FHE技術:數據隱私保護的新希望

全同態加密(FHE)是一種先進的加密技術,可以對加密數據直接進行計算,從而在保護隱私的同時處理數據。FHE在金融、醫療健康、雲計算等多個領域都有潛在應用,但目前距離大規模商業化還有一定距離,主要挑戰在於其計算開銷巨大。

FHE的基本原理

FHE的核心思想是使用多項式來隱藏原始數據,並通過在多項式上進行計算來實現加密數據的處理。具體步驟包括:

1. 選擇一個密鑰多項式
2. 生成隨機多項式
3. 引入小的"錯誤"多項式
4. 用以上多項式加密原始數據

爲了解決計算過程中噪聲累積的問題,FHE採用了密鑰切換、模數切換和引導等技術。其中引導技術可以重置噪聲,實現無限深度的計算,是FHE的核心。

目前主流的FHE方案包括BGV、BFV、CKKS等,都採用了引導技術。

FHE面臨的挑戰

FHE最大的挑戰是其計算開銷極其龐大,比普通計算慢數百萬倍。爲此,美國國防部高級研究計劃局(DARPA)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。

DPRIVE主要從以下方面着手:

• 增大處理器字長
• 開發專用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的獨特價值使其仍具有長期意義。

FHE在區塊鏈中的應用

FHE可應用於區塊鏈的隱私保護,包括:

• 鏈上隱私
• AI訓練數據隱私
• 鏈上隱私投票
• 鏈上交易隱私審查
• MEV對抗

但FHE也會帶來新的挑戰,如降低網路吞吐量、提高運行節點門檻等。

主要FHE項目

目前主要的FHE項目包括:

• Zama:基於TFHE方案,構建了完整的開發堆棧
• Fhenix:基於Zama構建隱私Layer
• Privasea:運用FHE進行LLM數據計算
• Inco Network:構建FHE Layer 1
• Arcium:融合FHE、MPC和ZK技術
• Mind Network:基於FHE構建Restaking網路
• Octra:採用hypergraphs技術實現FHE

展望

FHE仍處於早期階段,面臨諸多技術和商業化挑戰。但隨着更多資金和團隊的加入,以及專用芯片的開發,FHE有望在國防、金融、醫療等領域帶來變革,釋放隱私數據的潛力。