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:

1. 選擇密鑰多項式
2. 生成隨機多項式
3. 生成小的"錯誤"多項式
4. 將明文與上述多項式組合加密

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:

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

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:

1. 增大處理器字長
2. 開發專用ASIC處理器
3. 構建MIMD並行架構

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:

• 鏈上隱私
• AI訓練數據隱私
• 鏈上投票隱私
• 鏈上隱私交易審查
• MEV解決方案

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:

• 性能效率低下
• 工程難度高
• 商業化前景不明朗
• 資本投入不足

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。