FHE技术:数据隐私保护的新希望

全同态加密(FHE)是一种先进的加密技术,可以对加密数据直接进行计算,从而在保护隐私的同时处理数据。FHE在金融、医疗健康、云计算等多个领域都有潜在应用,但目前距离大规模商业化还有一定距离,主要挑战在于其计算开销巨大。

FHE的基本原理

FHE的核心思想是使用多项式来隐藏原始数据,并通过在多项式上进行计算来实现加密数据的处理。具体步骤包括:

1. 选择一个密钥多项式
2. 生成随机多项式
3. 引入小的"错误"多项式
4. 用以上多项式加密原始数据

为了解决计算过程中噪声累积的问题,FHE采用了密钥切换、模数切换和引导等技术。其中引导技术可以重置噪声,实现无限深度的计算,是FHE的核心。

目前主流的FHE方案包括BGV、BFV、CKKS等,都采用了引导技术。

FHE面临的挑战

FHE最大的挑战是其计算开销极其庞大,比普通计算慢数百万倍。为此,美国国防部高级研究计划局(DARPA)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。

DPRIVE主要从以下方面着手:

• 增大处理器字长
• 开发专用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的独特价值使其仍具有长期意义。

FHE在区块链中的应用

FHE可应用于区块链的隐私保护,包括:

• 链上隐私
• AI训练数据隐私
• 链上隐私投票
• 链上交易隐私审查
• MEV对抗

但FHE也会带来新的挑战,如降低网络吞吐量、提高运行节点门槛等。

主要FHE项目

目前主要的FHE项目包括:

• Zama:基于TFHE方案,构建了完整的开发堆栈
• Fhenix:基于Zama构建隐私Layer 2
• Privasea:运用FHE进行LLM数据计算
• Inco Network:构建FHE Layer 1
• Arcium:融合FHE、MPC和ZK技术
• Mind Network:基于FHE构建Restaking网络
• Octra:采用hypergraphs技术实现FHE

展望

FHE仍处于早期阶段,面临诸多技术和商业化挑战。但随着更多资金和团队的加入,以及专用芯片的开发,FHE有望在国防、金融、医疗等领域带来变革,释放隐私数据的潜力。