何謂同態加密？
同態加密是一種先進的加密技術，允許在加密資料上直接執行運算，無需事先解密。這意味著資料在處理過程中仍能保持安全與隱私。這些運算結果經解密後，將與未加密資料的運算結果完全一致。此功能對於維護雲端運算、資料分析及安全投票系統等應用場景的隱私與安全性至關重要。
同態加密的運作原理是透過所謂的同態加密方案，將明文資料轉換為密文。此密文可進行數學運算（如加法、乘法等），且不會暴露原始資料。完成運算後，可將結果密文解密，揭示計算結果，如同直接對明文執行運算一般。
同態加密的類型
同態加密可分為數種類型，每種具備不同的功能與安全等級。主要類型包括：
- 部分同態加密（PHE）：
- 支援對密文執行單一類型的運算（加法或乘法）。
- 範例：RSA（支援乘法），Paillier（支援加法）。
- 部分同態加密（SHE）：
- 支援有限數量的加法與乘法運算。
- 範例：姚氏混亂電路，BGN（Boneh-Goh-Nissim）方案。
- 分級完全同態加密（Leveled FHE）：
- 支援預先定義數量的加法與乘法運算。
- 專為處理特定深度的運算迴路而設計。
- 範例：詹特里-哈列維-史馬特（GHS）方案。
- 完全同態加密（FHE）：
- 允許對密文執行無限制的加法與乘法運算。
- 提供最高程度的靈活性與安全性。
- 範例：Gentry 方案、BGV（Brakerski-Gentry-Vaikuntanathan）方案。
同態加密的商業應用
同態加密技術正因其能在保障資料隱私與安全的前提下實現有效資料處理，而在各商業領域獲得廣泛應用。於金融服務業，同態加密技術使敏感金融資料的安全運算成為可能。銀行與金融機構得以在不暴露客戶資料的情況下執行風險評估、偵測詐欺及進行審計作業，既能符合嚴格監管要求，亦能維持客戶信任。 此外，加密資料處理有助於降低資料外洩風險，因敏感資訊在傳輸或儲存過程中始終受到保護。
在醫療保健領域，同態加密技術實現了對患者資料的安全分析。醫學研究人員得以在不損害患者隱私的前提下，共同對加密資料集進行數據分析。此技術對個性化醫療尤為關鍵，因其需分析患者專屬數據以制定精準治療方案。 同態加密技術確保敏感健康資訊受到保護，促進患者與醫療機構間建立信任關係。此外，它使醫療組織能安全地運用雲端運算技術儲存與處理海量數據，不僅提升營運效率，更為尖端醫學研究提供有力支援。
同態加密的優缺點
同態加密具備顯著優勢，例如：
- 資料隱私：確保資料在處理過程中保持加密與安全狀態，防止敏感資訊遭未經授權的存取。
- 法規遵循：協助組織在執行運算時仍能維持資料機密性，從而符合資料保護法規要求。
- 雲端安全：允許將資料處理安全地外包給雲端服務供應商，同時不暴露底層資料。
- 協作：促進不同實體間的安全協作與資料共享，同時確保隱私不受侵害。
這種加密數據的形式也伴隨著若干缺點與限制，影響其在各行業的採用與實施。
- 效能開銷：同態加密方案具有高運算密集度，相較於傳統加密方法，會導致處理時間較長。
- 複雜性：同態加密系統的實施與管理需要專業知識與技術專長。
- 有限支援：並非所有類型的運算都能獲得高效支援，這可能限制其應用範圍。
- 資源密集型：需要大量運算資源與記憶體，可能增加成本並限制擴展性。
同態加密的發展
同態加密的概念誕生於解決加密數據運算的挑戰，其核心在於執行運算時不洩露底層資訊。奠基性研究始於1970年代末，當時如RSA等加密系統已展現部分同態特性。然而直至2009年，IBM研究員克雷格·根特里才提出首個完全同態加密（FHE）方案。 甘特里的突破性貢獻在於運用晶格密碼學與「自舉」技術，實現對密文進行無限次運算。這項發展成為重要里程碑，不僅引發廣泛研究，更催生出更實用高效的同態加密方案，使該技術日益適用於現實世界應用場景。
同態加密的未來潛在應用
同態加密的未來在各個領域都蘊藏著巨大潛力。隨著技術進步，它有望在新興領域（如物聯網、 AI ）中扮演強化資料隱私與安全的關鍵角色。在物聯網領域，同態加密能實現連網裝置間的安全資料彙整與分析，同時避免敏感資訊外洩。AI它能促進隱私保護型機器學習，使模型得以在加密數據上進行訓練。區塊鏈應用則可藉助同態加密技術，在確保交易隱私的同時維持透明度與安全性。隨著研究持續提升同態加密的效率與可擴展性，其應用範圍有望擴大，進而推動創新並強化數據保護標準。
常見問題
- 同態加密與非對稱加密有何區別？
同態加密允許在不解密的情況下對加密數據進行運算，全程保持隱私性。非對稱加密（亦稱公鑰加密）則採用一對金鑰（公鑰與私鑰）進行加密與解密，但無法對加密數據執行運算。 兩者的關鍵差異在於：同態加密能實現安全資料處理，同時避免底層資訊暴露。 - 同態加密的速度會慢多少？
同態加密的速度可能遠遠慢於傳統加密方法。根據具體方案及運算複雜度，其速度可能慢上10至1000倍，甚至更為遲緩。這種顯著的效能開銷源於處理加密數據時所需的複雜數學運算，這類運算需要更高的處理能力與時間成本。 - 同態加密能否與其他加密方法結合使用？
是的，同態加密可與其他加密技術結合以提升安全性與效能。例如，它可搭配安全多方計算（SMPC）或差分隱私方法，在協作環境中提供強健的資料保護。結合不同加密方法有助於彌補各技術的限制，提供更全面的安全解決方案。