होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन के बारे में भूल जाओ: अब हमारे पास कार्यात्मक एन्क्रिप्शन है

क्या आपने कार्यात्मक एन्क्रिप्शन (एफएस) के बारे में सुना है? शायद आपने इसके बारे में सुना है, और खुद के लिए आपने इसे होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन के साथ सममूल्य पर रखा है, जो पूरी तरह से गलत नहीं है, लेकिन पूरी तरह से सही है।

आइए एक नज़र डालते हैं कि एफएस आज आपके साथ क्या है, कुछ उदाहरणों का विश्लेषण करें और यह पूरी तरह से होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन (पीजीएस) से कैसे भिन्न होता है।

आइए पहले यह तय करें कि एफएस के बारे में बात करते समय हमारा क्या मतलब है। हाल ही में, 2010 में, डैन बोनट, अमित सहाय और ब्रेंट वाटर्स ने एफएस की अवधारणा को औपचारिक रूप दिया। लगभग एफएस को निम्नानुसार वर्णित किया जा सकता है: यह एक सार्वजनिक कुंजी के साथ एक एन्क्रिप्शन योजना है, जहां डिक्रिप्शन के लिए विभिन्न कुंजी उपयोगकर्ता को एन्क्रिप्ट किए गए डेटा के कुछ कार्यों के बारे में जानने की अनुमति देते हैं।

इसलिए, फ़ंक्शन F (·, ·) के लिए FS स्कीम में, मास्टर कुंजी के साथ एन्क्रिप्टर कुंजी s _k उत्पन्न करता है, जो एन्क्रिप्ट किए गए डेटा से फ़ंक्शन F (k, ·) की गणना करने की अनुमति देता है ताकि डिक्रिप्टर, डेटा x और कुंजी s से एन्क्रिप्ट किए गए पाठ c को जान सके। _k , x से किसी फ़ंक्शन की गणना के परिणाम के अलावा कुछ भी पता लगाने में सक्षम होने के बिना F (k, x) की गणना करने में सक्षम है।

एफएस बनाम पीजीएस

यदि आप पीजीएस की अवधारणा से परिचित हैं, तो निम्नलिखित समानांतर आकर्षित करना दिलचस्प होगा:

पीजीएस का उपयोग करके, आप इस डेटा को डिक्रिप्ट किए बिना एन्क्रिप्ट किए गए डेटा के किसी भी फ़ंक्शन की गणना कर सकते हैं। यह तीसरे पक्ष को कंप्यूटिंग सौंपने का एक दिलचस्प अवसर है जिसमें भरोसा नहीं है। दृष्टिकोण का ऋण यह है कि परिणाम भी एन्क्रिप्ट किया गया है, और इसे डिक्रिप्ट करने के लिए, आपको इसे निजी कुंजी के मालिक को भेजने की आवश्यकता है। PGS प्रक्रिया को निम्नानुसार दर्शाया जा सकता है, जहां E एन्क्रिप्शन स्कीम है और F वह फ़ंक्शन है जिसे हम एन्क्रिप्टेड डेटा से गणना करना चाहते हैं:

E (x_1), E (x_2), ..., E (x_n) → E (F (x_1, x_2, · ·, x_n))

दूसरी ओर, एफएस के साथ, परिणाम सीधे गणना के तुरंत बाद हमारे लिए उपलब्ध है, अर्थात, निम्नलिखित हमारे लिए उपलब्ध है:

E (x_1), E (x_2), · ·, E (x_n) → F (x_1, x_2, · ·, x_n)

एक मायने में, एफएस एक ऐसी योजना है जो एक साथ गणना करती है और परिणाम को डिक्रिप्ट करती है, निजी कुंजी के लीक के बिना और x ₁ , x ₂ , · ·, x _{n के} बारे में कोई भी जानकारी केवल गणना परिणाम को छोड़कर।

जाहिर है, हमें हर किसी की ज़रूरत नहीं है कि वे किसी भी फ़ंक्शन की गणना करने में सक्षम हों, अन्यथा अन्यथा स्पष्ट पाठ में व्यक्तिगत मापदंडों के बारे में जानकारी प्राप्त करना आसान होगा (उदाहरण के लिए, समान फ़ंक्शन की गणना करने के लिए)। इसलिए, केवल निजी कुंजी के मालिक E (x_i) को डिक्रिप्ट कर सकते हैं और अपनी पसंद के कुछ कार्यों के लिए निपटान कुंजी उत्पन्न कर सकते हैं। इसका मतलब यह है कि एफएस को कार्यात्मक गणना के लिए जिम्मेदार व्यक्तियों को "निपटान कुंजी" जारी करने के लिए एक "केंद्रीय प्राधिकरण" की उपस्थिति की आवश्यकता होती है।

यही है, एफएस एक सार्वजनिक कुंजी के साथ एन्क्रिप्शन के विचार का एक सामान्यीकरण है, जिससे उपयोगकर्ताओं को इन कार्यों के लिए कुछ गुप्त कुंजी उत्पन्न करके एन्क्रिप्टेड डेटा से कुछ वर्गों के कार्यों की गणना के लिए तीसरे पक्ष की गणना करने की अनुमति मिलती है। मानक एन्क्रिप्शन योजनाओं के विपरीत, यह आपको तृतीय पक्षों के लिए उपलब्ध डिक्रिप्शन क्षमताओं को अधिक सटीक रूप से नियंत्रित करने की अनुमति देता है।

FS अत्यंत उपयोगी है क्योंकि यह हमें कुछ उपयोगकर्ताओं को एन्क्रिप्ट किए गए डेटा के बारे में जानबूझकर कुछ जानकारी स्थानांतरित करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, हम डेटा को प्रकट किए बिना एन्क्रिप्ट किए गए डेटा के सेट से औसत मूल्य प्राप्त कर सकते हैं, या इस सेट के बारे में अधिक आंकड़े प्राप्त कर सकते हैं। वर्तमान सुरक्षा समस्याओं और नए कानूनों, जैसे GDPR, के साथ आगे आने वाली आवश्यकताओं के साथ, प्रभावी FS योजनाओं की आवश्यकता अधिक स्पष्ट हो जाती है, क्योंकि यह तीसरे पक्ष को अपने शुद्ध रूप में किसी को भी यह डेटा दिए बिना एन्क्रिप्टेड डेटा को संसाधित करने की अनुमति देता है। इसका मतलब यह है कि हम व्यक्तिगत डेटा की अनुमति के छद्म नाम न छापने की तुलना में आगे जा सकते हैं, अधिक सख्त गोपनीयता की गारंटी देते हैं!

वापस एफएस के लिए

इसकी सामान्य प्रकृति के कारण, FS कई अन्य उन्नत एन्क्रिप्शन योजनाओं को गले लगाता है और संयोजित करता है जो पहले स्वतंत्र रूप से अध्ययन किए गए थे, अर्थात्: प्रमाणीकरण-आधारित एन्क्रिप्शन, खोज योग्य एन्क्रिप्शन, हिडन वेक्टर एन्क्रिप्शन, वाइल्डकार्ड पैटर्न के साथ प्रमाणीकरण-आधारित एन्क्रिप्शन, विशेषता-आधारित एन्क्रिप्शन स्केलर उत्पाद के साथ कार्यात्मक एन्क्रिप्शन।

हालांकि एफएस योजनाएं अभी भी बहुत युवा हैं, 2010 से बहुत कुछ हुआ है, और पहले से ही काफी दिलचस्प योजनाएं हैं जो आपको उन चीजों को करने की अनुमति देती हैं जो 8 साल पहले बहुत जटिल लगती थीं। यह पहले से ही इस बिंदु पर पहुंच गया है कि एफएस पर रिपोर्ट कुछ क्रिप्टोग्राफिक सम्मेलनों में आयोजित की जाती हैं!

आइए एफएस योजनाओं के कई विभिन्न प्रकारों को देखें। उदाहरण के लिए:

• स्केलर उत्पाद (FSFS) के साथ कार्यात्मक एन्क्रिप्शन, जहां प्लेटेक्स्ट एक वेक्टर है, और कुंजी के साथ एन्क्रिप्टेड डेटा का उपयोग इस वेक्टर के स्केलर उत्पाद को दूसरे के साथ गणना करने के लिए किया जा सकता है। एफएसएसपी के पास कई विकल्प हैं: कई ग्राहकों के लिए, कई इनपुट के लिए, विकेन्द्रीकृत, छिपाने के कार्यों के साथ, आदि।
• विशेषता-आधारित एन्क्रिप्शन (SHO), जहाँ एन्क्रिप्ट किया गया डेटा कुछ नियमों के साथ विशेषताओं और गुप्त कुंजियों के एक समूह से जुड़ा होता है, जो नियंत्रित करते हैं कि एन्क्रिप्ट किए गए टेक्स्ट को एन्क्रिप्ट किया जा सकता है, जो हमारे पास मौजूद विशेषताओं के आधार पर होता है।
• FS "सामान्य उद्देश्य", जो एन्क्रिप्ट किए गए डेटा Enc (x) से किसी भी प्रकार के फ़ंक्शन f की गणना करने की अनुमति देता है।

हालांकि, यहां यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि हालांकि इस क्षेत्र को यथासंभव विकसित करने के लिए एफएस के सैद्धांतिक पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करते हुए बहुत सारे काम पहले ही किए जा चुके हैं, सभी सामान्य-प्रयोजन एफएस आज व्यावहारिक उपयोग के लिए भी अप्रभावी हैं। यह FENTEC परियोजना ( कार्यात्मक एन्क्रिप्शन टेक्नोलॉजीज यूरोपीय अनुसंधान कार्यक्रम) के अनुसंधान विषयों में से एक है: एफएस को व्यावहारिक रूप से व्यावहारिक योजनाओं को डिजाइन और कार्यान्वित करके लाया जा सकता है जो औद्योगिक पैमाने पर उपयोग किया जा सकता है। इस परियोजना में, न केवल अमीर कार्यक्षमता के साथ नई योजनाएं विकसित की जाती हैं, बल्कि विशेष कॉपोरोसेसर भी हैं जो आवश्यक गणनाओं को और भी तेज कर सकते हैं - सिद्धांत को अभ्यास के करीब लाने के लिए सब कुछ। इस उपकरण के बारे में अधिक जानकारी FENTEC परियोजना के ब्लॉग पोस्ट में पाई जा सकती है।

आज FS का उपयोग करना चाहते हैं? कृपया उपयोग करें

लेकिन क्या होगा यदि आप आज एफएस का उपयोग करना चाहते हैं? उसके साथ कोई समस्या नहीं होनी चाहिए! FENTEC प्रोजेक्ट के हिस्से के रूप में, XLAB की एक टीम, सिओफ्र सी-लाइब्रेरी और गोफ गो-लाइब्रेरी के रूप में भागीदार विश्वविद्यालयों द्वारा विकसित कई योजनाओं के कार्यान्वयन में लगी हुई है।

आप अधिक विस्तार से FENTEC ब्लॉग पर पुस्तकालयों के बारे में अधिक पढ़ सकते हैं, या सीधे जीथब पर जा सकते हैं और CiFEr और GoFE पुस्तकालयों के साथ खेलना शुरू कर सकते हैं । वैसे, हमने जाँच की कि वे WASM के माध्यम से ब्राउज़र में भी काम करते हैं!

परियोजना के गिथब भंडार में कुछ उदाहरण भी हैं:

• चिकित्सा डेटा तक पहुंच की विशेषता पर आधारित एन्क्रिप्शन: github.com/fentec-project/Selective-Access-to-Clinical-Data
• कैसे एक स्केलर उत्पाद के साथ FS उपयोगकर्ता स्थानों का पूरी तरह से गुमनाम "हीट मैप" बनाने में मदद करता है: github.com/fentec-project/FE-anonymous-heatmap
• कैसे द्विघात एफएस इन आंकड़ों को स्वयं प्रकट किए बिना एन्क्रिप्टेड डेटा और हस्तलिखित संख्याओं की ऑप्टिकल पहचान का उपयोग करके मशीन सीखने की अनुमति देता है: github.com/fentec-project/neural-network-on-encrypted-data

सभी भयानक विवरण: एफएस योजना के अंदर क्या है

पहले से लागू योजनाओं के बीच, आप "स्केलर उत्पाद के साथ कार्यात्मक एन्क्रिप्शन" नामक कई योजनाएं पा सकते हैं। लेकिन इस नाम का क्या मतलब है? इसे शाब्दिक रूप से लिया जाना चाहिए: ये योजनाएं तीसरे पक्ष को एफएस का उपयोग करके दो वैक्टर के स्केलर उत्पाद के परिणाम की गणना करने की अनुमति देती हैं।

मान लीजिए कि आप एक वेक्टर को एन्क्रिप्ट करना चाहते हैं और वेक्टर के साथ इसके स्केलर उत्पाद का परिणाम प्राप्त करते हैं। शुरू करने के लिए, हमें FS को लागू करने के लिए एक केंद्रीय प्राधिकरण की आवश्यकता है।

इस मामले में, केंद्रीय प्राधिकरण एक "सार्वजनिक मास्टर कुंजी" MPk जारी करता है, साथ ही दिए गए वेक्टर y के लिए एक निपटान कुंजी z y। फिर, जो कोई भी सार्वजनिक कुंजी जानता है वह वेक्टर a को एन्क्रिप्ट कर सकता है, जिससे किसी भी तीसरे पक्ष की अनुमति होगी जो कि E _mp, (a) के साथ <a, y> की गणना करने के लिए कुंजी z _y है और स्वयं वेक्टर के बारे में कुछ भी नहीं जानता है।

ध्यान दें कि इस FS योजना में, स्केलर उत्पाद की गणना करने के लिए कम्प्यूटेशनल कुंजी z y के अनुरूप वेक्टर y को किसी तीसरे पक्ष के लिए जाना जाना चाहिए। यही है, केवल वेक्टर एक रहस्य बना हुआ है।

क्या होगा यदि आप चाहते हैं कि दोनों वैक्टर, ए और वाई एक रहस्य बने रहें, लेकिन एक ही समय में ताकि तीसरे पक्ष अपने स्केलर उत्पाद की गणना कर सकें?

सौभाग्य से, अनुसंधान के इस क्षेत्र ने हाल के वर्षों में भी बड़ी सफलताएं हासिल की हैं। यह "एफएस के साथ छुपा कार्य के रूप में जाना जाता है।" वास्तव में, स्केलर उत्पाद की एन्क्रिप्शन योजना "फ़ंक्शंस को छुपाती है" यदि कुंजी और सिफरटेक्टर्स वैक्टर ए और वाई के बारे में अतिरिक्त जानकारी प्रदान नहीं करते हैं, सिवाय उनके स्केलर उत्पाद <a, y> के। एफएस के साथ नई योजनाओं में, छिपाना कार्य तेजी से सामान्य ( 1 , 2 , 3 ) है।

संक्षेप में देना

यद्यपि कार्यात्मक एन्क्रिप्शन हाल ही में दिखाई दिया है, हम पहले से ही भविष्य में इसके उपयोग के लिए कई विकल्पों की कल्पना कर सकते हैं। विशेष रूप से दिलचस्प निर्णय लेने की प्रक्रिया को स्थानांतरित करने की क्षमता है, जो एंड-टू-एंड डेटा एन्क्रिप्शन पर आधारित है, बैकएंड सिस्टम से जटिल नेटवर्क में कुछ गेटवे सिस्टम तक। हम इसे "स्थानीय निर्णय-निर्माण" कहते हैं, और ऐसा अवसर "इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स" और अन्य उच्च विकेंद्रीकृत नेटवर्क के लिए सुरक्षित नेटवर्क बनाने की दिशा में एक बड़ा कदम है, जो गेटवे स्तर पर बहुत अधिक निर्णय लेने की क्षमता को खोए बिना एंड-टू-एंड एन्क्रिप्शन को लागू करना चाहते हैं।

अब हम एक उत्पाद के प्रोटोटाइप पर काम कर रहे हैं, जो स्केलर उत्पाद के साथ एफएस का उपयोग करते हुए, कैमरे से बैकएंड सिस्टम पर जाने वाले वीडियो स्ट्रीम में आंदोलन का पता लगाने में सक्षम है, तथाकथित गेटवे का उपयोग करके "मोशन वैक्टर" H.264 / MPEG-4 AVC मानक में शामिल है।


फ्रेम में मोशन वैक्टर का विज़ुअलाइज़ेशन जब एच .264 खुले लघु कार्टून बिग बक बनी एन्कोडिंग

कृपया ध्यान दें कि स्केलर उत्पाद के साथ FS के साथ योजनाओं में उपयोग के लिए उम्मीदवारों के रूप में अच्छी गति वाले वैक्टर कैसे हैं - क्योंकि एक स्केलर उत्पाद वेक्टर रिक्त स्थान पर परिभाषित किया गया है! हम अभी भी गति का पता लगाने के तरीकों के लिए सर्वश्रेष्ठ विकल्पों की तलाश कर रहे हैं, और 2020 के अंत तक गति मान्यता के लिए एफएस का उपयोग करके पूरी तरह से काम करने वाले प्रोटोटाइप प्राप्त करने की उम्मीद करते हैं।