Giorno: 16 Ottobre 2024 | Ora: 04:41

La Potenzialità della Crittografia Omomorfica

La crittografia omomorfica (Fully Homomorphic Encryption, FHE) è una tecnologia promettente nel campo della crittografia, che consente di eseguire calcoli su dati crittografati senza la necessità di decriptarli. Questa caratteristica offre un supporto significativo per la protezione della privacy e il trattamento dei dati.

Dati Statistici Recenti sulle Criptovalute

Fino al 13 ottobre, i dati statistici sulla piattaforma TrendX relative a BTC, ETH e TON sono i seguenti:

• BTC: il numero di discussioni della scorsa settimana è stato di 12.52K, in calo dello 0.98% rispetto alla settimana precedente. La domenica scorsa, il prezzo era di 63916 dollari, con un aumento dell'1.62% rispetto alla domenica precedente.
• ETH: il numero di discussioni è stato di 3.63K, in aumento del 3.45% rispetto alla settimana precedente. Tuttavia, il prezzo domenicale era di 2530 dollari, in calo del 4% rispetto alla domenica precedente.
• TON: le discussioni sono state 782, con un calo del 12.63%. Il prezzo domenicale era di 5.26 dollari, con una diminuzione dello 0.25% rispetto alla settimana precedente.

Il Potenziale e gli Scenari di Applicazione della FHE

Il principale vantaggio della crittografia omomorfica è la protezione della privacy. Ad esempio, se la società A desidera utilizzare le capacità di calcolo della società B per analizzare i propri dati senza rivelarne il contenuto, la FHE può essere la soluzione ideale. I dati possono essere crittografati e inviati alla società B per l'analisi, mantenendo i risultati ancora crittografati fino a quando la società A non li decripta. In questo modo, la privacy dei dati è salvaguardata.

Questa meccanismo è particolarmente rilevante per settori sensibili come quello finanziario e sanitario. Con l'evoluzione del cloud computing e dell'intelligenza artificiale, la sicurezza dei dati sta diventando sempre più cruciale. La FHE può offrire protezione durante il calcolo multi-partito, permettendo la collaborazione senza esporre informazioni riservate, in particolare nell'ambito della tecnologia blockchain.

Confronto tra FHE e Altri Metodi di Crittografia

Nel contesto di Web3, la FHE, le prove a zero conoscenza (ZK), il calcolo multi-partito (MPC) e gli ambienti di esecuzione fidati (TEE) sono tutte tecniche principali per la protezione della privacy. A differenza delle ZK, la FHE consente di eseguire molteplici operazioni sui dati crittografati senza necessità di decriptarli. Il MPC consente il calcolo senza condividere informazioni sensibili, mentre il TEE offre un ambiente sicuro ma con minore flessibilità nel trattamento dei dati.

Ogni tecnologia ha i suoi punti di forza, ma la FHE si distingue per la sua capacità di gestire compiti computazionali complessi. Tuttavia, presenta ancora sfide come elevati costi computazionali e scalabilità limitata, rendendola poco adatta per applicazioni in tempo reale.

Limitazioni e Sfide della FHE

Nonostante la robustezza teorica della FHE, ci sono sfide pratiche nella sua applicazione commerciale:

• Costi elevati per il calcolo: La FHE richiede risorse computazionali significative, con un incremento dei costi rispetto al calcolo non crittografato. Per operazioni polinomiali di alto grado, i tempi di elaborazione crescono in modo polinomiale, compromettendo l'uso in tempo reale. L'uso di hardware specializzato può ridurre i costi, ma aumenta la complessità del deployment.
• Capacità operativa limitata: Sebbene la FHE possa eseguire addizioni e moltiplicazioni su dati crittografati, supporta limitatamente operazioni non lineari, creando un collo di bottiglia per applicazioni di intelligenza artificiale che richiedono modelli complessi. Le attuali soluzioni FHE sono per lo più adatte a calcoli lineari e polinomiali semplici.
• Complessità nella gestione multi-utente: La FHE funziona bene in scenari a singolo utente, ma la complessità aumenta drasticamente quando si tratta di dataset multi-utente. Sebbene nel 2013 sia stato proposto un framework multi-chiave da Lopez-Alt et al., la gestione delle chiavi e l'architettura del sistema diventano complicate.

Integrazione della FHE con l'Intelligenza Artificiale

In un'epoca dominata dai dati, l'intelligenza artificiale (AI) è ampiamente utilizzata in vari settori, ma la preoccupazione per la privacy spesso ostacola la condivisione di dati sensibili, come quelli medici e finanziari. La FHE offre una soluzione per proteggere la privacy nell'ambito dell'AI. Nei contesti di cloud computing, i dati sono spesso crittografati durante il trasporto e l'archiviazione, ma vengono trattati in chiaro. Con la FHE, i dati possono essere elaborati rimanendo crittografati, garantendo la loro riservatezza.

Questo vantaggio è particolarmente importante in conformità con normative come il GDPR, che richiedono trasparenza nel trattamento dei dati e protezione durante il trasferimento. La crittografia end-to-end fornita dalla FHE garantisce la conformità e la sicurezza dei dati.

Applicazioni Attuali della FHE nella Blockchain

Le applicazioni della FHE nella blockchain si concentrano principalmente sulla protezione della privacy dei dati, includendo privacy on-chain, privacy dei dati di addestramento dell'AI, privacy nel voto on-chain e revisione delle transazioni private. Molti progetti stanno adottando la tecnologia FHE per promuovere la protezione della privacy. Ad esempio, Zama ha sviluppato una soluzione FHE che è ampiamente utilizzata in progetti come Fhenix, Privasea, IncoNetwork e MindNetwork.

• ZAMA: Focalizzata su operazioni booleane e aritmetica a bassa lunghezza di parola, ha creato un stack di sviluppo FHE per applicazioni blockchain e AI.
• OCTRA: Ha sviluppato un nuovo linguaggio di contratto intelligente e una libreria HyperghraphFHE per le reti blockchain.
• PRIVASEA: Utilizza la FHE per garantire la privacy nell'AI computing network, supportando vari modelli AI.
• MINDNETWORK: Combina FHE e AI per fornire un ambiente AI decentralizzato e privato.
• FHENIX: Una soluzione Layer 2 per Ethereum che supporta FHE Rollups e FHE Coprocessors, compatibile con EVM e Solidity.

Conclusione

La FHE si presenta come una tecnologia avanzata in grado di eseguire calcoli su dati crittografati, con un netto vantaggio nella protezione della privacy. Sebbene la sua commercializzazione affronti sfide come l'elevato costo computazionale e la bassa scalabilità, l'ottimizzazione degli algoritmi e l'accelerazione hardware potrebbero risolvere questi problemi nel tempo. Con il progresso della tecnologia blockchain, la FHE giocherà un ruolo sempre più cruciale nella protezione della privacy e nel calcolo sicuro, potenzialmente diventando una tecnologia fondamentale per la protezione dei dati in futuro.