемы подходят для тех случаев, когда не требуется произвольных вычислений или сложной логики.

Гомоморфное шифрование (Somewhat Homomorphic Encryption, SHE)

Гомоморфное шифрование позволяет выполнять сложение и умножение, но только для ограниченного числа операций. По мере выполнения большего количества вычислений в шифротексте накапливается шум, что в конечном итоге делает расшифровку ненадежной.

Схемы SHE могут управлять зашифрованными данными на ранних стадиях машинного обучения, предиктивного анализа или аналитики данных. Они также полезны в приложениях для работы с медицинскими данными и в статистике с сохранением конфиденциальности, где на каждый вход требуется всего несколько операций.

Ограничения: Вы должны отслеживать, сколько шума накапливается, и останавливаться до того, как он испортит результат. Большинство схем гомоморфного шифрования не поддерживают циклы или глубокие цепочки вычислений.

Уровневое полностью гомоморфное шифрование

Уровневый FHE обладает большими возможностями, чем SHE. Он позволяет Вам выполнять любое количество операций, но только до фиксированной глубины. В отличие от полного FHE, он не требует загрузки, что повышает производительность.

Leveled FHE подходит для задач с зашифрованной формой и известной сложностью, таких как выполнение арифметических схем с фиксированным уровнем в кибербезопасности или структурированных рабочих процессов обработки данных.

Этот метод подходит для конвейеров машинного обучения, в которых операции повторяются в определенной последовательности. Он обеспечивает баланс между производительностью и умеренными требованиями к безопасности данных.

Полностью гомоморфное шифрование (FHE)

Полностью гомоморфное шифрование поддерживает неограниченное количество сложений и умножений над шифртекстом. Оно может выполнять гомоморфные вычисления произвольной глубины. Он идеально подходит для коммерческих облачных сред, криминалистического распознавания изображений и безопасных многосторонних вычислений.

Схемы FHE используют криптографию на основе решетки и часто реализуют программируемый бутстрап для управления шумом шифртекста. Несмотря на меньшую скорость, FHE остается единственным методом, который может безопасно выполнять любые вычисления без утечки незашифрованных данных.

FHE поддерживает операции с зашифрованными сообщениями, не требуя расшифровки на каком-либо этапе. Это особенно ценно для систем, работающих с конфиденциальными данными и требующих долгосрочной защиты информации.

Выбор правильной схемы гомоморфного шифрования зависит от того, какая функциональность и конфиденциальность необходима Вашей системе.


Сэкономьте 10% на SSL-сертификатах, сделав заказ в SSL Dragon сегодня!

Быстрая выдача, надежное шифрование, 99,99% доверия к браузерам, специализированная поддержка и 25-дневная гарантия возврата денег. Код купона: SAVE10

Детальное изображение дракона в полете

Как работает гомоморфное шифрование

Гомоморфное шифрование встраивает зашифрованные данные в структурированное математическое пространство, где Вы можете выполнять сложение и умножение, ничего не расшифровывая. В отличие от базовых схем шифрования, которые зашифровывают данные, гомоморфное шифрование сохраняет алгебраические отношения через зашифрованные вычисления.

В основе большинства систем полностью гомоморфного шифрования (FHE) лежит криптография на основе решеток. Решетки образуют многомерные сетки, где математические проблемы, такие как обучение с ошибками (LWE) или кольцевое обучение с ошибками (RLWE), являются вычислительно сложными для решения. Эти проблемы обеспечивают безопасность шифрования и составляют математическую основу многих схем гомоморфного шифрования.

Когда Вы выполняете операции с зашифрованными данными, возникает побочный эффект, называемый шумом. Этот шум увеличивается с каждым вычислением. Если оставить его без внимания, он сделает шифротекст слишком испорченным для правильной расшифровки.

Вот тут-то и приходит на помощь bootstrapping — он обновляет шифртекст и уменьшает шум, чтобы система могла обрабатывать зашифрованные данные.

Программируемый бутстраппинг расширяет эти возможности, сочетая управление шумом с определенными функциональными преобразованиями, что позволяет выполнять более сложные вычисления в реальных задачах. Бутстраппинг остается узким местом во многих системах, но его скорость улучшается благодаря новым исследованиям.

Гомоморфные операции работают как арифметические схемы, состоящие из затворов, которые имитируют математические функции. Эти схемы обрабатывают зашифрованное сообщение послойно. Количество слоев, которые Вы можете вычислить перед загрузкой, зависит от таких факторов, как экспонента шифрования и порог шума.

Каждая система использует открытый ключ для шифрования данных и закрытый ключ для их расшифровки. Такая структура позволяет системам работать с данными без доступа к исходному открытому тексту, поддерживая безопасные рабочие процессы в области кибербезопасности, машинного обучения и безопасных многосторонних вычислений.

Сочетая эти математические инструменты, системы гомоморфного шифрования позволяют Вам обрабатывать конфиденциальные данные, не раскрывая их.


Применение гомоморфного шифрования в реальном мире

Гомоморфное шифрование уже меняет то, как предприятия, медицинские учреждения и правительства работают с частной информацией. Оно обеспечивает безопасную обработку данных в разных секторах, сохраняя конфиденциальность даже в общих или сторонних системах. Вот основные приложения, в которых используется этот метод шифрования:

  • Безопасные облачные вычисления. Предприятия используют гомоморфное шифрование для обработки зашифрованных данных на сторонних серверах, не отказываясь от контроля. Облачная платформа выполняет такие задачи, как анализ данных или поисковые запросы, в то время как данные, находящиеся в удаленных средах, всегда зашифрованы.
  • Анализ данных о здравоохранении. Больницы и исследователи полагаются на обработку зашифрованных данных, чтобы сохранить конфиденциальность пациентов. Они анализируют результаты тестов и диагностические тенденции, не имея доступа к незашифрованным значениям, что помогает им соблюдать законы о конфиденциальности.
  • Финансовые услуги и конфиденциальная аналитика. Банки и финансовые учреждения используют алгоритмы прогнозирования цен на акции, моделирования рисков и обнаружения мошенничества на основе гомоморфных вычислений. Эти сервисы сохраняют информацию о пользователе в тайне, предоставляя при этом точные прогнозы.
  • Безопасные системы голосования. Правительства используют полностью гомоморфное шифрование для защиты целостности голосования. Выбор избирателей остается зашифрованным во время подсчета голосов, что обеспечивает конфиденциальность и доверие к результатам выборов.
  • Частные вычисления ИИ/МЛ. Разработчики обучают модели машинного обучения на зашифрованных наборах данных, чтобы сохранить конфиденциальные данные во время обучения алгоритмов. С помощью схем FHE предприятия получают информацию, не раскрывая конфиденциального содержимого.
  • Соответствие нормативным требованиям. Отрасли, связанные такими нормативными актами, как GDPR или HIPAA, используют схемы гомоморфного шифрования, чтобы оставаться в соответствии с требованиями. Это подтверждает, что они защищают информацию пользователя даже во время обработки, поддерживая безопасную аналитику данных и трансграничный обмен данными.
  • Приложения для владельцев сайтов и онлайн-бизнеса. Если у Вас есть сайт электронной коммерции или Вы работаете с профилями клиентов, это шифрование позволит Вам обрабатывать поведение, предпочтения или историю покупок в зашифрованном виде. Вы можете предложить персонализацию, сохраняя контроль и конфиденциальность.

Эти приложения показывают, как гомоморфное шифрование уравновешивает удобство использования и конфиденциальность. Оно защищает Вашу систему и Ваших пользователей, не закрывая ценность Ваших данных.


Каковы ограничения и проблемы?

Гомоморфное шифрование дает реальные преимущества, но оно также сопряжено с серьезными проблемами, которые разработчикам и компаниям необходимо учитывать, прежде чем переходить на него. Это не просто незначительные проблемы. Они напрямую влияют на то, насколько осуществимы и масштабируемы гомоморфные системы на практике.

Вот наиболее распространенные ограничения:

  • Накладные расходы на вычисления и проблемы с производительностью: Гомоморфное шифрование работает медленнее, чем работа с незашифрованными данными. Сложные гомоморфные операции, особенно в схемах полностью гомоморфного шифрования, требуют больше циклов процессора и памяти. Бесконечное выполнение операций умножения может занять гораздо больше времени, чем в среде открытого текста.
  • Сложность реализации: Построить систему, использующую алгоритмы гомоморфного шифрования, не так-то просто. Вам необходимо понимать криптографию на основе решетки, настраивать такие параметры, как экспонента шифрования, и правильно управлять ключами. Ошибки в настройке могут нарушить функциональность или ослабить безопасность данных.
  • Практические соображения по развертыванию: Системы, поддерживающие гомоморфные вычисления, часто полагаются на экспериментальные библиотеки или академические реализации. Интеграция с коммерческими платформами может потребовать индивидуальной разработки. Вам также придется решать проблемы с обновлениями, совместимостью и ограничениями реального времени.
  • Эффективность и удобство использования: Текущее состояние большинства гомоморфных инструментов не поддерживает обработку в режиме реального времени. Даже с такими оптимизациями, как программируемая загрузка, достижение приемлемой скорости для интерактивных приложений все еще остается нерешенной задачей. Большинство систем поддерживают лишь ограниченное количество математических вычислений, прежде чем потребуется обновление.

Как преодолеть эти трудности?

Команды продолжают совершенствовать схемы FHE, оптимизировать арифметические схемы и снижать требования к ресурсам. Новые библиотеки направлены на уменьшение размера шифротекста, повышение эффективности криптографии с открытым ключом и поддержку более сложных рабочих процессов для безопасных многосторонних вычислений и анализа данных.

Хотя эти проблемы реальны, они не являются постоянными. Гомоморфное шифрование быстро развивается. С каждым новым шагом барьеры уменьшаются, и все больше предприятий находят способы безопасно и эффективно использовать эту технологию. В следующем разделе мы рассмотрим будущее голоморфного шифрования.


Будущее гомоморфного шифрования

Благодаря активным исследованиям и сотрудничеству в криптографическом сообществе, гомоморфное шифрование продвигается к практическому применению. Исследователи работают над тем, чтобы сделать схемы полностью гомоморфного шифрования более быстрыми и масштабируемыми. Усовершенствования в программируемой загрузке, более четкие арифметические схемы и оптимизированные алгоритмы шифрования приближают технологию к производительности в реальном времени.

Помимо шифрования как такового, будущие системы будут сочетать гомоморфное шифрование с другими методами сохранения конфиденциальности. Интеграция с блокчейном, доказательствами с нулевым знанием и безопасными анклавами позволит зашифрованным системам проверять, вычислять и хранить данные в сетях без ущерба для конфиденциальности.

Прорыв в криптографии на основе решетки или более быстрые схемы FHE могут вскоре сократить разрыв в производительности между обработкой зашифрованных и незашифрованных данных. Это сделает безопасные многосторонние вычисления и зашифрованное машинное обучение практичными в масштабе.

В ближайшие 3-5 лет ожидайте более широкого применения в облачных сервисах, здравоохранении, финансах и веб-приложениях. Компании, занимающиеся вопросами кибербезопасности, конфиденциальности данных или соблюдения нормативных требований, должны внимательно следить за этим направлением. Оно не будет долго оставаться нишевым.


Подходит ли гомоморфное шифрование для Вашего бизнеса?

Если Вы обрабатываете конфиденциальные данные в облачных средах, работаете с медицинскими данными или занимаетесь анализом данных, содержащих личную информацию, этот метод шифрования поможет защитить конфиденциальность пользователей без ущерба для функциональности.

Гомоморфное шифрование — это разумный выбор, когда Вашей организации необходимо выполнять прогнозный анализ, машинное обучение или безопасные многосторонние вычисления без расшифровки данных.

Используйте частично гомоморфное шифрование для простых, повторяющихся операций, например, сумм. Выбирайте выровненное FHE, если Вы знаете глубину вычислений. Переходите к схемам полностью гомоморфного шифрования, когда требуется гибкость и полная конфиденциальность.

Тем не менее, в некоторых случаях другие варианты сохранения конфиденциальности, такие как безопасные анклавы, доверенное оборудование или доказательства нулевого знания, могут предложить более легкую краткосрочную интеграцию.

Принятие решения зависит от Ваших технических возможностей и чувствительности данных, которыми Вы управляете. Оцените влияние на производительность, поддержку зашифрованных данных и то, нужна ли Вашей системе обработка зашифрованных форм в недоверенной инфраструктуре.

Следите за консорциумом по стандартизации гомоморфного шифрования, NIST и обновлениями библиотек с открытым исходным кодом, таких как OpenFHE или Microsoft SEAL, чтобы быть в курсе последних событий. По мере появления новых инструментов и совершенствования алгоритмов шифрования, гомоморфное шифрование будет становиться все более доступным для предприятий любого размера.


Повысьте уровень доверия и безопасности Вашего сайта

Вы видели, как гомоморфное шифрование обеспечивает безопасность данных даже во время их обработки. Теперь пришло время укрепить фундамент, на который уже опирается Ваш сайт, — SSL-сертификаты. В SSL Dragon мы специализируемся на сертификатах, которые защищают информацию Ваших клиентов при передаче и вызывают доверие у каждого посетителя.

Независимо от того, нужен ли Вам однодоменный, подстановочный или многодоменный SSL, наши решения легко сочетаются с Вашей хостинговой средой и плавно интегрируются с контент-платформами. Защитите свой сайт сегодня, чтобы сохранить доверие клиентов и соответствовать отраслевым стандартам.

Сэкономьте 10% на SSL-сертификатах при заказе сегодня!

Быстрая выдача, надежное шифрование, 99,99% доверия к браузеру, специализированная поддержка и 25-дневная гарантия возврата денег. Код купона: SAVE10

Детальное изображение дракона в полете
Написано

Опытный автор контента, специализирующийся на SSL-сертификатах. Превращает сложные темы кибербезопасности в понятный, увлекательный контент. Вносите свой вклад в повышение уровня цифровой безопасности с помощью впечатляющих рассказов.