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Yooldo
FHE:區塊鏈隱私保護的未來之光與挑戰
FHE:密碼學的隱身衣
全同態加密(FHE)是一種先進的加密技術,可以在加密數據上直接進行計算,從而在保護隱私的同時處理數據。FHE有多個潛在應用場景,特別是在需要隱私保護的數據處理與分析領域,如金融、醫療健康、雲計算、機器學習、投票系統、物聯網、區塊鏈隱私保護等。然而,FHE的商業化仍需時日,主要挑戰在於其算法帶來的計算和內存開銷巨大,可擴展性較差。
FHE的基本原理
FHE的核心是通過多項式來隱藏原始信息。多項式可以轉化爲線性代數問題和向量計算,便於現代計算機進行高度優化的運算。
FHE的加密過程包括:
引入噪聲是爲了防止通過重復輸入推測出密鑰。但噪聲會隨着計算累積,最終可能導致無法解密。爲解決這個問題,FHE採用了以下幾種技術:
目前已有多種FHE方案的具體實現,都使用了自舉技術。
FHE面臨的挑戰
FHE的主要挑戰是計算開銷巨大。與普通計算相比,FHE計算可能慢5億倍。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。該計劃主要從以下方面着手:
盡管進展緩慢,但FHE技術對於保護敏感數據仍具有獨特意義,特別是在軍事、醫療、金融等領域。
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,應用方向包括:
但FHE也面臨驗證者運行成本大幅提高等挑戰。
主要FHE項目
目前大部分FHE項目使用Zama構建的技術,如Fhenix、Privasea、Inco Network、Mind Network等。這些項目主要在商業模式上有所區別。
Zama基於TFHE方案,構建了較爲完善的區塊鏈+AI開發堆棧。
Octra採用了基於hypergraphs的原創技術來實現FHE,構建了新的智能合約語言和共識協議。
展望
FHE技術仍處於早期階段,面臨諸多挑戰:
但隨着專用FHE芯片的開發,以及在國防、金融、醫療等關鍵領域的需求,FHE技術有望迎來突破。FHE有潛力釋放隱私數據與未來量子算法等技術結合的潛力,帶來深遠影響。