一文读懂AI FHE同态加密的商业化价值
截至 10 月 13 日,TrendX 平台 BTC、ETH、TON 的数据统计如下:
BTC 上周讨论次数为 12.52 K,较上上周下跌 0.98% ,上周周日价格为 63916 美元,较上上周日上涨 1.62% ;
ETH 上周讨论次数为 3.63 K,较上上周上涨 3.45% ,上周周日价格为 2530 美元,较上上周日下跌 4% ;
TON 上周讨论次数为 782 ,较上上周下跌 12.63% ,上周周日价格为 5.26 美元,较上上周日下跌 0.25% ;
同态加密(Fully Homomorphic Encryption, FHE)是当前密码学中极具潜力的一项技术,其核心特性是允许在加密数据上直接进行计算而无需解密,这在隐私保护和数据处理方面提供了强大的支持。FHE 可以广泛应用于金融、医疗、云计算、机器学习、投票系统、物联网及区块链隐私保护等领域。然而,尽管 FHE 的应用前景广阔,但其商业化道路上依旧面临挑战。
FHE 的潜力及应用场景
同态加密的最大优势在于隐私保护。想象一下,A 公司需要利用 B 公司的计算能力来分析其数据,但又不希望 B 公司接触到这些数据的具体内容。FHE 便能在这种情境下发挥作用:A 公司可以将数据加密,传输给 B 公司进行计算,计算结果依然保持加密状态,A 公司解密后便能获取分析结果。如此一来,数据隐私得到有效保护,而 B 公司也能完成所需的计算工作。
这种隐私保护机制对金融和医疗等数据敏感的行业尤为重要。此外,随着云计算与人工智能的发展,数据安全愈发成为关注焦点。FHE 在这些场景中能够提供多方计算保护,使各方在不暴露私密信息的前提下完成协作。尤其是区块链技术中,FHE 通过链上隐私保护和隐私交易审查等功能,提高了数据处理的透明度和安全性。
这些加密技术各有优势,但在支持复杂的计算任务方面,FHE 尤为出色。尽管如此,FHE 在实际应用中依然面临高计算开销与可拓展性差的问题,这导致其在实时应用中往往显得捉襟见肘。 FHE 的局限性与挑战 尽管 FHE 的理论基础强大,但在商业化应用中遇到了实际挑战。
大规模计算开销:FHE 要求大量计算资源,与未加密计算相比,其计算开销显著增加。对于高次多项式运算,其处理时间呈多项式增长,因此 FHE 难以满足实时计算的需求。为了降低成本,FHE 需依赖专用硬件加速,但这也会增加部署复杂性。
有限的操作能力:尽管 FHE 可以执行加密数据的加法和乘法,但其对复杂非线性操作支持有限,这对涉及深度神经网络等人工智能应用来说是一个瓶颈。当前的 FHE 方案仍主要适用于线性和简单的多项式计算,非线性模型的应用受到显著限制。
多用户支持的复杂性:FHE 在单用户场景下表现良好,但当涉及多用户数据集时,系统复杂性急剧上升。2013 年,Lopez-Alt 等人提出的多密钥 FHE 框架,虽然允许不同密钥的加密数据集进行操作,但其密钥管理和系统架构复杂度显著提高。
Zama:基于 TFHE 技术,专注于布尔运算和低字长整数运算,并构建了针对区块链与 AI 应用的 FHE 开发堆栈。
Octra:开发了一种新的智能合约语言和 HyperghraphFHE 库,适用于区块链网络。
Privasea:利用 FHE 实现 AI 计算网络中的隐私保护,支持多种 AI 模型。
MindNetwork:结合 FHE 与人工智能,提供去中心化且隐私保护的 AI 环境。
Fhenix:作为以太坊的 Layer 2 解决方案,支持 FHE Rollups 和 FHE Coprocessors,兼容 EVM 并支持 Solidity 编写的智能合约。
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