FHE:披上哈利波特的隐身衣

全同态加密(FHE)是一项先进的加密技术,允许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在金融、医疗、云计算等多个领域有潜在应用,但由于其巨大的计算和内存开销,商业化仍需时日。

基本原理

FHE的核心是通过多项式加密原始数据,并在加密状态下执行计算。简化的加密过程如下:

1. 选择密钥多项式 s(x)
2. 生成随机多项式 a(x)
3. 生成小的"误差"多项式 e(x)
4. 加密明文 m: c(x) = m + a(x)*s(x) + e(x)

解密时,知道s(x)就可以恢复出明文m。引入随机多项式和误差是为了增加安全性。

为实现加密状态下的计算,FHE将运算转化为电路模型。但每次运算都会增加噪声,最终可能导致无法正确解密。为解决这个问题,FHE采用了以下技术:

• 密钥切换:压缩密文大小
• 模数切换:减小噪声
• 引导(Bootstrap):重置噪声到初始水平

其中Bootstrap技术虽然计算开销很大,但能实现无限深度的计算,是实现真正FHE的关键。

FHE面临的挑战

FHE最大的挑战是其巨大的计算开销。相比普通计算,FHE的计算速度可能慢100万倍以上。美国DARPA启动了DPRIVE计划,试图将FHE的速度提高到普通计算的1/10,但进展缓慢。

DPRIVE计划主要从以下方面着手:

1. 增大处理器字长
2. 开发专用ASIC处理器
3. 构建MIMD并行架构

尽管FHE技术进展缓慢,但在保护敏感数据方面仍具有独特意义,特别是在军事、医疗、金融等领域。

区块链结合

在区块链领域,FHE可用于保护链上隐私、AI训练数据隐私、链上投票隐私等。也被视为潜在的MEV解决方案之一。但FHE的高计算开销可能会显著降低网络吞吐量。

主要项目

目前大多数FHE项目使用Zama提供的技术实现,如Fhenix、Privasea、Inco Network、Mind Network等。这些项目主要在商业模式上有所区别。

Zama基于TFHE方案,构建了较为完善的区块链+AI开发堆栈。Octra采用了独特的hypergraphs技术来实现FHE,并构建了新的智能合约语言和共识协议。

展望

FHE技术仍处于非常早期阶段,其发展不及零知识证明技术。主要挑战包括高成本、工程难度大、商业化前景不明等。

随着更多资金和注意力的投入,预计会有更多FHE项目出现。FHE芯片的落地是其商业化的关键条件之一。尽管面临技术阻力,但FHE在国防、金融、医疗等领域仍具有巨大潜力,未来可能迎来爆发。