FHE:隐私计算的未来

FHE(全同态加密)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、云计算等需要隐私保护的数据处理领域有广泛应用前景。但由于其庞大的计算开销,目前商业化仍需时日。

基本原理

FHE的核心是通过多项式来隐藏原文信息,并将计算转化为电路模型。为解决噪声累积问题,FHE采用了密钥切换、模数切换和自举等技术。目前主流的FHE方案包括BGV、BFV、CKKS等,都采用了自举技术来实现无限深度的计算。

面临的挑战

FHE最大的挑战在于其巨大的计算开销,相比普通计算可能慢5亿倍。为此,DARPA启动了DPRIVE计划,旨在将FHE计算速度提升至普通计算的1/10。该计划从增大处理器字长、设计专用ASIC、构建MIMD并行架构等方面着手,但目前进展缓慢,尚未达到预期目标。

区块链结合

在区块链领域,FHE可用于保护链上隐私、AI训练数据隐私、链上投票隐私等。一些项目尝试将FHE应用于解决MEV问题,但也面临效率低下、正外部性消失等挑战。

主要项目

目前FHE领域的主要项目包括:

• Zama:基于TFHE方案,构建了较为完善的FHE开发堆栈
• Octra:采用hypergraphs技术实现FHE,构建了新的智能合约语言
• Fhenix:基于Zama技术构建隐私优先的Layer 2
• Privasea:应用FHE进行LLM数据运算
• Inco Network:基于fhEVM构建Layer 1
• Mind Network:将FHE与Restaking结合

发展前景

FHE技术仍处于早期阶段,面临效率低下、工程难度高等挑战。但随着更多资本关注、专用芯片研发等,FHE有望在国防、金融、医疗等对隐私敏感的领域带来变革。FHE芯片的落地将是其商业化的关键。虽然挑战重重,但FHE作为一项具有明确需求的前沿技术,未来发展可期。