什么是完全同态加密（FHE）及其潜在应用？

完全同态加密（FHE）是一种开创性的加密技术，可以在不先解密的情况下对加密数据执行计算。这意味着数据在仍在处理的同时保持安全和私密，这对各种应用程序中的数据隐私和安全性具有深远的影响。 FHE使用户能够将数据处理外包给第三方，而无需透露基础数据，这使其成为云计算和大数据时代的关键工具。

了解完全同态加密

FHE基于以下原则：某些数学操作可以应用于密文（加密数据），以使结果在解密时与将操作应用于纯文本（未加密数据）相同。该特性称为同态。在FHE的背景下，这意味着可以在加密数据上执行任何任意计算，从而使其“完全”同构。

FHE的概念首先是由Craig Gentry在其2009年的博士学位论文中对理论进行了理论的，在那里他提出了一个基于理想晶格的实用计划。从那时起，已经进行了各种改进和优化，以使现实应用程序更有效和实用。

如何工作

要了解FHE的工作原理，让我们将过程分解为其核心组成部分：

• 加密：使用FHE方案对数据进行加密，将其转换为可以安全共享或存储的密文。
• 计算：然后使用一组同构操作处理加密数据。这些操作旨在模仿明文中的所需计算。
• 解密：最后，仍以密文形式的计算结果被解密以揭示结果，好像是对原始数据进行了计算一样。

例如，如果要添加两个加密数字，则可以使用FHE在Ciphertexts上执行加法。当您解密结果时，您将获得原始数字的总和。

FHE的潜在应用

FHE在各个领域都有广泛的潜在应用，尤其是在数据隐私至关重要的领域。以下是一些可以产生重大影响的关键领域：

安全云计算

在云计算中，数据通常在远程服务器上存储和处理。借助FHE，公司可以在将数据发送到云之前对其进行加密，从而使云提供商可以执行计算，而无需看到实际数据。这大大提高了数据安全性和隐私性，因为敏感信息在整个过程中仍然受到保护。

医疗保健数据分析

医疗机构处理大量敏感的患者数据。 FHE可以使这些机构能够与研究人员或其他医疗保健提供者共享加密数据，以分析而不会损害患者的隐私。这可以导致更有效的医学研究并改善患者护理。

金融服务

在金融领域，可以使用FHE安全处理加密的财务数据，例如信用卡交易或个人财务信息。银行和金融机构可以在不暴露敏感客户数据的情况下利用FHE进行复杂的分析和欺诈检测。

保护隐私的机器学习

机器学习模型通常需要大型数据集进行培训，但是共享此类数据可能会引起隐私问题。 FHE允许在加密数据上培训机器学习模型，以确保使用的数据仍然保密。这为跨不同组织的协作机器学习项目开辟了新的可能性。

挑战和考虑因素

尽管具有潜力，但面临几个必须解决的挑战才能广泛采用：

• 性能：操作可以是计算密集型的，与纯文本数据的操作相比，处理时间较慢。研究人员正在积极进行优化方案以提高其性能。
• 复杂性：实施需要深入了解先进的加密技术，这可能是没有专业专业知识的组织的障碍。
• 密钥管理：安全管理加密密钥对于维持系统的完整性至关重要。密钥管理中的任何妥协都可能破坏整个加密方案。

当前状态

截至目前，已经制定了几项FHE计划，持续的研究旨在使它们在现实世界中更实用。一些明显的方案包括：

• Gentry的计划：Craig Gentry提出的原始计划，基于理想的格子。
• Brakerski-Gentry-Vaikuntanathan（BGV）方案：绅士计划的优化版本可提高效率。
• Fan-Vercauteren（FV）方案：另​​一个有效的FHE方案，该方案广泛用于研发。

这些方案是在各种软件库和工具中实现的，例如Microsoft的密封件（简单的加密算术库）和IBM的Helib ，它们为开发人员提供了在其应用中实验和实现FHE的必要工具。

用例和示例

为了说明如何在实践中应用如何应用，让我们看一些特定的用例：

• 加密搜索：用户可以对其搜索查询进行加密并将其发送到搜索引擎。搜索引擎可以在加密查询上执行搜索并返回加密结果，然后用户可以解密。这样可以确保搜索引擎永远不会看到实际查询或结果。
• 安全投票系统：在电子投票中，可以使用fhe来进行票数投票，而无需透露个人选民的选择。可以处理加密的投票以产生加密的票数，然后可以解密以揭示最终结果。
• 加密数据共享：公司可以与合作伙伴或客户共享加密数据进行分析。收件人可以在加密数据上执行计算并返回结果，而无需看到实际数据。

实施FHE：逐步指南

要实现FHE，您需要遵循一系列步骤。这是有关如何在实际情况下设置和使用FHE的详细指南：

• 选择一个方案：根据您的特定需求和可用资源选择适当的FHE方案。流行的选择包括BGV和FV方案。
• 选择一个库：选择支持您选择的方案的FHE库。海豹和直升机等图书馆是不错的选择。
• 安装库：按照所选库的安装说明。例如，要安装密封，您可以使用以下命令：
  • 从Github下载密封存储库。
  • 导航到包含密封库的目录。
  • 运行安装命令，例如cmake .其次是make 。
• 生成密钥：使用库的密钥生成功能创建公共密钥和秘密密钥。公共密钥将用于加密，而秘密密钥将用于解密。
• 加密数据：使用公共密钥对数据进行加密。这将您的明文数据转换为密文。
• 执行计算：使用库的同态操作在加密数据上执行所需的计算。
• 解密结果：计算完成后，使用秘密键来解密结果并获得最终结果。

常见问题

问：FHE与传统加密方法有何不同？

答：传统的加密方法需要在处理之前将数据解密，这可能会损害数据隐私。 FHE允许在不解密的无加密数据上执行计算，以确保数据在整个过程中保持安全。

问：可以与现有的密码系统一起使用吗？

答：可以将FHE与现有的密码系统集成，但需要专门的库和工具。它不是直接替代传统加密方法，而是一种增强数据隐私和安全性的补充技术。

问：实施FHE的主要挑战是什么？

答：实施FHE的主要挑战包括其计算强度，这可能导致处理时间较慢，基础加密技术的复杂性以及对确保加密方案安全性的强大密钥管理的需求。

问：是否有FHE的现实实现？

答：是的，几个组织和研究机构正在积极地在现实情况下实施FHE。例如，Microsoft和IBM分别开发了Seal和Helib等库，这些库用于在各种应用中探索和实施FHE。