Homomorphic Encryption（同態加密）是一種先進的加密技術，允許對加密數據直接進行計算和處理，而無需先將數據解密。計算結果仍保留加密狀態，只有持有私鑰的用戶才能解密並獲得與在未加密數據上計算相同的結果。
同態加密的定義與原理：
• 這種加密方法支持對加密數據執行算術或邏輯運算，並保證解密後結果與在原始數據上操作的結果一致。• 依其功能豐富度，同態加密分為部分同態加密、有限深度同態加密及完全同態加密（Fully Homomorphic Encryption，FHE）。其中FHE支持任意計算，理論上可在加密數據上執行任何運算。
• 它通過複雜的代數結構與格基密碼學等方法實現數據隱私與運算能力兼顧。
同態加密在機器學習的應用：
• 允許雲端或不信任環境中的服務提供商在保密數據上執行機器學習推理或訓練，無需暴露敏感數據。
• 適用於醫療、金融等高隱私行業，支持數據加密協同分析及隱私保護的預測模型。
• 例如蘋果利用同態加密在設備上進行隱私保護的數據查詢和機器學習運算。
優點與挑戰：
• 資料處理時保護數據隱私，降低洩露風險。
• 不需數據持有者與處理者頻繁互動，提高效率和安全。
• 計算效率和資源消耗較高，仍是研究和工程挑戰焦點。
簡單比喻：
同態加密就像戴上特製的手套操縱一個鎖住的盒子中的物品，操作過程中盒子始終鎖著，外人無法看到內容，但操作效果和拿出來後一樣。
總結：
Homomorphic Encryption是一種支持對加密數據直接計算的技術，能有效保護數據隱私並支持安全的分布式和雲端機器學習運算，是未來數據隱私保護的重要基石。
