FHE:隱私計算的未來之光

全同態加密(FHE)是一項先進的加密技術,可以在加密數據上直接進行計算,從而在保護隱私的同時處理數據。FHE 在金融、醫療健康、雲計算、機器學習等多個領域都有潛在應用,但目前商業化仍需時日,主要制約在於其龐大的計算和內存開銷。

FHE 的基本原理

FHE 的核心是通過多項式來隱藏原始信息。一個簡化的 FHE 系統可能包括:

1. 選擇一個密鑰多項式
2. 生成一個隨機多項式
3. 生成一個小的"錯誤"多項式
4. 用以上多項式加密明文

爲了處理噪聲累積的問題,FHE 採用了幾種關鍵技術:

• 密鑰切換:壓縮密文大小
• 模數切換:控制噪聲增長
• Bootstrap:將噪聲重置到初始水平

目前已有多種 FHE 方案的具體實現,都使用了 Bootstrap 技術。

FHE 面臨的挑戰

FHE 計算相比普通計算的開銷巨大,可能慢上百萬倍。美國 DARPA 專門啓動了 Dprive 計劃,目標是將 FHE 計算速度提高到普通計算的 1/10。該計劃主要從以下方面着手:

• 增大處理器字長
• 構建專用 ASIC 處理器
• 構建 MIMD 並行架構

雖然進展緩慢,但 FHE 在保護敏感數據方面仍具有獨特意義,尤其是在後量子時代。

FHE 在區塊鏈中的應用

FHE 在區塊鏈中主要用於保護數據隱私,包括鏈上隱私、AI 訓練數據隱私、鏈上投票隱私等。它也被視爲潛在的 MEV 解決方案之一。但完全加密交易也會帶來一些問題,如消除 MEV bots 的正面效應、大幅提高節點運行要求等。

主要項目概覽

目前大多數 FHE 項目都基於 Zama 提供的技術。主要項目包括:

• Zama:提供基於 TFHE 的開發工具和 fhEVM
• Octra:採用 hypergraphs 技術實現 FHE,構建了新的智能合約語言
• Fhenix:構建隱私優先的 Optimism Layer
• Privasea:專注於 LLM 數據運算
• Inco Network:構建 Layer 1
• Mind Network:結合 Restaking 賽道

未來展望

FHE 技術仍處於早期階段,面臨諸多挑戰。但隨着更多資金和關注的湧入,以及 FHE 芯片的潛在突破,該技術有望在國防、金融、醫療等領域帶來深刻變革。FHE 作爲一項極具前景的技術,未來可期。