FHE:隱私計算的未來之路

FHE(全同態加密)是一項先進的加密技術,可以支持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。不過,FHE的商業化仍需時日,主要障礙在於其算法帶來的巨大計算和內存開銷,以及較差的可擴展性。

基本原理

FHE的核心是在加密數據上進行計算並得到加密的結果,解密後與明文計算結果一致。爲實現這一目標,FHE使用多項式來隱藏原始信息,因爲多項式可以轉換爲線性代數問題和向量計算問題,便於現代計算機進行並行計算等優化。

FHE的基本加密過程包括:

• 選擇一個密鑰多項式
• 生成隨機多項式
• 生成小的"錯誤"多項式
• 將明文與上述多項式結合進行加密

爲了防止通過重復分析破解,FHE引入了噪聲。但噪聲會隨計算過程累積,最終可能導致無法正確解密。爲解決這個問題,FHE採用了以下幾種技術:

• Key switching:壓縮密文大小,但會引入少量噪聲
• Modulus Switching:通過切換模數來減小噪聲
• Bootstrap:將噪聲重置到初始水平,但計算開銷很大

目前主流的FHE方案都基於Bootstrap技術,包括BGV、BFV、CKKS等。這些方案在算術電路和布爾電路上各有優勢。

FHE面臨的挑戰

FHE最大的挑戰在於其巨大的計算開銷。與普通計算相比,FHE版本的同樣計算可能需要高達5億倍的計算資源。爲了改善FHE的性能,美國DARPA啓動了Dprive計劃,目標是將FHE計算速度提升到普通計算的1/10。該計劃主要從以下幾方面着手:

• 增大處理器字長
• 構建專用ASIC處理器
• 構建MIMD並行架構

雖然Dprive計劃即將到期,但似乎進展緩慢,尚未達到預期目標。與ZK技術類似,FHE的落地同樣面臨着硬件瓶頸。

盡管如此,從長遠來看FHE技術仍具有獨特價值,特別是在保護敏感數據隱私方面。對於軍事、醫療、金融等領域的關鍵敏感數據,FHE可以在保護隱私的同時釋放AI等技術的潛力。在後量子時代,這種安全性尤爲重要。

區塊鏈的結合

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、隱私交易審查等。FHE也被認爲是解決鏈上MEV問題的潛在方案之一。

然而,FHE也面臨一些挑戰。完全加密交易可能會消除MEV帶來的正面效應。此外,在虛擬機上運行FHE會顯著提高節點要求,大幅降低網路吞吐量。

主要項目

目前FHE領域的主要項目包括:

• Zama:基於TFHE方案,構建了較爲完善的FHE開發堆棧
• Fhenix:構建隱私優先的Optimism Layer
• Privasea:運用FHE進行LLM數據運算
• Inco Network:構建FHE Layer 1
• Arcium:融合FHE、MPC和ZK等密碼學技術
• Mind Network:通過FHE子網架構解決共識層安全問題
• Octra:使用hypergraphs技術實現FHE,構建新的智能合約語言和共識協議

未來展望

FHE技術仍處於早期階段,發展現狀不及ZK技術。主要制約因素包括高成本、工程難度大、商業化前景不明朗等。隨着加密VC對FHE的關注度提升,預計會有更多資金和項目進入這一領域。

FHE芯片的落地是其商業化的關鍵前提之一。目前已有Intel、Chain Reaction、Optalysys等多家廠商在這一方向上進行探索。盡管FHE面臨諸多技術阻力,但作爲一項極具前景和明確需求的技術,其有望在國防、金融、醫療等行業帶來深刻變革,釋放隱私數據與未來量子算法等技術結合的巨大潛力。