FHE：未來隱私計算的關鍵技術

FHE（全同態加密）是一種先進的加密技術,能夠在加密數據上直接進行計算,從而在保護隱私的同時處理數據。FHE有多個潛在應用場景,特別是在需要隱私保護的數據處理與分析領域,如金融、醫療健康、雲計算、機器學習、投票系統、物聯網、區塊鏈隱私保護等。但其商業化仍需時日,主要挑戰在於算法帶來的巨大計算與內存開銷,可擴展性較差。

FHE的基本原理

FHE的核心是使用多項式來隱藏原始信息。簡化的FHE加密過程如下:

1. 選擇一個密鑰多項式s(x)
2. 生成隨機多項式a(x)
3. 生成小的"誤差"多項式e(x)
4. 加密明文m: c(x) = m + a(x)*s(x) + e(x)

解密時,只要知道s(x),就可以從c(x)中恢復出m。引入隨機性和誤差可以增強安全性。

爲了支持加密數據上的計算,FHE將運算轉化爲"電路"。但每次運算都會增加噪聲,當噪聲過大時就無法正確解密。爲解決這個問題,FHE採用了以下關鍵技術:

• Key switching:壓縮密文大小
• Modulus switching:控制噪聲增長
• Bootstrap:重置噪聲到初始水平

目前主流的FHE方案都採用了Bootstrap技術,但計算開銷仍然很大。

FHE面臨的挑戰

FHE的主要挑戰在於其巨大的計算開銷。相比普通計算,FHE的計算速度要慢約100萬倍。爲了改善FHE性能,美國國防部高級研究計劃局(DARPA)在2021年啓動了Dprive計劃,目標是將FHE計算速度提高到普通計算的1/10。該計劃主要從以下方面着手:

1. 增大處理器字長
2. 開發專用ASIC處理器
3. 構建MIMD並行架構

盡管進展緩慢,但從長遠來看,FHE技術對於保護敏感數據仍具有重要意義,特別是在軍事、醫療、金融等領域。

FHE在區塊鏈中的應用

在區塊鏈領域,FHE主要用於保護數據隱私,應用方向包括:

• 鏈上隱私
• AI訓練數據隱私
• 鏈上投票隱私
• 鏈上隱私交易審查
• MEV問題潛在解決方案

但FHE也面臨着顯著提高節點運行要求、降低網路吞吐量等挑戰。

主要FHE項目

目前主要的FHE項目包括:

• Zama:提供基於TFHE的開發堆棧
• Fhenix:構建隱私優先的Layer
• Privasea:面向LLM數據運算
• Inco Network:構建FHE Layer 1
• Arcium:多種密碼學技術融合
• Mind Network:Restaking賽道

其中Zama是多數項目使用的FHE技術提供方。

未來展望

FHE技術仍處於早期階段,相比ZK技術發展較慢。但隨着資本關注度提升和FHE專用芯片的開發,FHE有望在國防、金融、醫療等領域帶來深刻變革。FHE芯片的落地將是其商業化的重要前提。

盡管面臨諸多技術挑戰,但作爲一項具有確切需求的前沿技術,FHE未來仍大有可爲。它有望釋放隱私數據與量子算法等新興技術結合的巨大潛力,迎來爆發性發展。