FHE:加密計算的未來之路

全同態加密(FHE)是一項先進的密碼學技術,允許在加密數據上直接進行計算,從而在保護隱私的同時實現數據處理。FHE在金融、醫療、雲計算等多個領域都有潛在應用,但目前商業化仍需時日,主要受限於其巨大的計算和內存開銷。

FHE的基本原理

FHE的核心是通過多項式來隱藏原始信息。例如,要加密數字2,可能會:

1. 選擇一個密鑰多項式 s(x)
2. 生成一個隨機多項式 a(x)
3. 生成一個小的"噪聲"多項式 e(x)
4. 加密結果 c(x) = 2 + a(x)*s(x) + e(x)

噪聲的引入是爲了防止通過多次輸入推測出密鑰。但噪聲也帶來了問題 - 多次計算會導致噪聲累積,最終使結果無法正確解密。爲解決這個問題,FHE採用了幾種技術:

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

目前主流的FHE方案都採用自舉技術,但其計算開銷巨大。一個普通的AES-128解密在FHE下可能需要普通計算5億倍的資源。

FHE面臨的挑戰

DARPA在2021年啓動了DPRIVE計劃,旨在將FHE計算速度提升到普通計算的1/10。該計劃主要從以下幾個方面着手:

1. 增大處理器字長至1024位或更高
2. 開發專用的ASIC處理器
3. 構建MIMD並行架構

盡管如此,DPRIVE計劃仍未達到預期目標。FHE技術的落地仍面臨巨大挑戰,特別是在硬件方面。

FHE在區塊鏈中的應用

在區塊鏈領域,FHE可用於保護鏈上隱私、AI訓練數據隱私、鏈上投票隱私等。一些項目也將FHE視爲解決MEV問題的潛在方案。但完全加密交易也可能抹殺MEV帶來的正面效應,同時大幅提高節點運行要求。

主要FHE項目

目前主要的FHE項目包括:

• Zama:基於TFHE方案,提供完整的開發堆棧
• Fhenix:構建隱私優先的Optimism Layer
• Privasea:專注於LLM數據運算
• Inco Network:構建FHE Layer 1
• Arcium:融合FHE、MPC和ZK技術
• Mind Network:結合Restaking模型

Octra採用了基於hypergraphs的創新FHE技術,並構建了新的智能合約語言和ML-consensus共識機制。

展望

FHE技術仍處於早期階段,其發展落後於ZK技術。主要制約因素包括高成本、工程難度大、商業前景不明朗等。隨着更多資金和關注的湧入,預計會有更多FHE項目出現。FHE芯片的落地將是該技術商業化的關鍵。

盡管面臨諸多挑戰,但FHE作爲一項具有廣闊前景的技術,有望在國防、金融、醫療等領域帶來深刻變革。隨着技術的進步和應用場景的拓展,FHE終將迎來爆發時刻。