Що таке гомоморфне шифрування?

Гомоморфне шифрування (HE) дозволяє виконувати обчислення над зашифрованими даними без необхідності їх розшифрування, зберігаючи конфіденційність даних протягом усього процесу. Ця властивість вирішує критичні проблеми безпеки та конфіденційності даних, особливо в середовищах аутсорсингу або хмарних обчислень. Цей метод гарантує, що операції, виконані над шифротекстом, безпосередньо відповідають операціям над відкритим текстом після розшифрування, забезпечуючи цілісність результатів.

Результати численних досліджень демонструють практичну життєздатність HE у різноманітних застосунках:

• Приватний пошук та запити до зашифрованих баз даних: обчислення, включно з додаванням та множенням, можуть виконуватися над зашифрованими вхідними даними, що дозволяє безпечно отримувати інформацію, не розкриваючи ані запит, ані базові дані Gentry, 2009.
• Безпечні системи голосування: ElectionGuard від Microsoft’s використовує HE для шифрування голосів, забезпечуючи як конфіденційність виборців, так і можливість перевірки за допомогою кодів відстеження, ефективно збалансовуючи прозорість та конфіденційність McCorry et al., 2017.
• Обробка даних у хмарі: HE дозволяє безпечно передавати обчислення на аутсорсинг недовіреним серверам, зменшуючи ризики розкриття даних під час обробки Acar et al., 2018.

Експерименти показують, що схеми повністю гомоморфного шифрування (FHE), хоча й є обчислювально інтенсивними, стають все більш практичними завдяки алгоритмічним оптимізаціям та вдосконаленню апаратного забезпечення. Частково гомоморфні схеми (що підтримують обмежені операції, такі як додавання або множення) пропонують ефективні альтернативи для конкретних випадків використання.

Основні висновки включають:

• Компроміси ефективності: FHE працює повільніше, але є більш універсальним; частково гомоморфне шифрування є швидшим, але менш гнучким.
• Гарантії безпеки: Схеми HE базуються на складних математичних задачах (наприклад, криптографія на основі ґраток), що забезпечує високу стійкість до відомих атак.
• Питання масштабованості: Сучасні реалізації HE добре масштабуються для наборів даних малого та середнього розміру, але стикаються з проблемами при дуже великомасштабних обчисленнях через накладні витрати на продуктивність.

Підсумовуючи, HE надає надійну основу для обчислень, що зберігають конфіденційність, з доведеною ефективністю в реальних застосунках. Подальші дослідження спрямовані на підвищення продуктивності та ширше впровадження в сферах, що працюють з конфіденційними даними.