來源:IOBC Capital

在數(shù)字時(shí)代，數(shù)據(jù)隱私的保護(hù)比以往任何時(shí)候都更重要。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，個(gè)人信息的收集、存儲(chǔ)和分析變得越來越普遍。然而，這也帶來了數(shù)據(jù)泄露和濫用的風(fēng)險(xiǎn)。

FHE是全同態(tài)加密(Fully Homomorphic Encryption),允許直接計(jì)算加密數(shù)據(jù)，得到的值與原始數(shù)據(jù)中相同的計(jì)算結(jié)果一致。這意味著您可以在不暴露原始數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，為保護(hù)數(shù)據(jù)隱私和完整性提供了新的解決方案。

FHE的理論基礎(chǔ)可以追溯到1978年，Rivest等人提出了第一個(gè)同態(tài)加密問題。直到2009年，Gentry首次在其博士論文中構(gòu)建了可實(shí)現(xiàn)的全同態(tài)加密方案，F(xiàn)HE研究才真正開始蓬勃發(fā)展。早期FHE方案的計(jì)算效率極低，不能滿足實(shí)際應(yīng)用需求。隨著科研人員不斷提出改進(jìn)方案，F(xiàn)HE的性能得到了顯著提高，F(xiàn)HE的研究正朝著提高效率、降低計(jì)算復(fù)雜度和擴(kuò)展應(yīng)用場(chǎng)景的方向發(fā)展。

FHE技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑

基于理想格的FHE方案

這是目前認(rèn)可的最實(shí)用、最有效的FHE結(jié)構(gòu)模式。主要思路是利用環(huán)計(jì)算的代數(shù)結(jié)構(gòu)，通過模擬計(jì)算和分解環(huán)的理想因素完成加密和解密操作。具有代表性的方案是BGV、BFV和CKKS，這種方案的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算效率高，缺點(diǎn)是需要更多的密鑰和密文空間。

基于矩陣的FHE方案

該方案將明文信息編碼到矩陣中，通過矩陣操作實(shí)現(xiàn)同態(tài)化。代表性方案包括GSW和HiNC，其特點(diǎn)是安全性高，效率低。

FHE方案基于NTRU

NTRU(Number Theory Research Unit)具有較強(qiáng)的代數(shù)結(jié)構(gòu)和循環(huán)對(duì)稱性，可以構(gòu)建YASHE、NTRU-FHE等高效的FHE方案，其優(yōu)點(diǎn)是密鑰和密文大小小小，適合資源有限的環(huán)境。

基于學(xué)習(xí)含噪音算術(shù)電路(LWE/LWR)FHE方案

基于LWE/LWR問題的加密方案，如FHEW和TFHE，更注重理論創(chuàng)新，安全性強(qiáng)，但實(shí)用性有限。

FHE vs. ZKP

FHE和ZKP都是加密算法，但它們幾乎是互補(bǔ)的。

ZKP允許證明人在不透露具體細(xì)節(jié)的情況下向驗(yàn)證人確認(rèn)信息是正確的，驗(yàn)證人可以在不重新計(jì)算的情況下驗(yàn)證信息的準(zhǔn)確性和計(jì)算完整性。雖然ZKP可以在不泄露信息的情況下確認(rèn)準(zhǔn)確性，但其輸入通常是明確的，這可能導(dǎo)致隱私泄露。

FHE的引入可以解決這個(gè)問題，F(xiàn)HE可以在沒有解密的情況下隨意計(jì)算加密數(shù)據(jù)，從而保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。但FHE的問題是，ZKP無法保證計(jì)算的正確性和可靠性。

通過FHE ZKP的技術(shù)組合一方面保證了輸入數(shù)據(jù)和計(jì)算步驟的隱私，另一方面為FHE計(jì)算提供了準(zhǔn)確性、合法性和可審計(jì)性的加密確認(rèn)，最終實(shí)現(xiàn)了真正安全可靠的隱私計(jì)算，對(duì)敏感數(shù)據(jù)處理、多合作計(jì)算等隱私保護(hù)應(yīng)用領(lǐng)域非常有價(jià)值。

ZAMA:FHE開拓者

Zama是一家為區(qū)塊鏈和人工智能構(gòu)建最先進(jìn)FHE解決方案的開源密碼學(xué)企業(yè)。主要有四種開源方案：

TFHE-rs 是一個(gè) Rust 實(shí)現(xiàn)的 Torus 全同態(tài)加密，用于在加密數(shù)據(jù)上執(zhí)行布爾和整數(shù)操作。TFHE-rs 庫完成了 Zama 組合的 TFHE,它實(shí)現(xiàn)了所有需要的同態(tài)操作，如通過可編程自舉自舉(Programmable Bootstrapping)加法和函數(shù)評(píng)定。

Concrete 它是一個(gè)開源的FHE框架，包含了一個(gè)開源的FHE框架 作為框架的一部分，TFHE編譯器將常規(guī)編程代碼轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)，可以使用TFHE編譯器 FHE 執(zhí)行可操作指令，使開發(fā)人員能夠輕松編寫 FHE 程序。對(duì) FHE 加密數(shù)據(jù)的計(jì)算可能會(huì)引入大量噪聲，從而導(dǎo)致錯(cuò)誤，Concrete 默認(rèn)錯(cuò)誤概率很低，開發(fā)人員可以靈活修改錯(cuò)誤概率參數(shù)值。

Concrete ML 基于Concrete構(gòu)建的隱私保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)(PPML)開源工具，開發(fā)者可以將FHE集成到機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，無需密碼學(xué)知識(shí)。

fhEVM 將FHE引入EVM生態(tài)系統(tǒng)，使開發(fā)人員能夠在鏈上執(zhí)行加密的智能合同，并在保護(hù)鏈上數(shù)據(jù)隱私的前提下，使智能合同仍然可以組合。FHEVM在整合TFHE-rs的同時(shí)引入了新的TFHE Solidity庫允許開發(fā)人員使用Solidity計(jì)算加密數(shù)據(jù)。

Fhenix:首個(gè)FHE-Rollup

Fhenix是第一個(gè)基于FHE的Layer2 Rollup,基于Zama的TFHE-rs構(gòu)建自己的加密計(jì)算庫——fheOS,它包含了常見加密操作碼的預(yù)編譯，使智能合約能夠在鏈上使用FHE原語。fheOS 還負(fù)責(zé) rollup 與 Threshold 服務(wù)體系 (TSN) 為了解密和重新加密請(qǐng)求，同時(shí)確認(rèn)解密請(qǐng)求是合理的。fheOS 圖書館的目的是將任何現(xiàn)有的圖書館注入到任何擴(kuò)展中 EVM 版本中,與 EVM 完全適配。

使用Arbitrumm的Fhenix共識(shí)機(jī)制 的 Nitro 確認(rèn)器。之所以選擇欺詐證明方式，是因?yàn)镕HE和zkSNARK的底層結(jié)構(gòu)不同，所以在目前的技術(shù)階段幾乎不可能選擇ZKP來驗(yàn)證FHE的計(jì)算量。

Fhenix最近還與Eigenlayer合作開發(fā)了Fhenix coprocessors,將FHE計(jì)算引入其他公鏈，L2、L3等。由于Fhenix選擇欺詐確認(rèn)，存在7天的挑戰(zhàn)期，Eigenlayer的服務(wù)可以幫助協(xié)處理器實(shí)現(xiàn)高效的交易確認(rèn)，顯著提高性能。

Privasea推出了ImHuman應(yīng)用，基于FHE開發(fā)了Prooff of Human,旨在確認(rèn)客戶是人類，以保護(hù)其數(shù)字身份不受機(jī)器人和人工智能假冒的威脅。用戶可以通過面部生物識(shí)別來驗(yàn)證它是真實(shí)的人類，并生成一個(gè)獨(dú)特的人類 NFT,作為個(gè)人身份的證明。使用 ImHuman 應(yīng)用程序，用戶可以在不泄露個(gè)人詳細(xì)信息的情況下，在不泄露個(gè)人詳細(xì)信息的情況下，在 Web3 和 Web2 在平臺(tái)上安全確定個(gè)人身份。

寫在最后

在Defi領(lǐng)域，F(xiàn)HE可以在不泄露敏感財(cái)務(wù)信息的情況下進(jìn)行交易資金流動(dòng)，從而保護(hù)用戶隱私，降低市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，也可能成為解決MEV問題的有效途徑之一；在全鏈游戲中，F(xiàn)HE保證玩家的得分和游戲進(jìn)度在加密條件下得到保護(hù)，允許游戲邏輯在不暴露數(shù)據(jù)的情況下在鏈上運(yùn)行。提高游戲的公平性和安全性；在人工智能領(lǐng)域，F(xiàn)HE允許對(duì)加密數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和模型培訓(xùn)，這不僅保證了數(shù)據(jù)隱私，而且促進(jìn)了跨機(jī)構(gòu)的信息共享與合作，促進(jìn)了更安全、更合規(guī)的人工智能技術(shù)的發(fā)展。

FHE在實(shí)用性和效率方面仍面臨許多挑戰(zhàn)，但其獨(dú)特的理論基礎(chǔ)給克服瓶頸帶來了希望。未來，F(xiàn)HE有望通過算法優(yōu)化和硬件加速大大提高性能，擴(kuò)大應(yīng)用領(lǐng)域，為數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和安全計(jì)算提供更堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。