全同态加密(FHE)的发展与应用

全同态加密(FHE)的概念最早可以追溯到20世纪70年代,但长期以来一直难以实现。FHE的核心思想是在加密数据的基础上进行计算,无需事先解密。早期只能在加密数据上进行简单的加减乘除等运算,这被称为部分同态加密。2009年,Craig Gentry实现了重大突破,展示了在加密数据上进行任意计算的可能性,由此推动了FHE的发展。

FHE是一种先进的加密技术,允许直接对加密数据进行计算而无需解密。这意味着可以对密文进行操作并生成加密结果,解密后的结果与对原始明文进行相同操作的结果一致。

FHE的关键特性包括:

1. 同态性:对密文的加法或乘法运算等同于对明文进行相同的运算。

2. 噪声管理:FHE加密会引入噪声以确保安全性,但每次操作后噪声会增加。控制和最小化噪声对保证计算的准确性至关重要。

3. 无限操作:与部分同态加密(PHE)和某种同态加密(SHE)不同,FHE支持无限次的加法和乘法运算,可以在加密数据上进行任意类型的计算。

FHE面临的主要挑战是计算效率。密文计算的开销可能比明文计算高出10,000到1,000,000倍。只有当可以在密文上进行无限次加法和乘法时,才实现了真正的全同态加密。

同态加密可以根据实现程度分为以下几类:

• 部分同态加密(PHE):支持一种运算(加法或乘法)的无限次操作。
• 某种同态加密(SHE):支持有限次数的加法和乘法运算。
• 全同态加密(FHE):支持无限次的加法和乘法运算,可在加密数据上进行任意计算。

FHE的主要优势在于能够在加密数据上进行任何类型的计算,同时确保整个过程的隐私和安全性。

在区块链领域,FHE有望成为解决可扩展性和隐私保护问题的关键技术。目前的区块链系统普遍透明,所有交易和智能合约变量都是公开的。FHE可以将完全透明的区块链转变为部分加密形式,同时保持智能合约的控制能力。

例如,某公司正在开发一种FHE虚拟机,允许开发者编写操作FHE原语的智能合约代码。这种方法可以解决当前区块链上的隐私问题,使加密支付、在线博彩等应用成为可能,同时保留交易图,相比其他隐私解决方案更具监管友好性。

FHE还可以通过隐私消息检索(OMR)改善隐私项目的用户体验,允许钱包客户端在不暴露访问内容的情况下同步数据。

然而,FHE并不能直接解决区块链的可扩展性问题。将FHE与零知识证明(ZKP)结合可能会解决一些可扩展性挑战。可验证的FHE可以确保计算正确执行,为区块链环境提供可信的计算机制。

FHE和ZKP是互补的技术,但服务于不同的目的。ZKP允许可验证的计算和零知识属性,为私有状态提供隐私保护。然而,ZKP不能为共享状态提供隐私,这对许多去中心化应用平台至关重要。FHE和多方计算(MPC)可以弥补这一不足,允许对加密数据进行计算而不暴露数据本身。

FHE的发展目前大约落后于ZKP三到四年,但正在迅速赶上。第一代FHE项目已开始测试,主网预计将在今年晚些时候推出。尽管FHE的计算开销仍高于ZKP,但其大规模应用的潜力已经显现。一旦FHE进入生产环境并实现规模化,预计会像ZK Rollups那样快速发展。

FHE的应用面临一些挑战,包括计算效率和密钥管理。FHE中的自举操作计算密集,但算法改进和工程优化正在不断提高其效率。对于某些特定应用,如机器学习,不使用自举操作的替代方案可能更高效。

密钥管理也是一个重要挑战。一些FHE项目需要阈值密钥管理,涉及一组具有解密能力的验证者。这种方法需要进一步发展以克服单点故障问题。

FHE市场正吸引众多投资者的关注。一些加密风险投资公司积极投资FHE领域,认识到其潜力。某些项目正在开发基于FHE的应用,如在线博彩、商业支付和游戏等。

阈值FHE(TFHE)将FHE与MPC和区块链技术结合,特别有前景,开启了新的应用场景。FHE的开发者友好性,使得可以使用常见的智能合约语言进行编程,提高了其在应用开发中的实用性。

FHE的法规环境在不同地区各不相同。尽管数据隐私普遍受到支持,金融隐私仍然是一个存在争议的领域。FHE有潜力增强数据隐私保护,允许用户保留数据所有权并可能从中获益,同时保持诸如定向广告等社会效益。

展望未来,理论研究、软件开发、硬件优化和算法改进预计会使FHE越来越实用。FHE的发展正从理论研究过渡到实际应用阶段,预计在未来三到五年内会取得显著进展。

总的来说,FHE正站在revolutionizing加密领域的风口浪尖,为隐私和安全解决方案提供了新的可能。随着技术的不断进步和风险资本的持续关注,FHE有望实现广泛应用,解决区块链可扩展性和隐私保护的关键问题。随着技术的成熟,FHE有望为加密生态系统中的各类创新应用开辟新的可能性。