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  • 淺析FHE全同態(tài)加密的內(nèi)涵與應(yīng)用場(chǎng)景

    發(fā)布時(shí)間 :

    最近行情不佳,終于時(shí)間充裕了一些,可以繼續(xù)分享一些新的技術(shù)路線。盡管 2024 年的加密市場(chǎng)不如過去那樣波瀾壯闊,但依然有一些新的技術(shù)試著走向成熟,比如說我們今天要聊的主題:「FHE / 全同態(tài)加密(Fully Homomorphic Encryption)」。

    V 神在今年 5 月也專門發(fā)表了一篇關(guān)于 FHE 的文章,推薦感興趣的朋友們閱讀。

    淺析FHE全同態(tài)加密的內(nèi)涵與應(yīng)用場(chǎng)景淺析FHE全同態(tài)加密的內(nèi)涵與應(yīng)用場(chǎng)景

    那么 FHE 到底是一門什么技術(shù)?

    想要理解 FHE 全同態(tài)加密這個(gè)拗口的名詞,必須先理解什么是「加密」,什么是「同態(tài)」,以及為什么要「全」。

    1. 什么是加密?

    普通的加密大家最熟悉。舉個(gè)例子,Alice 要發(fā)個(gè)口信給 Bob,比如要發(fā)個(gè)「1314 520」。

    如果現(xiàn)在,既要第三方 C 來送信,又要做到信息保密,那么很簡(jiǎn)單——只需要將每個(gè)數(shù)字 x2 來加密,比如變成「2628 1040」即可。

    當(dāng) Bob 收到后,將每個(gè)數(shù)字依次除 2,就解密出了原來 Alice 在說「1314 520」。

    看到了么,兩人通過對(duì)稱加密,在既要雇 C 出力卻又要 C 不知道信息的情況下,完成了信息傳遞。一般,諜戰(zhàn)片里,兩個(gè)聯(lián)絡(luò)員相互通信大抵不會(huì)超過這個(gè)范疇。

    淺析FHE全同態(tài)加密的內(nèi)涵與應(yīng)用場(chǎng)景淺析FHE全同態(tài)加密的內(nèi)涵與應(yīng)用場(chǎng)景

    2. 那什么是同態(tài)加密呢?

    現(xiàn)在 Alice 的需求難度升級(jí)了:

    • 比如 Alice 只有 7 歲;
    • Alice 只會(huì)算 x2 和 ÷2 這樣最簡(jiǎn)單的算術(shù),其他運(yùn)算則一概不懂。

    好,那現(xiàn)在假設(shè) Alice 要交電費(fèi)了,Alice 家每月電費(fèi)是 400 元,一共拖欠了 12 個(gè)月。

    然而,400*12= 幾,這道題目超過了年僅 7 歲的 Alice 的計(jì)算范圍,她不會(huì)這么復(fù)雜的計(jì)算。

    但是,她不想讓別人知道她家電費(fèi)多少錢 / 幾個(gè)月,因?yàn)檫@是敏感信息。

    因此,Alice 在不信任 C 的情況下,拜托 C 來幫忙計(jì)算。

    因?yàn)樗粫?huì) x2 ÷2,因此她使用 x2 乘法給她的數(shù)字做了簡(jiǎn)單的加密,于是,她告訴 C,讓 C 計(jì)算 800×24= 多少,即:(400×2)乘(12×2)。

    C 是成年人,擁有強(qiáng)大的計(jì)算腦力,很快就口算出了 800*24=19200,并且把數(shù)字告訴了 Alice。然后,Alice 將結(jié)果,也就是 19200÷2÷2,很快就知道原來自己要繳納 4800 元水費(fèi)。

    看到了么?這就是最簡(jiǎn)單的一個(gè)乘法同態(tài)加密,800*24 只是 400*12 的映射,變幻前后實(shí)際上形態(tài)是相同的,因此稱之為「同態(tài)」。

    這樣的加密方式實(shí)現(xiàn)了:某人要委托一個(gè)不信任的實(shí)體計(jì)算結(jié)果,卻能保證自己的敏感數(shù)字不泄露。

    3. 那為什么「同態(tài)加密」還要「全」呢?

    但是,剛剛只是理想世界里的問題,現(xiàn)實(shí)世界上的問題并沒有這么簡(jiǎn)單,不是所有人都是 7 歲,或者都像 C 那么老實(shí)。

    我們假設(shè)一種很壞的情況,比如 C 可能會(huì)嘗試反推,C 通過窮舉法也能破譯出 Alice 要計(jì)算的是 400 和 12。

    這時(shí)候,就需要「全同態(tài)加密」來解決。

    Alice 給每個(gè)數(shù)字都×2,這個(gè) 2 可以視作一個(gè)噪聲。噪聲太少,就容易被 C 破解。

    所以,Alice 可以在乘法基礎(chǔ)上,再引入一道加法。

    當(dāng)然,最好這個(gè)噪聲猶如早九點(diǎn)的主干道十字路口,那么 C 的破解難度就比登天還難。

    所以,Alice 可以再乘 4 次,加 8 次,這樣 C 破解概率就大幅降低了。

    然而,這樣 Alice 仍然只是「部分」同態(tài)加密,即:

    (1)她加密內(nèi)容只能針對(duì)特定部分問題;

    (2)她只能使用特定部分運(yùn)算法則,因?yàn)榧臃ǔ朔ù螖?shù)不可太多(一般不能超過 15 次)。

    而「全」的意思是說,要允許 Alice 針對(duì)一個(gè)多項(xiàng)式,能夠做加法加密任意次,做乘法加密任意次,這樣委托第三方完全計(jì)算,解密后還能得到正確結(jié)果。

    一個(gè)超級(jí)長(zhǎng)的多項(xiàng)式,幾乎可以表達(dá)世界上絕大部分的數(shù)學(xué)問題,而不僅僅計(jì)算電費(fèi)這種 7 歲小朋友的問題。

    再加套上了任意次的加密,從根本上就幾乎杜絕了 C 想要窺探隱私數(shù)據(jù)的可能性,真正實(shí)現(xiàn)了「既要又要」。

    因此,「全同態(tài)加密」這門技術(shù),一直是加密學(xué)圣杯上的一顆明珠。

    事實(shí)上,同態(tài)加密這門技術(shù)一直到 2009 年之前,都只支持「部分同態(tài)加密」。

    而 2009 年 Gentry 等學(xué)者提出的新思路,才打開了全同態(tài)加密可能性的大門。感興趣的讀者也可以移步這篇論文。

    淺析FHE全同態(tài)加密的內(nèi)涵與應(yīng)用場(chǎng)景淺析FHE全同態(tài)加密的內(nèi)涵與應(yīng)用場(chǎng)景

    很多朋友對(duì)這門技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景,仍然抱有疑惑,什么場(chǎng)景會(huì)需要使用全同態(tài)加密 (FHE) 技術(shù)呢?

    比如說——AI。

    大家都知道,一個(gè)強(qiáng)悍的 AI 需要足夠多的數(shù)據(jù)喂養(yǎng),但偏偏很多數(shù)據(jù)的隱私價(jià)值又太高。那么能不能通過 FHE 實(shí)現(xiàn)這個(gè)問題的「既要又要」呢?

    答案是可以的。

    你可以:

    (1)把你的敏感數(shù)據(jù)按照 FHE 方式進(jìn)行加密;

    (2)用加密后的數(shù)據(jù)交給 AI 計(jì)算;

    (3)然后 AI 給你吐出一坨誰也看不懂的亂碼。

    非監(jiān)督 AI 可以實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn),因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)在它那里本質(zhì)就是向量,AI 尤其是 GPT 這類生成型 AI,壓根就不理解我們給它輸入的話,只不過它通過向量「預(yù)測(cè)」出了最應(yīng)該回答的話。

    然而,由于這坨亂碼遵循著某種數(shù)學(xué)規(guī)則,而你正是加密它的主人,那么:

    (4)你大可以斷開網(wǎng)絡(luò),在本地從容解密這些亂碼,就像 Alice 一樣;

    (5)進(jìn)而,你實(shí)現(xiàn)了:讓 AI 對(duì)你的敏感數(shù)據(jù)完全不經(jīng)手的條件下,運(yùn)用龐大算力幫你完成了計(jì)算。

    而現(xiàn)在的 AI 則做不到這點(diǎn),必須放棄隱私才行,想想你明文輸入給 GPT 的一切吧!要實(shí)現(xiàn)這個(gè),非 FHE 不可。

    這就是 AI 和 FHE 天生契合的根源,千言萬語化成一個(gè)詞:既要又要。

    由于 FHE 和 AI 掛上了鉤,橫跨加密和 AI 兩大領(lǐng)域,自然得到了額外的青睞,關(guān)于 FHE 的項(xiàng)目不少,比如 Zama, Privasea, Mind Network, Fhenix, Sunscreen 等等,F(xiàn)HE 應(yīng)用的方向也各有創(chuàng)意。

    今天拿其中一個(gè)項(xiàng)目 @Privasea_ai 出來做個(gè)解析。這是個(gè) Binance 領(lǐng)投的 FHE 項(xiàng)目,它的白皮書描述了一個(gè)很貼切的場(chǎng)景,比如說人臉識(shí)別。

    • 既要:機(jī)器算力能夠判斷此人是否為真人;
    • 又要:機(jī)器不經(jīng)手任何人臉敏感信息。

    引入 FHE,能夠有效解決這個(gè)難題。

    然而,如果真要做現(xiàn)實(shí)世界的 FHE 計(jì)算,需要非常龐大的算力,畢竟 Alice 要做「任意次」的加法和乘法加密,無論是計(jì)算,加密、解密都是一個(gè)頗耗算力的過程。

    因此,在 Privasea 要組建一個(gè)強(qiáng)大的算力網(wǎng)絡(luò),以及配套設(shè)施。因此,Privasea 又提出了一個(gè)類 PoW+ 類 PoS 網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)來解決這個(gè)算力網(wǎng)絡(luò)的問題。

    最近,Privasea 剛剛宣布了自己的 PoW 硬件,叫做 WorkHeart USB,這個(gè)可以理解為是 Privasea 的算力網(wǎng)絡(luò)的配套設(shè)施之一,當(dāng)然你可以簡(jiǎn)單理解它為一個(gè)礦機(jī)。

    初始定價(jià)是 0.2 ETH,能夠挖出網(wǎng)絡(luò)的 6.66% 總代幣。

    以及還有一個(gè)類 PoS 資產(chǎn),叫做 StarFuel NFT,這個(gè)可以理解為「工作證」,總量 5000 個(gè)。

    初始定價(jià)也是 0.2 ETH,能夠領(lǐng)到網(wǎng)絡(luò)的 0.75% 總代幣(通過空投)。

    這個(gè) NFT 也有點(diǎn)意思,它是類 PoS,但不是真 PoS,它在試圖回避「PoS 在美國(guó)到底是不是證券」的問題。

    這個(gè) NFT 支持用戶往里面抵押 Privasea 的代幣,但是它不直接產(chǎn)生 PoS 收益,而是讓你綁定的 USB 設(shè)備挖礦效率加倍,所以是個(gè)變相 PoS。

    書歸正傳,如果 AI 真的能夠大規(guī)模普及 FHE 技術(shù),那么對(duì)于 AI 自己來說真的是個(gè)福音,要知道現(xiàn)在很多國(guó)家監(jiān)管 AI 的重點(diǎn)都在數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)隱私。

    甚至,舉個(gè)不恰當(dāng)?shù)睦樱热缍頌鯌?zhàn)爭(zhēng)里,一些俄國(guó)軍方都在試圖使用 AI,但是考慮到大量 AI 公司的美國(guó)背景,大概情報(bào)部門要被穿透得千瘡百孔了。

    但是如果不使用 AI,又自然會(huì)落后一大截。哪怕現(xiàn)在可能差距還不大,再給 10 年時(shí)間,也許我們都無法想象沒有 AI 的世界了。

    因此,數(shù)據(jù)隱私,大到兩國(guó)戰(zhàn)爭(zhēng)沖突,小到手機(jī)人臉解鎖,無處無存在于我們的生活。

    而 AI 的時(shí)代,如果 FHE 技術(shù)能夠真正成熟,那無疑是人類的最后一道防線。

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