FHE:加密计算的未来之路

全同态加密(FHE)是一项先进的密码学技术,允许在加密数据上直接进行计算,从而在保护隐私的同时实现数据处理。FHE在金融、医疗、云计算等多个领域都有潜在应用,但目前商业化仍需时日,主要受限于其巨大的计算和内存开销。

FHE的基本原理

FHE的核心是通过多项式来隐藏原始信息。例如,要加密数字2,可能会:

1. 选择一个密钥多项式 s(x)
2. 生成一个随机多项式 a(x)
3. 生成一个小的"噪声"多项式 e(x)
4. 加密结果 c(x) = 2 + a(x)*s(x) + e(x)

噪声的引入是为了防止通过多次输入推测出密钥。但噪声也带来了问题 - 多次计算会导致噪声累积,最终使结果无法正确解密。为解决这个问题,FHE采用了几种技术:

• 密钥切换:压缩密文大小
• 模数切换:减小噪声预算
• 自举:将噪声重置到初始水平

目前主流的FHE方案都采用自举技术,但其计算开销巨大。一个普通的AES-128解密在FHE下可能需要普通计算5亿倍的资源。

FHE面临的挑战

DARPA在2021年启动了DPRIVE计划,旨在将FHE计算速度提升到普通计算的1/10。该计划主要从以下几个方面着手:

1. 增大处理器字长至1024位或更高
2. 开发专用的ASIC处理器
3. 构建MIMD并行架构

尽管如此,DPRIVE计划仍未达到预期目标。FHE技术的落地仍面临巨大挑战,特别是在硬件方面。

FHE在区块链中的应用

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。一些项目也将FHE视为解决MEV问题的潜在方案。但完全加密交易也可能抹杀MEV带来的正面效应,同时大幅提高节点运行要求。

主要FHE项目

目前主要的FHE项目包括:

• Zama:基于TFHE方案,提供完整的开发堆栈
• Fhenix:构建隐私优先的Optimism Layer 2
• Privasea:专注于LLM数据运算
• Inco Network:构建FHE Layer 1
• Arcium:融合FHE、MPC和ZK技术
• Mind Network:结合Restaking模型

Octra采用了基于hypergraphs的创新FHE技术,并构建了新的智能合约语言和ML-consensus共识机制。

展望

FHE技术仍处于早期阶段,其发展落后于ZK技术。主要制约因素包括高成本、工程难度大、商业前景不明朗等。随着更多资金和关注的涌入,预计会有更多FHE项目出现。FHE芯片的落地将是该技术商业化的关键。

尽管面临诸多挑战,但FHE作为一项具有广阔前景的技术,有望在国防、金融、医疗等领域带来深刻变革。随着技术的进步和应用场景的拓展,FHE终将迎来爆发时刻。