同态加密 是一种加密技术，允许对加密数据直接进行某些计算。系统可以在密文上操作，而不需要在处理之前解密信息，最后再对结果进行解密。这使得同态加密成为一种重要的隐私保护计算技术，特别是在敏感信息必须由不应接触未加密明文的基础设施进行处理时。
什么是同态加密？
传统加密在信息存储或传输时提供保护，但应用程序通常需要在执行计算之前解密这些信息。同态加密通过在加密过程中保留有用的数学关系来改变这种模型。在密文上进行的计算可以产生与在原始明文上执行的相同操作相对应的加密结果。
完全同态加密（FHE）将这一概念扩展到任意可计算函数。NIST 将 FHE 描述为一种隐私增强的加密技术，可以在不知道秘密密钥的情况下对加密数据进行函数计算。
同态加密的工作原理
简化的工作流程共有四个阶段：
- 密钥生成： 数据所有者创建加密密钥。
- 加密： 敏感明文被转换为密文。
- 计算： 授权的应用程序或服务在密文上执行支持的操作。
- 解密： 所有者解密结果密文以获得计算结果。
关键理念是处理环境可以处理加密信息，而无需普通访问明文。
同态加密的类型
部分同态加密
部分同态方案支持特定的数学运算，比如加法或乘法，可以重复进行或在特定条件下进行。
某种同态加密
某种同态系统可以支持多于一种类型的操作，但它们的计算深度是有限的。
完全同态加密
完全同态加密是最灵活的形式。它旨在支持对加密数据的任意计算。然而，这种灵活性伴随着相当大的计算和工程考虑。
同态加密与传统加密的比较
| 功能 | 传统加密 | 同态加密 |
|---|---|---|
| 保护存储数据 | 是 | 是 |
| 保护传输中的数据 | 是的，当适当的协议被使用时 | 是的，取决于整体架构 |
| 对密文的计算 | 通常需要先解密 | 设计允许在不进行普通解密的情况下进行支持的计算 |
| 计算开销 | 通常较低 | 可能显著较高 |
| 典型复杂性 | 广泛部署且成熟 | 更专业且依赖于应用 |
为什么同态加密很重要
云计算使组织在由第三方运营的基础设施上处理敏感信息变得普遍。静态和传输中的加密提供了重要的保护，但在进行常规计算时，数据可能仍需以明文形式可用。同态加密提供了另一种架构选项：在计算期间保持数据加密。
当一个组织希望在不允许该基础设施普通访问敏感输入的情况下使用外部计算基础设施时，这可能是有价值的。它还可以支持在精心设计的系统中进行隐私保护分析和机器学习。
实际应用
医疗保健与基因组分析
医疗数据可能包含高度敏感的个人信息。同态加密可以在研究环境中使用，以探索对受保护数据的计算，而无需处理服务接收明文信息。
保护隐私的机器学习
机器学习系统有时可以处理敏感输入或与模型相关的信息。同态加密可以支持私密推理和其他隐私保护的机器学习设计。
金融分析
金融机构可能需要进行涉及机密客户或交易信息的计算。加密计算可以潜在地减少暴露于处理环境的明文数据量。
云计算
云服务可以设计为对加密的客户信息进行特定计算。Microsoft SEAL是一个旨在帮助开发者构建加密存储和计算服务的开源库的一个例子。
同态加密的好处
- 数据机密性： 敏感输入可以在支持的计算期间保持加密。
- 减少明文曝光： 处理服务可能不需要对底层数据的正常访问。
- 隐私保护分析： 组织可以探索处理敏感信息而限制曝光的方法。
- 云隐私： 在外包计算时，它可以提供额外的加密层。
- 私有AI的潜力： 它可以与机器学习方法结合，进行保护性推断和分析。
限制与挑战
同态加密并不能替代其他所有安全控制。它面临的最大挑战之一是性能。加密数据、增加密文大小以及在密文上执行计算可能会带来显著的开销，相较于普通处理。
应用设计也很重要。并非每个算法在加密计算环境中都能有效映射。开发者必须为工作负载选择合适的方案、参数、库和操作。
密钥管理仍然至关重要。如果密钥被泄露，加密计算架构的机密性优势可能会受到削弱。
同态加密与联邦学习
同态加密可以补充联邦学习。在联邦系统中，参与者可以将模型更新发送到聚合服务，而不是发送原始训练数据。同态加密可以在某些架构中帮助保护这些聚合过程中的更新。
我们的联邦学习指南 更详细地解释了分布式训练模型。
评估同态加密的专家提示
- 从您需要执行的确切计算开始，而不是首先选择方案。
- 在确认生产架构之前，要基于现实的工作负载进行基准测试。
- 评估密文大小、延迟、内存使用和计算成本。
- 在加密架构的同时设计密钥管理和访问控制。
- 考虑是否有其他隐私增强技术更适合该威胁模型。
- 使用已建立的库，并仔细审查其安全文档。
应避免的常见错误
- 假设同态加密使每个计算都变得可行。
- 忽视加密操作的性能影响。
- 将加密视为身份验证和访问控制的替代品。
- 未能保护秘密密钥。
- 在不了解工作负载和安全需求的情况下选择加密方案。
- 假设同态加密消除了所有隐私风险。
常见问题解答
同态加密通俗来说是什么？
正是加密使得某些计算能够在加密信息上执行，而无需首先解密数据。
什么是完全同态加密？
完全同态加密是一种同态加密形式，旨在支持对加密数据的任意可计算函数。
同态加密安全吗？
它的安全性依赖于特定的加密方案、参数、实现、密钥管理和整体系统设计。它不应被视为独立的保障。
同态加密慢吗？
它的计算成本可能远高于传统的明文处理。性能在很大程度上依赖于方案、工作负载、实现和硬件。
同态加密可以用于人工智能吗？
是的。研究探讨了隐私保护的机器学习，包括加密推断和其他形式的私有计算。
什么是微软 SEAL？
Microsoft SEAL 是来自微软研究院的开源同态加密库，提供用于加密计算和相关应用的工具。
同态加密可以取代 TLS 吗？
不，TLS 在网络传输过程中保护数据，而同态加密则解决了对加密数据的计算。它们可以在同一安全架构中发挥不同的作用。
同态加密与隐私增强技术有什么关系？
这是隐私增强加密的一种类型。其他方法包括安全多方计算、零知识证明、私有集合交集和差分隐私。
结论
同态加密提供了一种独特的数据隐私方法，允许在加密信息上进行支持的计算。其潜在应用包括云计算、医疗分析、金融服务和隐私保护的人工智能。
然而，这项技术带来了显著的性能、实施和密钥管理挑战。因此，组织应根据其特定的威胁模型和工作负载对其进行评估，而不是假设它适用于每个敏感数据应用。
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