FHE：下一代隐私保护技术

FHE（全同态加密）是一种先进的加密技术，允许直接在加密数据上进行计算，从而在保护隐私的同时处理数据。这项技术在金融、医疗、云计算、机器学习等领域有广泛的应用前景。然而，由于其巨大的计算开销，FHE的商业化仍面临挑战。

FHE的基本原理

FHE的核心思想是通过多项式来隐藏原始信息。加密过程包括选择密钥多项式、生成随机多项式和小的"错误"多项式。为了进行计算，需要将操作转换为电路形式。

FHE面临的主要问题是噪声的累积，这会随着计算的深入而迅速增长。为解决这一问题，提出了三种技术：

• 密钥切换：压缩密文大小
• 模数切换：控制噪声增长
• 引导（Bootstrap）：将噪声重置到初始水平

目前主流的FHE方案都采用了引导技术，以实现无限深度的计算。

FHE的挑战

FHE计算的开销远超普通计算。以AES-128解密为例，FHE版本的计算时间是普通版本的约5亿倍。为推动FHE技术发展，美国DARPA启动了Dprive计划，旨在将FHE计算速度提高到普通计算的1/10。该计划主要从以下方面着手：

• 增大处理器字长
• 构建专用ASIC处理器
• 开发MIMD并行架构

尽管进展缓慢，FHE技术在保护敏感数据方面仍具有独特价值，特别是在后量子时代的背景下。

FHE在区块链中的应用

在区块链领域，FHE主要用于保护数据隐私，包括链上隐私、AI训练数据隐私、投票隐私等。一些项目将FHE视为解决MEV问题的潜在方案。然而，完全加密交易也可能带来负面影响，如降低网络吞吐量。

主要FHE项目

目前多数FHE项目使用Zama提供的技术，如Fhenix、Privasea、Inco Network和Mind Network等。这些项目在商业模式上有所不同：

• Fhenix：构建隐私优先的Optimism Layer 2
• Privasea：专注于LLM数据运算
• Inco Network：构建Layer 1网络
• Mind Network：结合Restaking赛道

值得一提的是Octra项目，它采用了基于hypergraphs的创新FHE技术。

未来展望

FHE技术仍处于早期阶段，其发展落后于零知识证明技术。主要挑战包括高成本、工程难度大和商业化前景不明朗等。然而，随着更多资金和注意力的投入，预计会有更多FHE项目出现。

FHE芯片的落地是该技术商业化的关键。多家公司如Intel、Chain Reaction和Optalysys正在这一领域进行探索。尽管面临技术障碍，FHE作为一项具有前景和明确需求的技术，有望在国防、金融、医疗等行业带来深刻变革。