FHE: La tecnología clave para la computación privada del futuro

FHE (encriptación homomórfica totalmente) es una tecnología de encriptación avanzada que permite realizar cálculos directamente sobre datos encriptados, lo que permite procesar datos mientras se protege la privacidad. FHE tiene múltiples escenarios de aplicación potencial, especialmente en el ámbito del procesamiento y análisis de datos que requieren protección de la privacidad, como finanzas, salud, computación en la nube, aprendizaje automático, sistemas de votación, Internet de las cosas y protección de la privacidad en blockchain. Sin embargo, su comercialización aún requiere tiempo, y el principal desafío son los enormes costos de cálculo y memoria que conllevan los algoritmos, así como su escasa escalabilidad.

Principios básicos de FHE

El núcleo de FHE es utilizar polinomios para ocultar la información original. El proceso de cifrado FHE simplificado es el siguiente:

1. Selecciona un polinomio de clave s(x)
2. Generar un polinomio aleatorio a(x)
3. Generar un pequeño polinomio de “error” e(x)
4. Texto en claro m: c(x) = m + a(x)*s(x) + e(x)

Al descifrar, solo necesitas conocer s(x) para poder recuperar m de c(x). Introducir aleatoriedad y errores puede aumentar la seguridad.

Para soportar el cálculo sobre datos cifrados, FHE transforma las operaciones en “circuitos”. Sin embargo, cada operación aumenta el ruido, y cuando el ruido es demasiado alto, no se puede descifrar correctamente. Para resolver este problema, FHE utiliza las siguientes tecnologías clave:

• Cambio de clave: Comprimir el tamaño del texto cifrado
• Cambio de módulo: control del crecimiento del ruido
• Bootstrap: restablecer el ruido al nivel inicial

Las soluciones FHE más utilizadas actualmente utilizan la técnica de Bootstrap, pero el costo computacional sigue siendo muy alto.

Desafíos que enfrenta FHE

Los principales desafíos de FHE radican en su enorme costo computacional. En comparación con el cálculo normal, la velocidad de cálculo de FHE es aproximadamente 1 millón de veces más lenta. Para mejorar el rendimiento de FHE, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de EE. UU. ( DARPA ) lanzó en 2021 el programa Dprive, con el objetivo de aumentar la velocidad de cálculo de FHE a 1/10 de la de los cálculos normales. Este programa se centra principalmente en los siguientes aspectos:

1. Aumentar la longitud de palabra del procesador
2. Desarrollar procesadores ASIC específicos
3. Construir la arquitectura paralela MIMD

A pesar de los avances lentos, a largo plazo, la tecnología FHE sigue siendo de gran importancia para la protección de datos sensibles, especialmente en campos como el militar, la salud y las finanzas.

Aplicaciones de FHE en Blockchain

En el campo de la blockchain, FHE se utiliza principalmente para proteger la privacidad de los datos, y las direcciones de aplicación incluyen:

• Privacidad en la cadena
• Privacidad de los datos de entrenamiento de IA
• Privacidad de votación en cadena
• Revisión de transacciones privadas en la cadena
• Soluciones potenciales al problema de MEV

Pero FHE también enfrenta desafíos significativos como el aumento de los requisitos de operación de los nodos y la reducción del rendimiento de la red.

Principales proyectos de FHE

Los principales proyectos de FHE en la actualidad incluyen:

• Zama: proporciona una pila de desarrollo basada en TFHE
• Fhenix: Construir Layer 2 con prioridad en la privacidad
• Privasea: orientado a operaciones de datos LLM
• Inco Network: Construir FHE Layer 1
• Arcium: fusión de múltiples técnicas criptográficas
• Mind Network: Restaking en la pista

Entre ellos, Zama es el proveedor de tecnología FHE utilizado por la mayoría de los proyectos.

Perspectivas Futuras

La tecnología FHE aún se encuentra en una fase temprana, y su desarrollo es más lento en comparación con la tecnología ZK. Sin embargo, con el aumento del interés del capital y el desarrollo de chips dedicados a FHE, se espera que FHE traiga profundas transformaciones en campos como la defensa, las finanzas y la medicina. La implementación de chips FHE será un requisito importante para su comercialización.

A pesar de enfrentar numerosos desafíos técnicos, FHE, como una tecnología de vanguardia con una demanda clara, aún tiene un gran futuro por delante. Se espera que libere el enorme potencial de la combinación de datos de privacidad con nuevas tecnologías emergentes como los algoritmos cuánticos, lo que dará lugar a un desarrollo explosivo.