Homomorphic Encryption

Гомоморфное шифрование: вычисления с зашифрованными данными

Гомоморфное шифрование (ГШ) – это революционная криптографическая техника, позволяющая выполнять вычисления непосредственно над зашифрованными данными, не расшифровывая их. Результат вычисления также зашифрован, и его расшифровка дает тот же результат, что и если бы вычисления выполнялись над исходными, незашифрованными данными. Это открывает огромные возможности для обеспечения конфиденциальности данных в различных приложениях, особенно в облачных вычислениях, обработке больших данных и, что важно, в контексте финансовых рынков, включая торговлю криптофьючерсами.

1. Введение: Проблема конфиденциальности в вычислениях

Традиционные методы шифрования, такие как AES или RSA, обеспечивают конфиденциальность данных при хранении и передаче. Однако, когда требуется выполнить какие-либо вычисления с этими данными, их необходимо сначала расшифровать, выполнить вычисления, а затем повторно зашифровать результат. Этот процесс создает уязвимость: в момент расшифровки данные становятся доступными для злоумышленников, имеющих доступ к системе.

Представьте себе ситуацию, когда компания передает свои конфиденциальные финансовые данные стороннему поставщику облачных вычислений для анализа. Без гомоморфного шифрования компания должна доверять поставщику в сохранении конфиденциальности ее данных. ГШ решает эту проблему, позволяя поставщику выполнять вычисления с зашифрованными данными, не имея возможности их просмотреть.

1. История и развитие гомоморфного шифрования

Идея гомоморфного шифрования была впервые предложена в 1978 году Роком Сифре, но его схема была вычислительно неэффективной – она работала только с данными, представленными в виде битов, и требовала огромных вычислительных ресурсов. В последующие десятилетия исследователи работали над созданием более практичных схем ГШ.

Прорыв произошел в 2009 году, когда Крейг Джентри представил первую полностью гомоморфную схему шифрования (FHE). FHE позволяет выполнять произвольные вычисления над зашифрованными данными. Однако, даже эта схема была слишком медленной для большинства практических приложений.

С тех пор исследователи продолжают разрабатывать более эффективные схемы ГШ, такие как BGV, BFV и CKKS, каждая из которых оптимизирована для определенных типов вычислений. Развитие аппаратного обеспечения, включая специализированные ускорители, также способствует повышению производительности ГШ.

1. Типы гомоморфного шифрования

Существует несколько типов гомоморфного шифрования, которые различаются по типам вычислений, которые они поддерживают:

**Частично гомоморфное шифрование (PHE):** Поддерживает только один тип операции (либо сложение, либо умножение) неограниченное количество раз. Примеры: схема Пайли, схема RSA (для умножения).
**Схема, несколько раз гомоморфная (Somewhat Homomorphic Encryption - SHE):** Поддерживает ограниченное количество операций сложения и умножения. После определенного количества операций зашифрованный текст становится поврежденным, и расшифровка дает неверный результат.
**Полностью гомоморфное шифрование (FHE):** Поддерживает произвольное количество операций сложения и умножения. Это наиболее мощный, но и самый сложный в реализации тип ГШ.

В контексте финансовых вычислений, особенно в отношении технического анализа, часто требуются как сложение (например, расчет средних значений), так и умножение (например, расчет процентных изменений). Поэтому FHE является наиболее предпочтительным типом ГШ для этих целей.

1. Принцип работы гомоморфного шифрования (на примере упрощенной схемы)

Чтобы понять принцип работы ГШ, рассмотрим упрощенную схему, основанную на сложении.

1. **Генерация ключей:** Создается открытый ключ (PK) и секретный ключ (SK). 2. **Шифрование:** Для шифрования сообщения `m` (например, цены акции) используется открытый ключ PK. Результатом является зашифрованный текст `c`. В упрощенном виде: `c = m + noise`, где `noise` – случайное число, добавляемое для обеспечения безопасности. 3. **Гомоморфное сложение:** Если у нас есть два зашифрованных текста `c1 = m1 + noise1` и `c2 = m2 + noise2`, мы можем сложить их, не расшифровывая: `c3 = c1 + c2 = (m1 + m2) + (noise1 + noise2)`. 4. **Расшифровка:** Для расшифровки зашифрованного текста `c3` используется секретный ключ SK. Расшифровка удаляет шум (`noise`) и возвращает исходное сообщение `m1 + m2`.

Важно отметить, что добавление шума необходимо для обеспечения безопасности схемы. Без шума злоумышленник мог бы легко восстановить исходное сообщение, просто вычтя два зашифрованных текста друг из друга. В реальных схемах ГШ используются гораздо более сложные методы для генерации и управления шумом.

1. Применение гомоморфного шифрования в области финансов и криптофьючерсов

Гомоморфное шифрование открывает множество возможностей для применения в финансовом секторе, особенно в области торговли криптофьючерсами:

**Конфиденциальный анализ данных:** Хедж-фонды и другие финансовые институты могут передавать свои конфиденциальные данные о сделках сторонним аналитикам для проведения анализа, не раскрывая при этом сами данные. Это позволяет получать ценные инсайты, сохраняя при этом конкурентное преимущество.
**Безопасные алгоритмические торговые стратегии:** Алгоритмические торговые стратегии часто основаны на сложных математических моделях, которые требуют доступа к конфиденциальным данным. ГШ позволяет выполнять эти вычисления в облаке, не раскрывая алгоритм или данные. Например, можно реализовать стратегию усреднения долларовой стоимости без раскрытия данных о покупках.
**Безопасное кредитное скоринговое моделирование:** Банки и другие кредитные организации могут использовать ГШ для оценки кредитоспособности заемщиков, не раскрывая при этом их личные данные.
**Конфиденциальные аукционы:** ГШ можно использовать для проведения безопасных аукционов, где участники могут делать ставки, не раскрывая свои истинные намерения.
**Обнаружение мошенничества:** ГШ позволяет совместно анализировать данные о транзакциях от нескольких финансовых учреждений для выявления мошеннических действий, не раскрывая при этом конфиденциальную информацию о клиентах.
**Оценка рисков:** Финансовые институты могут использовать ГШ для оценки рисков, связанных с различными финансовыми инструментами, такими как опционы и фьючерсы, без раскрытия своей торговой стратегии.
**Анализ объемов торгов:** Анализ объемов торгов является важным элементом анализа объемов, и ГШ может обеспечить конфиденциальность данных, используемых для этого анализа.
**Backtesting торговых стратегий:** Можно безопасно тестировать стратегии, например MACD или RSI, на исторических данных, не раскрывая их.

1. Вызовы и ограничения гомоморфного шифрования

Несмотря на огромный потенциал, ГШ все еще сталкивается с рядом вызовов и ограничений:

**Вычислительная сложность:** Выполнения вычислений с зашифрованными данными значительно медленнее, чем с незашифрованными данными. Это является основным препятствием для широкого распространения ГШ.
**Размер зашифрованных данных:** Зашифрованные данные обычно намного больше, чем исходные данные, что может увеличить требования к хранилищу и пропускной способности сети.
**Сложность реализации:** Реализация схем ГШ требует глубоких знаний в области криптографии и специализированных навыков программирования.
**Управление шумом:** В схемах FHE необходимо тщательно управлять шумом, чтобы обеспечить корректность результатов вычислений.
**Стандартизация:** Отсутствие стандартизации в области ГШ затрудняет взаимодействие между различными системами и приложениями.

1. Будущее гомоморфного шифрования

Несмотря на эти вызовы, будущее гомоморфного шифрования выглядит многообещающим. Продолжающиеся исследования и разработки направлены на повышение производительности и упрощение реализации схем ГШ. Развитие аппаратного обеспечения, включая специализированные ускорители, также способствует ускорению вычислений с зашифрованными данными.

Ожидается, что ГШ станет ключевой технологией для обеспечения конфиденциальности данных в облачных вычислениях, обработке больших данных и других областях, где безопасность и конфиденциальность имеют первостепенное значение. В контексте финансовых рынков, ГШ может революционизировать торговлю фьючерсными контрактами, опционами и другими производными финансовыми инструментами, обеспечивая более безопасные и конфиденциальные торговые стратегии. Также, применение икспортного сглаживания может быть реализовано безопасным образом, используя ГШ.

Необходимо также отметить, что развитие машинного обучения на зашифрованных данных (Federated Learning) в сочетании с ГШ, потенциально может привести к созданию новых, конфиденциальных моделей прогнозирования цен на активы и криптофьючерсы. Использование индикатора Ichimoku Cloud для анализа цен, при этом сохраняя конфиденциальность данных, также может быть реализовано с помощью ГШ. Анализ корреляции между различными активами, используя коэффициент корреляции Пирсона, также может быть выполнен конфиденциально. Разработка и применение стратегии Диверсификации портфеля на основе зашифрованных данных, также является перспективным направлением. Использование ГШ для реализации торгового робота с повышенной безопасностью. Более того, анализ волатильности активов с использованием ГШ позволит проводить более безопасные финансовые исследования. Применение ГШ для защиты данных в арбитражных стратегиях. Использование ГШ для реализации стратегии следования за трендом. Защита данных при использовании индикатора Боллинджера. Использование ГШ для защиты данных в скальпинге. Безопасное использование индикатора Stochastic Oscillator. Защита данных при использовании индикатора Fibonacci Retracement. Применение ГШ для защиты данных в дневной торговле. Использование ГШ для защиты данных при использовании паттернов Price Action. Защита данных при использовании индикатора ADX. Применение ГШ для защиты данных в свинговой торговле. Использование ГШ для защиты данных при использовании индикатора Parabolic SAR.

1. Заключение

Гомоморфное шифрование – это мощная криптографическая техника, которая имеет потенциал изменить способ обработки и использования конфиденциальных данных. Несмотря на существующие вызовы, ГШ продолжает развиваться и совершенствоваться, и в ближайшем будущем мы можем ожидать широкого распространения этой технологии в различных областях, включая финансы и торговлю криптофьючерсами.

[[Category:**Криптография**]

Платформа	Особенности фьючерсов	Регистрация
Binance Futures	Плечо до 125x, USDⓈ-M контракты	Зарегистрироваться
Bybit Futures	Вечные обратные контракты	Начать торговлю
BingX Futures	Торговля по копиям	Присоединиться к BingX
Bitget Futures	Контракты с гарантией USDT	Открыть счет
BitMEX	Криптовалютная платформа, плечо до 100x	BitMEX

Homomorphic Encryption

Рекомендуемые платформы для торговли фьючерсами

Присоединяйтесь к нашему сообществу

Участвуйте в нашем сообществе

Навигация