什么是同態化(Homomorphic)?牛津英語大辭典給出了如下解釋：“Pertaining to two sets that are related by a homomorphism.”

　　沒看懂?那我再將這個解釋同態化：“從一種形態轉變到另一種形態，同時在第二種形態中保留與***種形態相關聯的元素”

　　加密技術上所謂的同態化，可以參考維基百科給出的說明：“一種加密形式，即對明文進行的一種特定的代數算法與對密碼進行的另一種(可能與前者不同)代數算法是等價的。”

　　我再解釋的簡單一些。同態加密是對數據進行的一種復雜運算過程，不論數據是否已經被加密。

　　為什么要關注同態加密?

　　原因很簡單，有了同態加密，有預謀的盜取敏感數據的情況將成為歷史。因為在同態加密環境下，敏感數據總是處于加密狀態，而這些加密數據對盜賊來說是沒用的。

　　更新內容：有些聰明的讀者問我這種技術對支付卡交易是否有幫助。我一開始的回答是肯定的。但是后來我意識到，還是應該問問這方面的專家。于是我找到了Craig Stuntz先生為我答疑解惑：

　　“我不確定這個技術用在信用卡交易中是否是個好主意，因為一般在交易時對于信用卡信息只是讀取而不是計算。”

　　Stuntz先生還提供了一個更加合適應用同態加密的場景：

　　“考慮到報稅員，或者一些財務服務機構，如mint.com：你將個人財務信息提供給他們，他們通過計算來優化你的財務/稅務策略。但是你真的會將自己的銀行賬號和個人財務信息提交到財務優化網站上么?

　　現在換一種情況，你所提交的是一個代碼，財務優化網站憑此代碼可以從銀行數據庫下載同態加密過的你的財務數據。他們可以直接對加密數據進行計算，將所得到的稅務優化結果再以加密的形式發送給你，這些加密的數據他們也無法破解，但是你可以。”

　　回顧

　　我是在2009年***次接觸同態加密技術的，當時我閱讀了Craig Gentry的博士論文。后來在IBM，我看到了1978年由Ronald Rivest教授和相關人員所寫的論文。

　　在加密技術領域，我只能算是個小學生，所以那篇論文在我看來晦澀難懂。但是我注意到Gentry先生在他的論文里很喜歡用類比的說明方法，因此我才對這種算法有了一定的認識。

　　手套箱的比喻

　　在Gentry的論文里，他虛構了一個場景，用來說明同態加密技術，這個場景是一個叫做愛麗絲的珠寶店主如何為自己的珠寶店防盜：

　　“Alice是一家珠寶店的店主，她打算讓員工將一些貴重的珠寶組合成首飾，但是她由擔心被小偷盯上。于是她造了一個手套箱存放制作好的首飾，而鑰匙她隨身保管。”

　　通過手套箱，員工可以將手伸入箱子來裝配首飾，僅限于此。愛麗絲則可以通過鑰匙，向手套箱中添加原材料，并取出制作好的首飾。

　　下圖是個大型的手套箱示例圖。

[[34845]]

　　類比的關聯

　　讓我們看看是否能通過這個故事來理解同態加密

　　· 店主愛麗絲>最終用戶

　　· 首飾原材料>原始數據

　　· 鑰匙>網絡

　　· 鎖住手套箱>加密

　　· 員工>數據計算過程

　　· 完整的首飾>數據計算結果

　　記住這個比喻，然后讓我們看看同態加密是如何處理2+3這樣的問題的：假設數據已經在本地被加密了，2加密后變為22,3加密后變為33。加密后的數據被發送到服務器，在進行相加運算。然后服務器將加密后的結果55發送回來。然后本地解密為5。

　　在博客上Craig Stuntz提供了另一個針對門外漢的同態加密解釋，這個解釋可以讓大家更好的理解同態加密。解釋內容包括下面這個圖表：

　　Mr. Stuntz解釋說：“這個案例比較偶然。在案例中，同態連接(連接兩個加密字符段)與非同態連接(連接兩個明文字符段)的運算相同。不過情況并不總是這樣的。

　　重要的是，我們可以對輸入的加密內容進行某種運算，生成新的加密數據，而當解密的時候，所解密出的明文內容，與我們輸入明文內容進行加密運算后再解密得到的結果是一致的。”

　　沒那么簡單

　　其實在上面兩個例子之下，還隱藏這很多技術上的細節，但是我也不想裝作我什么都懂，畢竟在過去30年，有很多非常聰明的人一直在研究這個技術，我也不可能在短短時間內就把人家幾十年的研究搞明白。

　　解決方案

　　我沒有機會直接訪問Gentry 。但是福布斯雜志的Andy Greenberg確實采訪了Gentry，他們聊到了Gentry在進行同態加密研究時遇到的問題以及如何克服這些問題的，下面是我從采訪內容中摘抄下來的片段：

　　“Gentry的完全同態方案最早是在紐約一家咖啡店開始的。這種對已加密數據進行少量乘法或加法運算的加密技術當時引起了Gentry的興趣。但是在研究過程中他遇到了很多麻煩。

　　因為每個算法步驟都會不可避免的給加密數據帶來微小的改變，而當這種計算步驟增多，最終會導致數據的改變量過大，無法進行精密的解密還原運算了。

　　Gentry發現可以通過雙重加密數據的方法，將運算帶來的誤差消除。

　　通過定期解鎖加密數據外層不規則數據的下層數據，可以解決云計算混亂的數據安全現狀，而且不會在云環境中出現任何明文數據。

　　Gentry在解決了加密問題后，才忽然發現，自己解決了加密領域一個懸而未決的加密算法問題。”

　　時機還不成熟

　　和所有好技術一樣，將同態加密技術應用到現實生活還需要一段時間。另外，該技術還需要解決一些應用上的障礙。其中之一就是大量的計算需求。Gentry表示，如果再一個簡單的明文搜索中應用同態加密技術，將使得運算量增加上萬億倍。

　　盡管如此，加密領域的專家們對此還是抱有很大的信心。就好像開閘放水一樣，只要障礙被解決，該技術將快速應用到各個領域。實際上， Gentry已經有了新版的改進型同態加密技術，只不過還在完善，很快就會發表。

　　大生意

　　除了加密領域的專家對此看好外，其他行業的專家也對同態加密的潛在價值產生了興趣。最近，美國國防部高級研究計劃局(DARPA)最近就宣布了一項投資2000萬美元的研究項目，用來解決加密方面的問題。并且已經將其中500萬美元撥給了研究公司Galois 。

　　另外還要提一句， Craig Gentry 因為在加密領域的貢獻，獲得了美國計算機協會(ACM)頒發的Grace Murray Hopper 獎項。沒聽過這個獎項嗎? Steve Wozniak 和 Bob Metcalfe 都曾經是該獎項的獲得者，他們的研究對于當今的計算機世界都造成過巨大的影響。

　　總結

　　有件事我還沒想清楚：同態加密真的能改變如今的云計算加密問題么?它是否能像今年肆虐美國的龍卷風一樣，在時間和條件成熟時就能帶來巨大的沖擊呢?