Homomorphe Verschlüsselung klingt wie ein Allzweckrechner für Geheimtexte. Das war meine erste Reaktion, als ich den Begriff hörte. Aber die Liste verriet mir, dass es nicht so ist. Je länger ich recherchierte, desto merkwürdiger wurde es: Sie unterstützt viel weniger Arten von Berechnungen, als man denkt – so wenige, dass man sie alle aufzählen kann. So wenige, dass ich sie tatsächlich gezählt habe: gerade einmal zweieinhalb Kategorien. Sind Berechnungen im verschlüsselten Zustand eine einheitliche Fähigkeit? Ursprünglich hielt ich sie für eine einzige, aber dann wurde mir klar, dass man sie als Liste lesen sollte. Die Antwort steht auf dieser Liste.
Zuerst habe ich die Liste der Rechenfähigkeiten aus den offiziellen Unterlagen zusammengestellt und Punkt für Punkt überprüft. Additive Homomorphie funktioniert, Skalarmultiplikation funktioniert – aber was ist mit beliebiger Multiplikation? Bei diesem Punkt kam ich nicht weiter. Ich habe dreimal nachgesehen und keinen entsprechenden Eintrag zur Unterstützung gefunden. Als ich an dieser Stelle der Liste ankam, hatte ich 20 Minuten investiert und festgestellt: Homomorphe Verschlüsselung ist kein bloßes Schlagwort, sondern eine Tabelle mit klaren Fähigkeitsgrenzen. Das ist die Wahrheit. Berechnen lässt sich nur, was in der Tabelle steht. @Dusk
Schauen wir uns genauer an, wie sich diese Grenzen auf Designentscheidungen auswirken. Wenn man Berechnungen an verschlüsselten Daten durchführen möchte, muss man zuerst fragen: Steht diese Operation in der Tabelle? Was darin steht, lässt sich direkt im verschlüsselten Zustand berechnen. Was nicht darin steht, erfordert entweder eine vorherige Entschlüsselung oder ein anderes Schaltungsdesign. Beide Wege haben ihren Preis: Der erste legt Daten offen, der zweite erhöht die Komplexität des Beweises. Eine kostenlose Option gibt es nicht. Das ist unumstößlich. Bevor man sich für einen Weg entscheidet, sollte man klären, welchen Preis die eigenen Daten verkraften können.
45 % bis 255 % langsamer als nativer Code – das ist der Bereich für WASM. Diese Zahl habe ich zweimal überprüft. In der Werbung wird es als universell einsetzbare verschlüsselte Berechnung dargestellt, doch auf der Mechanismusebene zeigt sich, dass nur begrenzte Berechnungen möglich sind. Je mehr ich überprüfte, desto widersprüchlicher erschien mir das: Rechnen mit verschlüsselten Daten ist nicht dasselbe wie universelles Rechnen. Die meisten erkennen diesen Unterschied erst, wenn sie sich die Liste genau ansehen. Woher das Wort „universell“ stammt, fand ich am Ende nur in der Überschrift. Die Wahrheit verbirgt sich in der Überschrift.
Wenn man also die Qualität einer Datenschutzlösung beurteilen will, sollte man nicht fragen, ob sie homomorphe Verschlüsselung verwendet, sondern wie viele Einträge auf ihrer Fähigkeitstabelle stehen. Manche glauben, homomorphe Verschlüsselung bedeute universelles Rechnen. Das sehe ich anders. Das ist kontraintuitiv: Die Fähigkeitstabelle ist der einzige Maßstab. Wenn jemand mit homomorpher Verschlüsselung argumentiert, soll er zuerst die Tabelle vorlegen: $DUSK . Kann er sie nicht vorlegen, sollte man das Wort „universell“ einfach überhören. Die Liste durchzusehen dauert nur 5 Minuten – und genau das lohnt sich. #dusk
Zuerst habe ich die Liste der Rechenfähigkeiten aus den offiziellen Unterlagen zusammengestellt und Punkt für Punkt überprüft. Additive Homomorphie funktioniert, Skalarmultiplikation funktioniert – aber was ist mit beliebiger Multiplikation? Bei diesem Punkt kam ich nicht weiter. Ich habe dreimal nachgesehen und keinen entsprechenden Eintrag zur Unterstützung gefunden. Als ich an dieser Stelle der Liste ankam, hatte ich 20 Minuten investiert und festgestellt: Homomorphe Verschlüsselung ist kein bloßes Schlagwort, sondern eine Tabelle mit klaren Fähigkeitsgrenzen. Das ist die Wahrheit. Berechnen lässt sich nur, was in der Tabelle steht. @Dusk
Schauen wir uns genauer an, wie sich diese Grenzen auf Designentscheidungen auswirken. Wenn man Berechnungen an verschlüsselten Daten durchführen möchte, muss man zuerst fragen: Steht diese Operation in der Tabelle? Was darin steht, lässt sich direkt im verschlüsselten Zustand berechnen. Was nicht darin steht, erfordert entweder eine vorherige Entschlüsselung oder ein anderes Schaltungsdesign. Beide Wege haben ihren Preis: Der erste legt Daten offen, der zweite erhöht die Komplexität des Beweises. Eine kostenlose Option gibt es nicht. Das ist unumstößlich. Bevor man sich für einen Weg entscheidet, sollte man klären, welchen Preis die eigenen Daten verkraften können.
45 % bis 255 % langsamer als nativer Code – das ist der Bereich für WASM. Diese Zahl habe ich zweimal überprüft. In der Werbung wird es als universell einsetzbare verschlüsselte Berechnung dargestellt, doch auf der Mechanismusebene zeigt sich, dass nur begrenzte Berechnungen möglich sind. Je mehr ich überprüfte, desto widersprüchlicher erschien mir das: Rechnen mit verschlüsselten Daten ist nicht dasselbe wie universelles Rechnen. Die meisten erkennen diesen Unterschied erst, wenn sie sich die Liste genau ansehen. Woher das Wort „universell“ stammt, fand ich am Ende nur in der Überschrift. Die Wahrheit verbirgt sich in der Überschrift.
Wenn man also die Qualität einer Datenschutzlösung beurteilen will, sollte man nicht fragen, ob sie homomorphe Verschlüsselung verwendet, sondern wie viele Einträge auf ihrer Fähigkeitstabelle stehen. Manche glauben, homomorphe Verschlüsselung bedeute universelles Rechnen. Das sehe ich anders. Das ist kontraintuitiv: Die Fähigkeitstabelle ist der einzige Maßstab. Wenn jemand mit homomorpher Verschlüsselung argumentiert, soll er zuerst die Tabelle vorlegen: $DUSK . Kann er sie nicht vorlegen, sollte man das Wort „universell“ einfach überhören. Die Liste durchzusehen dauert nur 5 Minuten – und genau das lohnt sich. #dusk