FHE:隐私计算的未来之路

FHE(全同态加密)是一项先进的加密技术,可以支持在加密数据上直接进行计算,从而在保护隐私的同时处理数据。FHE有多个潜在应用场景,特别是在需要隐私保护的数据处理与分析领域,如金融、医疗健康、云计算、机器学习、投票系统、物联网、区块链隐私保护等。不过,FHE的商业化仍需时日,主要障碍在于其算法带来的巨大计算和内存开销,以及较差的可扩展性。

基本原理

FHE的核心是在加密数据上进行计算并得到加密的结果,解密后与明文计算结果一致。为实现这一目标,FHE使用多项式来隐藏原始信息,因为多项式可以转换为线性代数问题和向量计算问题,便于现代计算机进行并行计算等优化。

FHE的基本加密过程包括:

• 选择一个密钥多项式
• 生成随机多项式
• 生成小的"错误"多项式
• 将明文与上述多项式结合进行加密

为了防止通过重复分析破解,FHE引入了噪声。但噪声会随计算过程累积,最终可能导致无法正确解密。为解决这个问题,FHE采用了以下几种技术:

• Key switching:压缩密文大小,但会引入少量噪声
• Modulus Switching:通过切换模数来减小噪声
• Bootstrap:将噪声重置到初始水平,但计算开销很大

目前主流的FHE方案都基于Bootstrap技术,包括BGV、BFV、CKKS等。这些方案在算术电路和布尔电路上各有优势。

FHE面临的挑战

FHE最大的挑战在于其巨大的计算开销。与普通计算相比,FHE版本的同样计算可能需要高达5亿倍的计算资源。为了改善FHE的性能,美国DARPA启动了Dprive计划,目标是将FHE计算速度提升到普通计算的1/10。该计划主要从以下几方面着手:

• 增大处理器字长
• 构建专用ASIC处理器
• 构建MIMD并行架构

虽然Dprive计划即将到期,但似乎进展缓慢,尚未达到预期目标。与ZK技术类似,FHE的落地同样面临着硬件瓶颈。

尽管如此,从长远来看FHE技术仍具有独特价值,特别是在保护敏感数据隐私方面。对于军事、医疗、金融等领域的关键敏感数据,FHE可以在保护隐私的同时释放AI等技术的潜力。在后量子时代,这种安全性尤为重要。

区块链的结合

在区块链领域,FHE主要用于保护数据隐私,应用方向包括链上隐私、AI训练数据隐私、链上投票隐私、隐私交易审查等。FHE也被认为是解决链上MEV问题的潜在方案之一。

然而,FHE也面临一些挑战。完全加密交易可能会消除MEV带来的正面效应。此外,在虚拟机上运行FHE会显著提高节点要求,大幅降低网络吞吐量。

主要项目

目前FHE领域的主要项目包括:

• Zama:基于TFHE方案,构建了较为完善的FHE开发堆栈
• Fhenix:构建隐私优先的Optimism Layer 2
• Privasea:运用FHE进行LLM数据运算
• Inco Network:构建FHE Layer 1
• Arcium:融合FHE、MPC和ZK等密码学技术
• Mind Network:通过FHE子网架构解决共识层安全问题
• Octra:使用hypergraphs技术实现FHE,构建新的智能合约语言和共识协议

未来展望

FHE技术仍处于早期阶段,发展现状不及ZK技术。主要制约因素包括高成本、工程难度大、商业化前景不明朗等。随着加密VC对FHE的关注度提升,预计会有更多资金和项目进入这一领域。

FHE芯片的落地是其商业化的关键前提之一。目前已有Intel、Chain Reaction、Optalysys等多家厂商在这一方向上进行探索。尽管FHE面临诸多技术阻力,但作为一项极具前景和明确需求的技术,其有望在国防、金融、医疗等行业带来深刻变革,释放隐私数据与未来量子算法等技术结合的巨大潜力。