FHE:隐私计算的未来之光

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,从而在保护隐私的同时处理数据。FHE 在金融、医疗健康、云计算、机器学习等多个领域都有潜在应用,但目前商业化仍需时日,主要制约在于其庞大的计算和内存开销。

FHE 的基本原理

FHE 的核心是通过多项式来隐藏原始信息。一个简化的 FHE 系统可能包括:

1. 选择一个密钥多项式
2. 生成一个随机多项式
3. 生成一个小的"错误"多项式
4. 用以上多项式加密明文

为了处理噪声累积的问题,FHE 采用了几种关键技术:

• 密钥切换:压缩密文大小
• 模数切换:控制噪声增长
• Bootstrap: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 Bootstrap 技术。

FHE 面临的挑战

FHE 计算相比普通计算的开销巨大,可能慢上百万倍。美国 DARPA 专门启动了 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:

• 增大处理器字长
• 构建专用 ASIC 处理器
• 构建 MIMD 并行架构

虽然进展缓慢,但 FHE 在保护敏感数据方面仍具有独特意义,尤其是在后量子时代。

FHE 在区块链中的应用

FHE 在区块链中主要用于保护数据隐私,包括链上隐私、AI 训练数据隐私、链上投票隐私等。它也被视为潜在的 MEV 解决方案之一。但完全加密交易也会带来一些问题,如消除 MEV bots 的正面效应、大幅提高节点运行要求等。

主要项目概览

目前大多数 FHE 项目都基于 Zama 提供的技术。主要项目包括:

• Zama:提供基于 TFHE 的开发工具和 fhEVM
• Octra:采用 hypergraphs 技术实现 FHE,构建了新的智能合约语言
• Fhenix:构建隐私优先的 Optimism Layer 2
• Privasea:专注于 LLM 数据运算
• Inco Network:构建 Layer 1
• Mind Network:结合 Restaking 赛道

未来展望

FHE 技术仍处于早期阶段,面临诸多挑战。但随着更多资金和关注的涌入,以及 FHE 芯片的潜在突破,该技术有望在国防、金融、医疗等领域带来深刻变革。FHE 作为一项极具前景的技术,未来可期。