FHE:隐私计算的未来

全同态加密(FHE)是一项先进的加密技术,可以在加密数据上直接进行计算,实现隐私保护下的数据处理。FHE在金融、医疗、云计算等多个领域有广阔应用前景,但目前仍面临计算开销大、可扩展性差等问题,距离大规模商用还需一段时间。

FHE基本原理

FHE的核心是通过多项式加密原文信息,并在加密状态下进行计算。具体步骤包括:

1. 选择密钥多项式
2. 生成随机多项式
3. 加入小的"错误"多项式作为噪声
4. 利用上述多项式对原文进行加密

解密时需要密钥多项式,保证了安全性。但多次计算会导致噪声累积,影响解密。为解决这一问题,FHE采用了以下关键技术:

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

这些技术使FHE能够支持无限深度的任意函数计算,实现了真正的全同态加密。

FHE面临的挑战

FHE最大的挑战是计算开销巨大,比普通计算慢数百万倍。为解决这一问题,美国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。主要研究方向包括:

• 增大处理器字长
• 开发专用ASIC处理器
• 构建MIMD并行架构

虽然进展缓慢,但FHE在隐私保护计算领域仍有巨大潜力,特别是在军事、医疗等敏感数据处理方面。

FHE在区块链中的应用

FHE在区块链领域主要用于保护数据隐私,包括:

• 链上隐私交易
• AI训练数据隐私保护
• 链上隐私投票
• MEV防护

但FHE也会带来一些问题,如降低网络吞吐量、增加节点运行成本等。

主要FHE项目

• Zama:基于TFHE方案,提供完整的开发堆栈
• Octra:采用hypergraphs技术实现bootstrap
• Fhenix:构建隐私优先的Layer 2网络
• Privasea:专注于LLM数据运算
• Mind Network:结合Restaking模式

展望

FHE技术仍处于早期阶段,面临诸多挑战。但随着专用芯片的开发和更多资本的进入,FHE有望在国防、金融、医疗等领域带来深刻变革。FHE芯片的落地将是商业化的关键一步,值得持续关注。