Ce este criptarea homomorfă?

Criptarea homomorfă (HE) permite efectuarea de calcule pe date criptate fără a necesita decriptare, păstrând confidențialitatea datelor pe parcursul întregului proces. Această proprietate abordează provocări critice de securitate în ceea ce privește confidențialitatea datelor, în special în medii de calcul externalizate sau în cloud. Tehnica asigură că operațiunile efectuate pe textul cifrat corespund direct operațiunilor pe textul simplu după decriptare, menținând integritatea rezultatelor.

Rezultatele mai multor studii demonstrează viabilitatea practică a HE într-o varietate de aplicații:

• Căutare privată și interogare a bazelor de date criptate: Calculele, inclusiv adunarea și înmulțirea, pot fi efectuate pe intrări criptate, permițând recuperarea securizată a informațiilor fără a expune interogarea sau datele subiacente Gentry, 2009.
• Sisteme de vot securizate: ElectionGuard de la Microsoft implementează HE pentru a cripta voturile, oferind atât confidențialitatea alegătorilor, cât și verificabilitatea prin coduri de urmărire, echilibrând eficient transparența și confidențialitatea McCorry et al., 2017.
• Procesarea datelor în cloud: HE permite externalizarea securizată a calculelor către servere neîncredințate, atenuând riscurile de expunere a datelor în timpul procesării Acar et al., 2018.

Experimentele arată că schemele de criptare complet homomorfă (FHE), deși intensive din punct de vedere computațional, au devenit tot mai practice datorită optimizărilor algoritmice și îmbunătățirilor hardware. Schemele parțial homomorfe (care acceptă operațiuni limitate, cum ar fi adunarea sau înmulțirea) oferă alternative eficiente pentru cazuri de utilizare specifice.

Principalele constatări includ:

• Compromisuri de eficiență: FHE este mai lentă, dar versatilă; criptarea parțial homomorfă este mai rapidă, dar mai puțin flexibilă.
• Garanții de securitate: Schemele HE se bazează pe probleme matematice dificile (de ex., criptografia bazată pe rețele), oferind o rezistență puternică împotriva atacurilor cunoscute.
• Considerații privind scalabilitatea: Implementările actuale ale HE se scalează bine pentru seturi de date mici și medii, dar se confruntă cu provocări în cazul calculelor la scară foarte mare din cauza suprasolicitării performanței.

În concluzie, HE oferă un cadru robust pentru calculul care păstrează confidențialitatea, cu o eficacitate demonstrată în aplicații din lumea reală. Cercetarea continuă vizează îmbunătățirea performanței și adoptarea mai largă în domeniile cu date sensibile.