FHE: El futuro de la computación privada

FHE( la criptografía homomórfica completamente ) es una tecnología avanzada de cifrado que permite realizar cálculos directamente sobre datos cifrados, lo que permite procesar datos mientras se protege la privacidad. FHE tiene múltiples escenarios de aplicación potencial, especialmente en el ámbito del procesamiento y análisis de datos que requieren protección de la privacidad, como finanzas, salud, computación en la nube, aprendizaje automático, sistemas de votación, Internet de las cosas y protección de la privacidad en blockchain. Sin embargo, la comercialización de FHE aún requiere tiempo, siendo los principales obstáculos el enorme costo computacional y de memoria que su algoritmo conlleva, así como su mala escalabilidad.

Principios básicos

El núcleo de FHE es realizar cálculos sobre datos cifrados y obtener resultados cifrados que, al ser descifrados, coinciden con los resultados de cálculo en texto claro. Para lograr este objetivo, FHE utiliza polinomios para ocultar la información original, ya que los polinomios pueden transformarse en problemas de álgebra lineal y problemas de cálculo vectorial, facilitando así las optimizaciones como el cálculo en paralelo en las computadoras modernas.

El proceso básico de cifrado de FHE incluye:

• Selecciona un polinomio de clave
• Generar polinomios aleatorios
• Generar un pequeño polinomio de "error"
• Combinar el texto en claro con el polinomio mencionado anteriormente para cifrar.

Para evitar que se rompa mediante análisis repetido, FHE introduce ruido. Sin embargo, el ruido se acumula a lo largo del proceso de cálculo, lo que puede llevar a una incapacidad para descifrar correctamente. Para resolver este problema, FHE utiliza las siguientes técnicas:

• Cambio de clave: Reduce el tamaño del texto cifrado, pero introduce un pequeño ruido.
• Cambio de módulo: reducir el ruido mediante el cambio de módulo
• Bootstrap: restablecer el ruido al nivel inicial, pero con un gran costo computacional

Actualmente, los principales esquemas de FHE se basan en la tecnología Bootstrap, incluidos BGV, BFV, CKKS, entre otros. Estos esquemas tienen ventajas en circuitos aritméticos y circuitos booleanos.

Desafíos enfrentados por FHE

El mayor desafío de FHE radica en su enorme costo computacional. En comparación con la computación ordinaria, el mismo cálculo en la versión de FHE puede requerir hasta 500 millones de veces más recursos computacionales. Para mejorar el rendimiento de FHE, la DARPA de EE. UU. lanzó el programa Dprive, cuyo objetivo es aumentar la velocidad de cálculo de FHE a 1/10 de la computación ordinaria. Este programa se centra principalmente en los siguientes aspectos:

• Aumentar la longitud de la palabra del procesador
• Construir procesadores ASIC dedicados
• Construir una arquitectura paralela MIMD

Aunque el plan Dprive está a punto de expirar, parece que el progreso es lento y aún no se ha alcanzado el objetivo esperado. Al igual que la tecnología ZK, la implementación de FHE también enfrenta cuellos de botella en el hardware.

A pesar de esto, a largo plazo, la tecnología FHE sigue teniendo un valor único, especialmente en la protección de la privacidad de los datos sensibles. Para los datos críticos y sensibles en campos como el militar, médico y financiero, FHE puede liberar el potencial de tecnologías como la IA mientras protege la privacidad. Esta seguridad es especialmente importante en la era post-cuántica.

La combinación de blockchain

En el ámbito de la blockchain, FHE se utiliza principalmente para proteger la privacidad de los datos, y sus aplicaciones incluyen la privacidad en la cadena, la privacidad de los datos de entrenamiento de IA, la privacidad de las votaciones en la cadena, la revisión de transacciones privadas, entre otras. FHE también se considera una de las soluciones potenciales para abordar el problema del MEV en la cadena.

Sin embargo, FHE también enfrenta algunos desafíos. Las transacciones totalmente cifradas pueden eliminar los efectos positivos que trae el MEV. Además, ejecutar FHE en una máquina virtual aumentará significativamente los requisitos de los nodos, reduciendo drásticamente el rendimiento de la red.

Principales Proyectos

Los principales proyectos en el campo de FHE incluyen:

• Zama: Basado en el esquema TFHE, ha construido una pila de desarrollo FHE bastante completa.
• Fhenix: Construir una capa 2 de Optimism priorizando la privacidad
• Privasea: Utiliza FHE para operaciones de datos LLM
• Inco Network: Construir FHE Layer 1
• Arcium: fusión de tecnologías criptográficas como FHE, MPC y ZK
• Mind Network: Resuelve los problemas de seguridad de la capa de consenso a través de la arquitectura de subred FHE
• Octra: Utiliza tecnología de hipergrafos para implementar FHE, construyendo un nuevo lenguaje de contratos inteligentes y un protocolo de consenso.

Perspectivas futuras

La tecnología FHE todavía se encuentra en una etapa temprana, y su estado de desarrollo es inferior al de la tecnología ZK. Los principales factores restrictivos incluyen altos costos, gran dificultad de ingeniería y perspectivas comerciales poco claras. Con el aumento del interés de los VC criptográficos en FHE, se espera que más fondos y proyectos ingresen a este campo.

La implementación de chips FHE es uno de los requisitos clave para su comercialización. Actualmente, varias empresas como Intel, Chain Reaction y Optalysys están explorando en esta dirección. A pesar de que FHE enfrenta numerosas resistencias técnicas, como una tecnología con un futuro prometedor y una demanda clara, se espera que traiga profundas transformaciones en industrias como la defensa, las finanzas y la medicina, liberando el enorme potencial de la combinación de datos privados con futuras tecnologías de algoritmos cuánticos.