全同態加密FHE：AI時代的隱私保護利器

近期加密市場雖然波瀾不驚，但一些新興技術正逐步走向成熟。其中，全同態加密（Fully Homomorphic Encryption，簡稱FHE）就是一個值得關注的領域。今年5月，以太坊創始人V神還專門發表了一篇關於FHE的文章，引發了業內廣泛討論。

要理解FHE這個復雜概念，我們需要先從基礎開始，了解什麼是"加密"、"同態"，以及爲什麼要"全"。

加密的基本概念

最簡單的加密方式我們都很熟悉。比如Alice要給Bob發送一個祕密數字"1314 520"，但又不想讓傳信的第三方知道內容。她可以採用一個簡單的加密規則：將每個數字乘以2。這樣，傳遞的信息就變成了"2628 1040"。當Bob收到後，只需要將每個數字除以2，就能解密出原始信息。這就是一個基本的對稱加密過程。

同態加密的特點

同態加密則更進一步。假設Alice只會最基本的乘2和除2運算，但她需要計算一筆復雜的電費：400元每月，欠了12個月。Alice不會這麼復雜的乘法，但又不想讓別人知道具體金額。於是她可以這樣做：將400乘2變成800，12乘2變成24，然後讓一個可靠的計算者幫忙計算800乘24。計算者得出19200這個結果後，Alice再除以2兩次，就得到了正確答案4800元。

這就是一個簡單的乘法同態加密例子。它允許在加密數據上進行計算，而不需要解密。這種方法使得委托不信任的第三方進行計算成爲可能，同時保護了敏感數據的安全。

全同態加密的必要性

然而，簡單的同態加密存在局限性。比如，如果計算者足夠聰明，可能通過窮舉法破解出原始數據。這就需要更復雜的加密方式，即全同態加密。

全同態加密允許在加密數據上進行任意次數的加法和乘法運算，而不僅限於特定的操作。這大大增加了破解難度，使得即使是復雜的多項式運算也能在保護隱私的前提下完成。

全同態加密直到2009年才取得突破性進展。Gentry等學者提出的新思路爲這一技術開闢了新的可能性。

FHE在AI領域的應用

FHE技術在AI領域有着廣闊的應用前景。衆所周知，強大的AI系統需要海量數據訓練，但很多數據具有高度敏感性。FHE可以很好地解決這一矛盾：

1. 用FHE方法加密敏感數據
2. 用加密後的數據訓練AI模型
3. AI輸出加密後的結果

非監督式AI模型可以直接處理這些加密數據，因爲對它們來說，輸入本質上就是向量。而數據所有者則可以在本地安全地解密結果。這樣就實現了在保護隱私的同時利用AI強大算力的目標。

FHE項目舉例

目前已有多個項目在探索FHE技術，如Zama、Mind Network、Fhenix等。以某交易平台投資的項目爲例，它提出了一個有趣的應用場景：人臉識別。通過FHE技術，可以在不接觸原始人臉數據的情況下，判斷是否爲真人。

然而，FHE計算需要龐大的算力支持。因此，該項目提出了一個混合PoW和PoS的網路架構來解決算力問題。最近，他們還推出了專用的挖礦硬件和一種特殊的NFT"工作證"，試圖在提供算力激勵的同時規避監管風險。

FHE的重要性

如果AI能大規模應用FHE技術，將極大地緩解當前面臨的數據安全和隱私保護壓力。從國家安全到個人隱私，FHE都可能成爲重要的保護手段。

在即將到來的AI時代，FHE技術的成熟可能成爲保護人類隱私的最後一道防線。無論是在商業應用還是科研領域，FHE都有望在未來發揮重要作用。