Vier Anwendungsfälle für die Technologie der voll homomorphen Verschlüsselung (FHE)

Voll homomorphe Verschlüsselung (FHE) ist eine kryptografische Technologie, die für große Dinge vorgesehen ist.

Ihre Befürworter glauben, dass FHE aufgrund ihrer einzigartigen Fähigkeit, die Verarbeitung verschlüsselter Daten ohne Entschlüsselung des Inhalts zu ermöglichen, wirklich bahnbrechend ist.

In kryptografischen Kreisen ist dies das Äquivalent dazu, seinen Kuchen zu haben und ihn zu essen: das Beste aus beiden Welten, das den Datenschutz mit sicherer Verarbeitung und Speicherung kombiniert.

Angesichts des Wertes einer solchen Technologie, die mit “einem magischen Handschuh, der es Ihnen ermöglicht, Gegenstände aus einer Schatzkiste hinzuzufügen oder zu entfernen, ohne sie jemals zu öffnen” verglichen wurde, ist es keine Überraschung, dass ihre Anwendungen in der realen Welt vielfältig sind.

In Branchen wie Blockchain, Telekommunikation und Finanzen wird FHE genutzt, um leistungsstarke verschlüsselte Anwendungen aller Art zu schaffen.

Hier sind nur vier Anwendungsfälle für voll homomorphe Verschlüsselung.

Inhaltsverzeichnis

• Cloud-Computing
• Digitale Abstimmung
• Verbesserte maschinelles Lernen
• Finanzanalyse

Cloud-Computing

Unternehmen und Verbraucher auf der ganzen Welt sind jetzt auf die Cloud angewiesen, um ihre Daten zu hosten und Berechnungen durchzuführen.

Unsere persönlichsten Geschichten, Bilder und wertvollen digitalen Kreationen werden in der Cloud zusammen mit sensiblen Unternehmensdaten gespeichert.

All diese Daten sind verschlüsselt, aber das hat nicht verhindert, dass große Mengen davon von Angreifern zugegriffen werden.

Eines der Probleme mit der bestehenden Verschlüsselungstechnologie ist, dass die Daten entschlüsselt werden müssen, bevor sie verarbeitet und auf ihren Inhalt zugegriffen werden kann, was einen potenziellen Angriffsvektor einführt, den ein ausgeklügelter Gegner ausnutzen kann.

FHE beseitigt diese Achillesferse, indem es ermöglicht, dass sensible Daten nicht nur in verschlüsselter Form gespeichert, sondern auch in diesem Zustand verarbeitet werden.

Infolgedessen wird die Cloud-Speicherung viel sicherer und die Art der Datensätze, die darin gespeichert werden können, erweitert sich erheblich.

Zum Beispiel kann ein Gesundheitsdienstleister Patientendaten verschlüsselt in der Cloud speichern und Abfragen zu den Daten durchführen, ohne Informationen über Patienten an den Cloud-Dienstanbieter preiszugeben.

Digitale Abstimmung

Einer der Gründe, warum die meisten Länder keine digitale Abstimmung für nationale Wahlen zulassen, sind Ängste vor Manipulation. Die persönliche Abstimmung mag ineffizient sein, aber sie ist schwer zu fälschen.

FHE hat das Potenzial, die digitale Abstimmung zu transformieren, indem es ein Blockchain-Framework verwendet, um aufzuzeichnen, wer abgestimmt hat, ohne zu offenbaren, für wen sie abgestimmt haben.

Dies ist einer der Anwendungsfälle, die von Fhenix, der ersten vertraulichkeitsfördernden Layer-2-Blockchain, die von voll homomorpher Verschlüsselung betrieben wird, untersucht werden.

Die von Fhenix entwickelte FHE-Implementierung hat eine Reihe von Anwendungen, die private Abstimmungen für DAOs unterstützen, sodass Organisatoren die gesamte Wählerbeteiligung messen können, ohne die Wahlentscheidung jedes Teilnehmers offenzulegen.

Diese gleiche Fähigkeit könnte für die reale Abstimmung genutzt werden, die on-chain implementiert, aber verwendet wird, um wichtige Ereignisse wie Regierungs- und Präsidentschaftswahlen zu bestimmen.

Bei einer Wahl können Wähler ihre verschlüsselten Stimmen an einen zentralen Server übermitteln, der die Stimmen zählen kann, ohne sie zu entschlüsseln, und so die Anonymität der Wähler und die Integrität der Wahl gewährleistet.

Verbesserte maschinelles Lernen

Die KI-Branche ist darauf angewiesen, große Datensätze für maschinelles Lernen (ML) zu verarbeiten, um Modelle zu trainieren.

Das Problem ist, dass Unternehmen oft daran gehindert werden, auf die Daten zuzugreifen, die sie für ML-Zwecke verwenden möchten, aufgrund von Datenfreigaberegelungen, die deren Nutzung einschränken.

FHE ermöglicht die Berechnung verschlüsselter Datensätze, sodass ML-Modelle das Training erhalten können, das sie benötigen, ohne dass die zugrunde liegenden Informationen offengelegt werden.

Die Fähigkeit, mehrere Datensätze zu kombinieren, um ein großflächiges ML-Training zu ermöglichen, ist der Schlüssel zu echten Fortschritten in der künstlichen Intelligenz.

Die Verwendung von FHE für das ML-Training ist einer der Hauptanwendungsfälle für FHE, die von IBM befürwortet werden, und während das Wettrüsten um KI an Intensität zunimmt, erwarten Sie, dass FHE regelmäßig im gleichen Atemzug wie ML erwähnt wird.

Finanzanalyse

Vielleicht ist einer der überzeugendsten Anwendungsfälle für FHE die Verarbeitung finanzieller Daten.

Die einzigartigen Eigenschaften dieser kryptografischen Technologie ermöglichen es, sensible Finanzdaten im großen Maßstab zu analysieren, ohne sensible Daten im Prozess offenzulegen.

Zum Beispiel können Banken Kreditwürdigkeit und Risikobewertungen auf verschlüsselten Kundendaten berechnen, ohne die Daten unbefugten Dritten offenzulegen.

Der Finanzsektor kann FHE auch nutzen, um Analysten zu ermöglichen, an großen Datensätzen zu arbeiten, um komplexe Modellierungen von Dingen wie wirtschaftlichen Prognosen, makroökonomischen Vorhersagen, der Entwicklung von Fiskalpolitik und der Analyse finanzieller Bedrohungen durchzuführen, indem mehrere Datensätze kombiniert werden, ohne das Risiko eines größeren Schadens durch Datenlecks zu erhöhen, da die Daten jederzeit verschlüsselt bleiben.

Von der Sicherung von Messaging-Apps bis hin zu IoT-Sensordaten hat FHE eine Vielzahl von Anwendungen.

Die Fähigkeit, wertvolle Analysen und Datenverarbeitung durchzuführen, ohne Daten zu entschlüsseln, ist ein echter Game-Changer, während Anwendungsfälle wie digitale Abstimmung und ML-Modellierung weiteren Beweis dafür liefern, dass die Zukunft der Kryptografie untrennbar mit der Zukunft von FHE verbunden ist.