同態加密
定義和基本概念
同態加密是密碼學的一項革命性進步，允許直接對加密資料執行計算。與必須解密才能使用資料的傳統方法不同，同態加密可確保資訊在處理的所有階段都受到保護。
此過程提供完全的保密性：只有持有解密金鑰的人才能存取結果。這對於醫療保健、金融服務和雲端運算等資料保護至關重要的敏感產業尤其有價值。
簡而言之，這項技術將先進的安全性與便利性結合在一起，無需在隱私和功能之間做出妥協。
歷史與演變
同態加密的概念最早出現在 1978 年，這要歸功於 Ronald Rivest、Leonard Adleman 和 Michael Dertouzos 等富有遠見的研究人員。然而直到 2009 年，Craig Gentry 才提出了第一個基於加密格的方案的實際實施方案。
自那時以來，已經取得了重大進展：
減少加密噪聲，提高計算的準確性。
優化演算法，使處理更快。
開發 HElib（IBM 和 SEAL（Microsoft）等開源程式庫，促進更廣泛的採用。
與其他加密方法的比較
同態加密與其他加密方法（例如對稱演算法或零知識 (ZK) 證明）的區別在於，它在處理過程中具有獨特的資料機密性保護能力。
加密方法 主要特點 主要優勢 主要限制
同態加密 對加密資料進行計算 永久保密 計算複雜度高
對稱加密 快速加密解密 簡單快速 計算過程中資料不受保護
零知識（ZK）證明 無需透露資訊的驗證 區塊鏈上的可擴展性 計算的中心化
與對稱加密不同，FHE（全同態加密）即使在處理過程中也能確保保護。雖然同態加密與 ZK 具有相同的保密性目標，但它並不需要集中式證明者。
同態加密原理與演算法
常規操作
同態加密正在徹底改變敏感資料的使用方式。與需要解密資料才能進行處理的傳統方法不同，FHE（完全同態加密）允許直接對加密資料進行計算，而無需透露其內容。
基本原理：加密資料計算的結果與明文資料計算的結果相同，但受到永久加密的保護。
範例：一家公司可能會在將資料傳輸給外部服務提供者（例如雲端提供者）之前在內部對其進行加密。後者無需存取明文資料即可執行必要的計算。然後，結果（仍為加密狀態）返回到公司，並在本地進行解密。
有效加密的條件
為了充分發揮作用，同態加密系統必須滿足幾個條件：
更正：加密操作的結果一旦解密，必須與未加密資料所獲得的結果一致。
錯誤處理：加密資料的計算通常會產生加密雜訊。必須限制這種噪音以確保結果的準確性和可靠性。
同態加密的類型
部分同態加密（PHE）
允許您對加密資料執行單一運算（加法或乘法）。這種類型的加密輕量且快速，非常適合簡單的用例。
例如：銀行可以將其客戶的加密存款加起來以計算總額，而無需解密每筆存款。
完全同態加密（FHE）
提供完全的靈活性，支援無限的算術運算。但這種方法較為複雜，且耗費資源。
範例：安全的機器學習，其中模型可以在加密資料上進行訓練而不會損害其機密性。
數學性質
同態加密是基於線性代數和數論的堅實基礎。其主要特點包括：
同態加法：無需解密即可將兩個加密資料相加。
同態乘法：能夠將加密資料相乘。
運算組合：透過組合幾種類型的運算來執行複雜的計算。
為了確保強大的安全性，即使面對來自量子電腦的威脅，FHE 也使用了加密格（數學網路）等工具。
流行演算法的範例
Gentry 的 FHE：第一個全同態演算法，於 2009 年提出。
BGV：針對複雜計算進行最佳化的方案，可減少處理時間。
CKKS：專為近似計算而設計，常用於機器學習等應用。
同態加密的實際應用
區塊鏈中的隱私
同態加密為傳統透明、公開的區塊鏈帶來了新的隱私維度。有了加密的區塊鏈，即使是智慧合約也可以保持機密，只有授權用戶才能存取。就驗證者而言，他們無權存取敏感數據，從而保證了高水準的保護。
保護雲端運算
在雲端運算中，同態加密將運算空間轉變為真正安全的環境。它允許執行複雜的計算而無需解密資料。
範例：一家公司可以透過雲端服務分析完全加密的客戶資料庫。供應商將無法存取敏感訊息，從而遵守歐洲 GDPR 等法規。
醫療資料保護
同態加密可以滿足醫療產業的關鍵需求，既能確保敏感資料的機密性，又能促進其利用。它符合 GDPR（歐盟）和 HIPAA（美國）等嚴格法規。
範例：研究人員可以在不損害患者隱私的情況下分析加密的醫療記錄。這項技術促進了醫療機構之間的安全協作，同時降低了敏感資料外洩的風險。
安全的金融交易
銀行和金融機構正在採用同態加密來保護收入或交易歷史等敏感資料。該技術允許無需解密即可進行分析，從而保證完全的保密性。
例如：銀行可以評估客戶的信用度或計算財務風險，同時保持資訊的機密性。這也有助於滿足監管數據標準。
安全搜尋和隱私
同態加密有助於安全搜索，保護查詢和資料庫內容。這在國防或尖端技術等敏感領域尤其重要。
範例：機器學習模型可以直接在加密資料上進行訓練，即使在共享或協作環境中也能確保完全保密。
邁向量化的日常生活
未來同態加密可能會成為像網路上的HTTPS連線一樣常見的技術。
範例：可能會出現類似「httpz」的概念，不僅確保傳輸的端對端加密，還確保資料處理和儲存的端對端加密。這將為醫療保健、金融、區塊鏈和線上遊戲等各個領域提供對網路威脅的全面保護。
同態加密的最新進展
技術演進與進步
自 1970 年代以來，同態加密已經取得了長足的發展，從純粹的理論概念發展成為一項實用技術。這種演進是透過 HElib（IBM）和 SEAL（Microsoft）等開源工具的開發而實現的。這些工具使其在雲端運算、醫療保健和金融等策略領域中得到應用。
重大進展：
加密降噪：BGV 和 CKKS 等現代方案已經限制了連續計算產生的雜訊的累積。這大大提高了操作的速度和可靠性。
演算法最佳化：減少了處理時間，同時提高了計算精度，使技術更有效率。
專用硬體支援：專用於加密的處理器可加速運算，使同態加密更易於資源密集型應用程式存取。
然而，挑戰仍然存在，特別是對於需要低延遲的環境，例如物聯網（IoT）。
最近的技術創新
同態機器學習：這項創新使得在加密資料上訓練預測模型成為可能，從而保證完全的保密性。它徹底改變了敏感資料的安全分析，特別是在健康和金融領域。
安全多方運算：透過將同態加密與其他加密技術結合，這種方法促進了公司之間的協作，同時保護了交換的資訊。
後量子彈性：目前的研究正朝著抵抗量子電腦攻擊的方案發展，從而確保該技術在未來的可持續性。
可供採用的工具和函式庫
圖書館主要特點
Microsoft SEAL 多功能且開源，適用於研究和工業。
IBM HELib 針對複雜的算術運算進行了最佳化，具有極大的靈活性。
Palisade 非常適合雲端和物聯網，滿足大規模應用的需求。
TenSEAL 專為安全機器學習而設計，有助於加密資料進行模型訓練。
這些進步使其得到了更廣泛的應用，特別是在雲端、機器學習和互聯繫統等嚴格要求的環境中。
同態加密的優點
全同態加密（FHE）是敏感資料保護領域的領先創新，提供了前所未有的安全性和保密性保障。這項技術對於處理大量關鍵資訊的公司和機構至關重要，特別是在醫療保健、金融和雲端運算領域。
增強保密性
FHE 確保資料在整個處理過程中保持加密，從而消除意外或惡意洩漏的風險。敏感資料始終受到保護，即使系統或第三方執行計算也是如此。服務提供者和其他利害關係人永遠無法以明文形式存取訊息，從而加強了保密性。
安全外包
同態加密允許將複雜的處理外包給雲端服務提供者或其他第三方，而不會損害資料機密性。提供者無需查看資料內容即可執行必要的操作。這種機制對於公司之間的合作特別有用，因為資料保護至關重要。
監理合規性
FHE 協助企業遵守嚴格的資料保護法規，例如歐洲的 GDPR 或美國的 CCPA。企業透過確保個人資訊的安全來降低受到法律制裁的風險。嚴格、透明的資料管理讓使用者和合作夥伴感到放心。
多功能性和靈活性
同態加密與其他加密方法相比具有無與倫比的靈活性，允許直接對加密資料進行複雜的計算。
平衡的可追溯性
FHE 提供了匿名性和可追溯性的理想組合，使其適用於敏感場景，例如盲拍（參與者保持匿名，同時確保流程的完整性）或場外市場交易（保護敏感數據，同時滿足合規性要求）。
同態加密的缺點
儘管全同態加密 (FHE) 具有眾多優點，但它也存在明顯的局限性，阻礙了其廣泛應用。在物聯網或即時處理平台等領域，速度和功率的限制降低了該技術的有效性。
計算複雜度高
對加密資料執行的計算比對純文字資料執行的計算需要更多的計算資源。直接的後果就是速度變慢，這對於需要低延遲或即時處理的應用程式（例如雲端服務或物聯網設備）來說尤其成問題。
加密檔案的大小
使用同態演算法加密的資料比其明文資料大得多。尺寸的增加使其在儲存空間有限或昂貴的環境中的使用變得複雜。因此，基礎設施必須擴大規模以適應這些數量，從而增加營運成本。
實施複雜
實施同態加密需要高階技術專長，這使得許多組織的部署變得複雜。因此，開發人員必須重新設計他們的演算法，使其能夠在沒有清晰數據的情況下工作，這是一個重大的程式設計挑戰。大規模部署所需的工具需要大量投資，因此只有擁有足夠資源的大型公司和機構才能存取 FHE。
同態加密優缺點表
優點 缺點
資料在整個處理過程中保持加密，確保其機密性。 計算需要大量的計算資源，從而減慢了處理速度。
允許外包複雜的處理而不損害資料機密性。 加密檔案更大，增加了儲存要求和成本。
有助於遵守 GDPR 和 CCPA 等法規，降低法律風險。 實施需要先進的專業知識和昂貴的基礎設施。
允許直接對加密資料進行複雜的計算，無需解密。 目前效能不足以滿足即時或低延遲應用程式的需求。
在匿名性和可追溯性之間取得平衡，適用於拍賣或受監管交易等情況。 僅限於資源豐富的環境，阻礙了其廣泛採用。
結論：一項前景光明的技術面臨許多挑戰
面對日益增長的網路威脅和保護敏感資料的需求，全同態加密（FHE）正在成為必不可少的解決方案。透過對加密資料進行直接計算，它可以保證資料的完全保密性，同時滿足 GDPR 或 CCPA 等合規性要求。
然而，這項技術面臨重大挑戰：計算複雜性、高成本和實施困難。這些限制限制了它在大型企業中的採用，並引發了人們對其可訪問性的質疑。
為了使FHE民主化，開發開源工具和建立審計標準等措施是必要的。同時，它也開闢了光明的前景，特別是在保密拍賣、安全交易和區塊鏈應用方面。
透過結合安全性、靈活性和保密性，同態加密將自己定位為日益數位化的世界中資料保護的支柱。
建議
為了有效地整合同態加密，必須採用結構化方法：
需求評估：確定優先案例，例如醫療或財務資料的安全處理。
工具選擇：選擇符合要求的庫，例如 Microsoft SEAL 或 HElib。
資源規劃：考慮與實施、基礎設施和團隊培訓相關的成本。
分階段採用：分階段部署 FHE 以預測和解決技術或營運挑戰。
選單
