FHE: Criptografia da "invisibilidade"

FHE( a criptografia homomórfica totalmente ) é uma tecnologia de criptografia avançada que permite realizar cálculos diretamente em dados criptografados, processando dados enquanto protege a privacidade. Esta tecnologia tem aplicações potenciais em vários campos, como finanças, saúde, computação em nuvem e aprendizado de máquina, mas devido ao seu enorme custo computacional e de memória, a comercialização ainda levará tempo.

Princípios Básicos

A ideia central do FHE é usar polinômios para ocultar informações originais. Um processo de criptografia simplificado pode ser o seguinte:

1. Escolha um polinómio de chave s(x)
2. Gerar um polinómio aleatório a(x)
3. Gerar um pequeno polinómio de "ruído" e(x)
4. Texto claro criptografado m: c(x) = m + a(x)*s(x) + e(x)

Na decriptação, basta conhecer a chave s(x) para recuperar o texto em claro m a partir de c(x).

Para realizar cálculos de qualquer profundidade, o FHE adotou as seguintes técnicas:

• Mudança de chave: Compressão do tamanho do texto cifrado
• Mudança de módulo: controlar o aumento do ruído
• Bootstrap(: redefinir o nível de ruído

Atualmente, os principais esquemas de FHE são baseados em tecnologia de bootstrap, como BGV, BFV, CKKS, entre outros.

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Desafios enfrentados

O maior problema do FHE é o enorme custo computacional. Em comparação com cálculos normais, a versão FHE pode ser bilhões de vezes mais lenta. Para acelerar o FHE, a DARPA dos EUA lançou o programa DPRIVE, com o objetivo de aumentar a velocidade do FHE para 1/10 da computação normal. Este programa aborda principalmente os seguintes aspectos:

1. Aumentar o comprimento da palavra do processador
2. Desenvolver chips ASIC dedicados
3. Construir uma arquitetura paralela MIMD

Embora o progresso seja lento, a tecnologia FHE continua a ter uma importância significativa a longo prazo, especialmente no que diz respeito ao tratamento de dados sensíveis.

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Aplicações na blockchain

FHE no campo da blockchain é principalmente utilizado para proteger a privacidade dos dados, incluindo:

• Proteção de privacidade em cadeia
• Privacidade dos dados de treino de IA
• Privacidade de votação em cadeia
• Revisão de transações privadas em cadeia
• Soluções potenciais de MEV

Mas atualmente, o desempenho do FHE limita a sua aplicação em larga escala.

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![Gate Ventures研究院：FHE，披上哈利波特的隐身衣])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-22d66cabb8f0a526bb728b7b4ced159b.webp(

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Principais Projetos

Atualmente, os projetos relacionados ao FHE são principalmente baseados na tecnologia fornecida pela Zama:

• Fhenix: Optimismo Layer 2 com prioridade na privacidade
• Privasea: Cálculo de dados LLM
• Inco Network: Construir Layer 1
• Arcium: Integração de FHE, MPC e tecnologia ZK
• Mind Network: fornece uma arquitetura de sub-rede baseada em FHE

Além disso, a Octra utiliza a tecnologia de hypergraphs desenvolvida internamente para implementar FHE.

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Perspectiva

FHE ainda está em estágio inicial e enfrenta muitos desafios:

• Custo elevado
• Dificuldade do projeto grande
• Perspectivas de comercialização incertas

Mas com o aumento do investimento e a implementação de chips especializados, espera-se que a FHE traga mudanças em áreas como defesa, finanças e saúde. No futuro, a combinação da FHE com tecnologias de ponta, como a computação quântica, poderá levar a um crescimento explosivo.