FHE: ключевая технология будущих вычислений с защитой конфиденциальности

FHE (гомоморфное шифрование) — это先进ная технология шифрования, которая позволяет выполнять вычисления непосредственно на зашифрованных данных, обеспечивая защиту конфиденциальности при обработке данных. У FHE есть несколько потенциальных сценариев применения, особенно в области обработки и анализа данных, требующих защиты конфиденциальности, таких как финансы, здравоохранение, облачные вычисления, машинное обучение, системы голосования, Интернет вещей, защита конфиденциальности блокчейна и т.д. Однако его коммерциализация требует времени, основная проблема заключается в огромных вычислительных и памятьных затратах, связанных с алгоритмом, а также в низкой масштабируемости.

Основные принципы FHE

Ядро FHE заключается в использовании многочленов для скрытия исходной информации. Упрощенный процесс шифрования FHE следующий:

1. Выберите многочлен ключа s(x)
2. Генерация случайного многочлена a(x)
3. Генерация небольшого полинома "ошибки" e(x)
4. Шифрованный текст m: c(x) = m + a(x)*s(x) + e(x)

При расшифровке, зная только s(x), можно восстановить m из c(x). Введение случайности и ошибок может повысить безопасность.

Чтобы поддерживать вычисления на зашифрованных данных, FHE преобразует операции в "схему". Однако каждое вычисление увеличивает шум, и когда шум становится слишком большим, расшифровка становится невозможной. Для решения этой проблемы FHE использует следующие ключевые технологии:

• Переключение ключей: сжатие размера зашифрованного текста
• Переключение модуля: контроль за ростом шума
• Bootstrap:Сбросить шум на начальный уровень

В настоящее время основные схемы FHE используют технологию Bootstrap, но вычислительные затраты все еще очень велики.

Проблемы, с которыми сталкивается FHE

Основная проблема FHE заключается в его огромных вычислительных затратах. По сравнению с обычными вычислениями, скорость вычислений FHE медленнее примерно в 1 миллион раз. Для улучшения производительности FHE в 2021 году Агентство передовых оборонных исследований Министерства обороны США ( DARPA ) запустило программу Dprive, цель которой заключается в том, чтобы увеличить скорость вычислений FHE до 1/10 от скорости обычных вычислений. Программа в основном сосредоточена на следующих аспектах:

1. Увеличить длину слова процессора
2. Разработка специализированных ASIC-процессоров
3. Построение параллельной архитектуры MIMD

Несмотря на медленный прогресс, в долгосрочной перспективе технологии FHE по-прежнему имеют важное значение для защиты конфиденциальных данных, особенно в таких областях, как военное дело, медицина и финансы.

Применение FHE в блокчейне

В области блокчейна FHE в основном используется для защиты конфиденциальности данных, направления применения включают:

• Приватность в цепочке
• Приватность данных для обучения ИИ
• Приватность голосования в блокчейне
• Проверка приватных транзакций в блокчейне
• Потенциальные решения проблемы MEV

Но FHE также сталкивается с значительными вызовами, такими как увеличение требований к работе узлов и снижение пропускной способности сети.

Основные проекты FHE

Основные проекты FHE в настоящее время включают:

• Zama: предоставляет стек разработки на основе TFHE
• Fhenix: создание Layer 2 с приоритетом конфиденциальности
• Privasea: нацелено на вычисления данных LLM
• Inco Network: Сборка FHE уровня 1
• Arcium: Слияние различных криптографических технологий
• Mind Network: Рестейкинг трек

Среди них Zama является поставщиком технологии FHE, используемой большинством проектов.

Будущее

Технология FHE все еще находится на ранней стадии, по сравнению с технологией ZK она развивается медленнее. Однако с увеличением внимания капитала и разработкой специализированных чипов FHE, ожидается, что FHE принесет глубокие изменения в таких областях, как оборона, финансы, здравоохранение. Реализация чипов FHE станет важным условием для их коммерциализации.

Несмотря на множество технических проблем, как передовая технология с очевидным спросом, у FHE все еще есть большие перспективы в будущем. Ожидается, что она освободит огромный потенциал сочетания данных о конфиденциальности и новых технологий, таких как квантовые алгоритмы, что приведет к взрывному развитию.