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全同态加密与私有互联网的黎明 -- Fully homomorphic encryption and the dawn of a private internet

原文链接 | HN讨论 | 2025-07-18 15:05:54

文章摘要

全同态加密（FHE）技术允许在不解密的情况下对加密数据进行任意计算，结果与在明文数据上计算一致。这项技术有望实现真正的互联网隐私，使用户能够在保护数据隐私的同时进行各种操作。尽管最初听起来难以置信，FHE已在现实系统中应用，并随着计算能力的提升，其潜力将进一步释放。

文章总结

文章主要内容总结

标题: 完全同态加密与真正私密互联网的曙光
来源: https://bozmen.io/fhe

1. 完全同态加密（FHE）简介

完全同态加密（Fully Homomorphic Encryption, FHE）是一种允许在加密数据上进行任意计算的技术，而无需先解密数据。计算的结果在解密后与在明文数据上执行相同操作的结果一致。这意味着用户可以在互联网上始终保持数据加密，从而防止数据泄露，实现完全的隐私。

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2. FHE的挑战与进展

尽管FHE具有巨大的潜力，但它目前尚未成为默认的加密方式，主要原因是其计算速度较慢。当前的FHE计算开销是明文操作的1000倍到10000倍，且密文大小可能是原始数据的40到1000倍。然而，FHE算法每年以8倍的速度提升，从2011年每比特需要30分钟的计算时间，到如今仅需几毫秒。

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3. FHE的转折点

随着FHE性能的快速提升，未来它可能应用于加密云计算、加密大语言模型推理、机密区块链智能合约等领域。这将颠覆基于用户数据收集的商业模式，使互联网从“默认监控”转变为“默认隐私”。

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4. FHE的技术细节

FHE的核心在于其能够在加密数据上进行计算，而无需解密。它基于格密码学（Lattice-Based Cryptography），利用多维格点问题（如最短向量问题和最近向量问题）的复杂性来保证安全性。FHE还通过噪声管理和自举（Bootstrapping）技术来控制计算过程中噪声的增长，确保解密结果的准确性。

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5. FHE的分类

同态加密方案根据支持的操作类型和数量分为： - 部分同态加密（Partial HE）：仅支持一种操作（如加法或乘法）。 - 部分同态加密（Somewhat HE）：支持加法和乘法，但乘法次数有限。 - 完全同态加密（Fully HE）：支持无限次加法和乘法，是图灵完备的。

6. FHE的未来

随着FHE算法的不断改进和硬件加速的应用，FHE将逐渐成为云计算的主流技术。未来的互联网计算将基于加密数据，隐私将成为默认选项。

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7. 参考资料

文章还提供了大量关于FHE的参考资料，包括学术论文、实现示例和社区资源，帮助读者深入了解这一技术。

关键参考文献: - FHE Reference Library - Craig Gentry's 2009 PhD Thesis - Vitalik Buterin: Exploring FHE

总结

完全同态加密（FHE）是一项革命性的技术，能够在加密数据上进行计算，从而保护用户隐私。尽管目前FHE的计算开销较大，但其性能正在快速提升，未来有望在云计算、人工智能和区块链等领域广泛应用，推动互联网向“默认隐私”的方向发展。

评论总结

评论主要围绕全同态加密（FHE）的技术挑战、应用场景及其经济可行性展开，以下是主要观点和论据的总结：

  1. 技术挑战与速度问题

    • 观点：FHE的速度问题难以解决，尤其是依赖“引导”（bootstrapping）的机制，其开销至少是明文计算的1000倍。
    • 论据：blintz指出：“引导不太可能减少到低于约1000倍的开销。”（原文：“bootstrapping isn’t likely to ever be less than ~1000x overhead.”）
    • 论据：gblargg认为，过去的改进并不能预示未来的可能性，因为每次改进并非简单重复。（原文：“Past improvement is no indicator of future possibility.”）

  2. 应用场景的局限性

    • 观点：FHE在某些场景（如搜索引擎）中难以实现，因为需要同步庞大的向量数据库。
    • 论据：dcow提到：“每次索引更新时，提供商都需要向所有客户端同步一个新的‘向量’数据库，而这些数据库可能高达数百GB。”（原文：“the provider would have to sync a new database of ‘vectors’ to all clients every time the index updates.”）
    • 论据：teo_zero指出，FHE要求对所有输入进行加密，这在搜索引擎等场景中不现实。（原文：“the whole input must be encrypted with key k.”）

  3. 经济可行性与用户需求

    • 观点：FHE的经济成本高，用户愿意为其隐私支付的费用有限，市场潜力较小。
    • 论据：bruce511认为：“即使隐私优先的Google替代品每年收费100美元，愿意付费的用户也远不及显著比例。”（原文：“Even if it was say $100 a year, how many users would sign up for that?”）
    • 论据：athrowaway3z指出，FHE的复杂性成本使其在大多数场景中不被考虑。（原文：“very few use cases want the complexity cost to consider FHE.”）

  4. 替代方案与信任问题

    • 观点：现有的替代方案（如Tor或机密计算）在隐私保护上已足够，且成本更低。
    • 论据：blintz认为：“对于类似私有LLM推理的场景，机密计算是唯一可行的选择。”（原文：“confidential computing approaches are really the only feasible option.”）
    • 论据：bruce511提到：“Tor提供了大部分好处，且无需成本。”（原文：“things like Tor provide most of the benefit, and cost nothing.”）

  5. 技术原理与误解

    • 观点：FHE的原理（在加密数据上进行计算）虽然有趣，但容易被误解。
    • 论据：paulrudy提问：“能否简单解释如何在加密数据上进行计算？”（原文：“Could someone ELI5 how computation can work using encrypted data?”）
    • 论据：harvie举例：“你的设备向Google发送加密查询，并得到精确结果，但你无法知道查询或结果。”（原文：“your device sending Google an encrypted query and getting back the exact results it wanted.”）

  6. 政策与监管

    • 观点：许多国家可能会禁止FHE或要求后门。
    • 论据：DeathArrow指出：“大多数国家可能会禁止这项技术或要求后门。”（原文：“Most states will probably either forbid this or demand back doors.”）

总结：FHE在隐私保护方面具有潜力，但其技术挑战、经济成本和实际应用场景的局限性使其难以大规模推广。现有替代方案在隐私保护上已足够，且成本更低，而政策监管也可能限制其发展。