一文讀懂AI+FHE同態加密的商業化價值

2024-10-15 16:10:14

截至 10 月 13 日，TrendX 平臺 BTC、ETH、TON 的數據統計如下：

BTC 上周討論次數為 12.52 K，較上上周下跌 0.98% ，上周周日價格為 63916 美元，較上上周日上漲 1.62% ；

ETH 上周討論次數為 3.63 K，較上上周上漲 3.45% ，上周周日價格為 2530 美元，較上上周日下跌 4% ；

TON 上周討論次數為 782 ，較上上周下跌 12.63% ，上周周日價格為 5.26 美元，較上上周日下跌 0.25% ；

同態加密（Fully Homomorphic Encryption, FHE）是當前密碼學中極具潛力的一項技術，其核心特性是允許在加密數據上直接進行計算而無需解密，這在隱私保護和數據處理方面提供了強大的支持。FHE 可以廣泛應用於金融、醫療、雲計算、機器學習、投票系統、物聯網及區塊鏈隱私保護等領域。然而，盡管 FHE 的應用前景廣闊，但其商業化道路上依舊面臨挑战。

FHE 的潛力及應用場景

同態加密的最大優勢在於隱私保護。想象一下，A 公司需要利用 B 公司的計算能力來分析其數據，但又不希望 B 公司接觸到這些數據的具體內容。FHE 便能在這種情境下發揮作用：A 公司可以將數據加密，傳輸給 B 公司進行計算，計算結果依然保持加密狀態，A 公司解密後便能獲取分析結果。如此一來，數據隱私得到有效保護，而 B 公司也能完成所需的計算工作。

這種隱私保護機制對金融和醫療等數據敏感的行業尤為重要。此外，隨着雲計算與人工智能的發展，數據安全愈發成為關注焦點。FHE 在這些場景中能夠提供多方計算保護，使各方在不暴露私密信息的前提下完成協作。尤其是區塊鏈技術中，FHE 通過鏈上隱私保護和隱私交易審查等功能，提高了數據處理的透明度和安全性。

FHE 與其他加密方式的對比

在Web3領域中，FHE、零知識證明（ZK）、多方計算（MPC）和可信執行環境（TEE）都是主要的隱私保護方法。不同於 ZK，FHE 能對加密數據執行多種操作，而無需先解密數據。MPC 則允許各方在數據加密的情況下進行計算，而無需彼此共享私密信息。TEE 則提供了安全環境中的計算，但對數據處理的靈活性相對有限。

這些加密技術各有優勢，但在支持復雜的計算任務方面，FHE 尤為出色。盡管如此，FHE 在實際應用中依然面臨高計算开銷與可拓展性差的問題，這導致其在實時應用中往往顯得捉襟見肘。 FHE 的局限性與挑战盡管 FHE 的理論基礎強大，但在商業化應用中遇到了實際挑战。

大規模計算开銷：FHE 要求大量計算資源，與未加密計算相比，其計算开銷顯著增加。對於高次多項式運算，其處理時間呈多項式增長，因此 FHE 難以滿足實時計算的需求。為了降低成本，FHE 需依賴專用硬件加速，但這也會增加部署復雜性。
有限的操作能力：盡管 FHE 可以執行加密數據的加法和乘法，但其對復雜非线性操作支持有限，這對涉及深度神經網絡等人工智能應用來說是一個瓶頸。當前的 FHE 方案仍主要適用於线性和簡單的多項式計算，非线性模型的應用受到顯著限制。
多用戶支持的復雜性：FHE 在單用戶場景下表現良好，但當涉及多用戶數據集時，系統復雜性急劇上升。2013 年，Lopez-Alt 等人提出的多密鑰 FHE 框架，雖然允許不同密鑰的加密數據集進行操作，但其密鑰管理和系統架構復雜度顯著提高。

FHE 與人工智能的結合

在當前的數據驅動時代，人工智能（AI）正在多個領域中廣泛應用，但由於數據隱私的顧慮，用戶往往不愿意分享敏感數據，如醫療和金融信息。FHE 為 AI 領域提供了隱私保護的解決方案。在雲計算場景下，數據在傳輸和存儲過程中通常是加密的，但在處理過程中卻往往是明文狀態。通過 FHE，用戶的數據可以在保持加密狀態下進行處理，確保數據的隱私性。

這一優勢在 GDPR 等法規要求下尤為重要，因為這些法規要求用戶對數據處理方式有知情權，並確保數據在傳輸過程中得到保護。FHE 的端到端加密為合規性和數據安全提供了保障。

當前 FHE 在區塊鏈中的應用及項目

FHE 在區塊鏈中的應用主要聚焦於保護數據隱私，具體包括鏈上隱私、AI 訓練數據隱私、鏈上投票隱私和鏈上隱私交易審查等方向。當前，諸多項目利用 FHE 技術推動隱私保護的實現。比如 Zama 構建的 FHE 解決方案被廣泛應用於 Fhenix、Privasea、IncoNetwork 和 MindNetwork 等項目。

Zama：基於 TFHE 技術，專注於布爾運算和低字長整數運算，並構建了針對區塊鏈與 AI 應用的 FHE 开發堆棧。

Octra：开發了一種新的智能合約語言和 HyperghraphFHE 庫，適用於區塊鏈網絡。

Privasea：利用 FHE 實現 AI 計算網絡中的隱私保護，支持多種 AI 模型。

MindNetwork：結合 FHE 與人工智能，提供去中心化且隱私保護的 AI 環境。

Fhenix：作為以太坊的 Layer 2 解決方案，支持 FHE Rollups 和 FHE Coprocessors，兼容 EVM 並支持 Solidity 編寫的智能合約。

研究數據

結論

FHE 作為一種能夠在加密數據上執行計算的先進技術，具有保護數據隱私的顯著優勢。雖然當前 FHE 的商業化應用依然面臨着計算开銷大和可擴展性差的難題，但通過硬件加速和算法優化，這些問題有望逐步得到解決。此外，隨着區塊鏈技術的發展，FHE 將在隱私保護和安全計算方面扮演越來越重要的角色。未來，FHE 有可能成為支撐隱私保護計算的核心技術，為數據安全帶來新的革命性突破。