在我看來，F(xiàn)HE 全同態(tài)加密雖然短時間很難成熟落地并應(yīng)用，但其作為 ZKP 技術(shù)的延展補充，可以為 AI 大模型隱私計算、AI 數(shù)據(jù)聯(lián)合建模、AI 協(xié)作訓練、Crypto 隱私合規(guī)交易、Crypto 場景延伸等方面提供很好的助力價值。
作者：Haotian
Vitalik 一篇關(guān)于 FHE（Fully Homomorphic Encryption）全同態(tài)加密的文章，又一次激發(fā)了大家對新型加密技術(shù)的探索和想象空間。在我看來，F(xiàn)HE 全同態(tài)加密的確比 ZKP 技術(shù)想象空間大了一個梯級，可以助力 AI+Crypto 更多應(yīng)用場景落地。該如何理解呢？
1）定義：FHE 全同態(tài)加密可實現(xiàn)對特定形式的加密數(shù)據(jù)進行運算，而不必擔心暴露數(shù)據(jù)和隱私。相比之下，ZKP 只能解決數(shù)據(jù)在加密狀態(tài)下的一致性傳輸問題，接收數(shù)據(jù)方只能驗證提交數(shù)據(jù)方的數(shù)據(jù)是真實的，是點對點的加密傳輸方案；而全同態(tài)加密并沒有限定進行運算的主體范圍，因此可視為一種多對多的加密運算方案。
2）How it works：傳統(tǒng)計算機運算都是對明文數(shù)據(jù)展開運算，如果是加密數(shù)據(jù)需要先解密再進行計算，這樣一來難免會暴露隱私數(shù)據(jù)。同態(tài)加密構(gòu)造了一種特殊的加密方案，可以對密文進行 “同態(tài)” 變換，使得運算得到的結(jié)果與明文進行運算保持相同。在同態(tài)加密系統(tǒng)中明文的加法運算相當于密文的乘法運算（一種規(guī)律），因此若想要對明文數(shù)據(jù)進行加法，只需要對密文進行乘法計算即可（等效性）。
總之，同態(tài)加密就是通過特殊的同態(tài)變化使得數(shù)據(jù)在密文狀態(tài)下運算可以得到明文一樣的結(jié)果，只需要確保在運算規(guī)則的同態(tài)對應(yīng)特性即可。
3）應(yīng)用場景：在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，F(xiàn)HE 全同態(tài)加密可以在云存儲、生物識別、醫(yī)療健康、金融、廣告投放、基因測序等非常廣泛的領(lǐng)域應(yīng)用到。
以生物識別為例，個人的指紋、虹膜、面部等生物特征數(shù)據(jù)都是敏感數(shù)據(jù)，使用 FHE 技術(shù)可以實現(xiàn)這些數(shù)據(jù)在服務(wù)器密文狀態(tài)下進行對比和驗證；同理，醫(yī)療健康領(lǐng)域多年的數(shù)據(jù)割裂，可以用 FHE 來打破，讓不同醫(yī)療結(jié)構(gòu)可以在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下進行聯(lián)合分析和建模。
而在 Crypto 領(lǐng)域，F(xiàn)HE 應(yīng)用空間也可以涉及游戲、DAO 投票治理、MEV 保護、隱私交易、監(jiān)管合規(guī)等多個需要重隱私的場景。以游戲場景為例：平臺在不窺探玩家手里卡牌的前提下，展開運算推動游戲進行，使得游戲更加公平；同樣以 DAO 投票為例，巨鯨參與投票治理可以不暴露地址和投票數(shù)量，就能讓協(xié)議通過運算產(chǎn)生投票結(jié)果；此外用戶可以向 Mempool 傳入加密的交易，進而可避免目標地址、轉(zhuǎn)賬數(shù)額等隱私消息被暴露；又比如監(jiān)管場景，政府可以監(jiān)控資金池，在不查看合法交易隱私數(shù)據(jù)的錢體系把涉黑地址的資產(chǎn)剝離。
4）不足之處：值得注意的是，計算機明文實施常規(guī)運算的計算環(huán)境往往比較復雜，除了加減乘除還有條件循環(huán)、邏輯門判斷等等，而半同態(tài)加密和全同態(tài)加密等目前只能在加法和乘法上快速展開，更復雜的運算需要組合疊加，相應(yīng)會加大算力需求。
因此，理論上全同態(tài)加密可以支持任意計算，但礙于性能瓶頸和算法特質(zhì)使得當前能夠高效執(zhí)行的同態(tài)計算種類和復雜度非常有限。大凡復雜的運算就會需要較大的計算算力消耗。故而，全同態(tài)加密的技術(shù)落地過程其實是算法優(yōu)化和計算算力成本控制優(yōu)化的發(fā)展過程，尤其要關(guān)注硬件加速和算力增強之后的表現(xiàn)。
以上
在我看來，F(xiàn)HE 全同態(tài)加密雖然短時間很難成熟落地并應(yīng)用，但其作為 ZKP 技術(shù)的延展補充，可以為 AI 大模型隱私計算、AI 數(shù)據(jù)聯(lián)合建模、AI 協(xié)作訓練、Crypto 隱私合規(guī)交易、Crypto 場景延伸等方面提供很好的助力價值。
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