FHE：下一代隱私保護技術

FHE（全同態加密）是一種先進的加密技術，允許直接在加密數據上進行計算，從而在保護隱私的同時處理數據。這項技術在金融、醫療、雲計算、機器學習等領域有廣泛的應用前景。然而，由於其巨大的計算開銷，FHE的商業化仍面臨挑戰。

FHE的基本原理

FHE的核心思想是通過多項式來隱藏原始信息。加密過程包括選擇密鑰多項式、生成隨機多項式和小的"錯誤"多項式。爲了進行計算，需要將操作轉換爲電路形式。

FHE面臨的主要問題是噪聲的累積，這會隨着計算的深入而迅速增長。爲解決這一問題，提出了三種技術：

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

目前主流的FHE方案都採用了引導技術，以實現無限深度的計算。

FHE的挑戰

FHE計算的開銷遠超普通計算。以AES-128解密爲例，FHE版本的計算時間是普通版本的約5億倍。爲推動FHE技術發展，美國DARPA啓動了Dprive計劃，旨在將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
• 開發MIMD並行架構

盡管進展緩慢，FHE技術在保護敏感數據方面仍具有獨特價值，特別是在後量子時代的背景下。

FHE在區塊鏈中的應用

在區塊鏈領域，FHE主要用於保護數據隱私，包括鏈上隱私、AI訓練數據隱私、投票隱私等。一些項目將FHE視爲解決MEV問題的潛在方案。然而，完全加密交易也可能帶來負面影響，如降低網路吞吐量。

主要FHE項目

目前多數FHE項目使用Zama提供的技術，如Fhenix、Privasea、Inco Network和Mind Network等。這些項目在商業模式上有所不同：

• 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網路
• Mind Network：結合Restaking賽道

值得一提的是Octra項目，它採用了基於hypergraphs的創新FHE技術。

未來展望

FHE技術仍處於早期階段，其發展落後於零知識證明技術。主要挑戰包括高成本、工程難度大和商業化前景不明朗等。然而，隨着更多資金和注意力的投入，預計會有更多FHE項目出現。

FHE芯片的落地是該技術商業化的關鍵。多家公司如Intel、Chain Reaction和Optalysys正在這一領域進行探索。盡管面臨技術障礙，FHE作爲一項具有前景和明確需求的技術，有望在國防、金融、醫療等行業帶來深刻變革。