FHE技術:保護隱私的同時實現加密數據計算

FHE:加密數據上的直接計算

FHE(全同態加密)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在金融、醫療健康、雲計算、機器學習等多個領域都有潛在應用,但由於其巨大的計算和內存開銷,目前商業化仍需時日。

Gate Ventures研究院:FHE,披上哈利波特的隱身衣

基本原理

FHE的核心是通過多項式來隱藏原始信息。加密過程會使用密鑰多項式、隨機多項式和一個小的"噪聲"多項式。解密需要知道密鑰多項式。

爲了實現加密數據上的計算,FHE將操作轉換爲"電路"。加法和乘法構成了基本運算,可以表達任意計算。但每次運算都會增加噪聲,特別是乘法會導致噪聲指數級增長,這限制了計算深度。

爲解決噪聲問題,FHE採用了以下技術:

  • 密鑰切換:壓縮密文大小
  • 模數切換:減小噪聲預算
  • 自舉(Bootstrap):將噪聲重置到初始水平

目前主流FHE方案都採用Bootstrap技術,但計算開銷仍然很大。與普通計算相比,FHE計算可能慢5億倍。

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面臨的挑戰

FHE最大的挑戰是巨大的計算開銷。DARPA專門啓動了DPRIVE計劃,試圖將FHE計算速度提高到普通計算的1/10,但進展緩慢。

主要的改進方向包括:

  • 增大處理器字長
  • 開發專用ASIC處理器
  • 構建MIMD並行架構

雖然FHE技術進展緩慢,但對於保護敏感數據仍有重要意義,特別是在後量子時代。

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區塊鏈結合

FHE在區塊鏈中主要用於保護數據隱私,包括鏈上隱私、AI訓練數據隱私、鏈上投票隱私等。但完全加密交易也會帶來新的問題,如失去MEV bot的正面作用、大幅提高節點要求等。

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主要項目

當前主要FHE項目包括:

  • Zama:提供基於TFHE的開發框架
  • Fhenix:構建隱私優先的Layer
  • Privasea:用於LLM數據運算
  • Inco Network:構建FHE Layer 1
  • Mind Network:用於Restaking
  • Octra:採用hypergraphs技術實現FHE

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展望

FHE仍處於早期階段,面臨諸多挑戰。但隨着更多資金和人才的投入,以及專用芯片的開發,FHE有望在未來爲金融、醫療等領域帶來變革。其與量子計算等前沿技術的結合也值得期待。

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暖光琳vip
· 11小時前
嘈腻老木
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screenshot_gainsvip
· 12小時前
计算贵的一批懂不~
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MetaMisfitvip
· 12小時前
感觉好贵的样子
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FUD_Whisperervip
· 12小時前
隐私好贵啊
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