FHE：密码学的隐身衣

全同态加密(FHE)是一种先进的加密技术,可以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。然而,FHE的商业化仍需时日,主要挑战在于其算法带来的计算和内存开销巨大,可扩展性较差。

FHE的基本原理

FHE的核心是通过多项式来隐藏原始信息。多项式可以转化为线性代数问题和向量计算,便于现代计算机进行高度优化的运算。

FHE的加密过程包括:

1. 选择密钥多项式
2. 生成随机多项式
3. 生成小的"错误"多项式
4. 将明文与上述多项式组合加密

引入噪声是为了防止通过重复输入推测出密钥。但噪声会随着计算累积,最终可能导致无法解密。为解决这个问题,FHE采用了以下几种技术:

• 密钥切换:压缩密文大小
• 模数切换:控制噪声增长
• 自举:将噪声重置到初始水平

目前已有多种FHE方案的具体实现,都使用了自举技术。

FHE面临的挑战

FHE的主要挑战是计算开销巨大。与普通计算相比,FHE计算可能慢5亿倍。美国国防部高级研究计划局(DARPA)启动了Dprive计划,目标是将FHE计算速度提高到普通计算的1/10。该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

尽管进展缓慢,但FHE技术对于保护敏感数据仍具有独特意义,特别是在军事、医疗、金融等领域。

FHE在区块链中的应用

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
• 链上隐私交易审查
• MEV解决方案

但FHE也面临验证者运行成本大幅提高等挑战。

主要FHE项目

目前大部分FHE项目使用Zama构建的技术,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采用了基于hypergraphs的原创技术来实现FHE,构建了新的智能合约语言和共识协议。

展望

FHE技术仍处于早期阶段,面临诸多挑战:

• 性能效率低下
• 工程难度高
• 商业化前景不明朗
• 资本投入不足

但随着专用FHE芯片的开发,以及在国防、金融、医疗等关键领域的需求,FHE技术有望迎来突破。FHE有潜力释放隐私数据与未来量子算法等技术结合的潜力,带来深远影响。