FHE: A tecnologia chave para a computação privada do futuro

FHE (Fully Homomorphic Encryption) é uma tecnologia de criptografia avançada que permite realizar cálculos diretamente em dados criptografados, processando dados enquanto protege a privacidade. O FHE tem vários cenários de aplicação potenciais, especialmente em áreas que requerem proteção da privacidade no processamento e análise de dados, como finanças, saúde, computação em nuvem, aprendizado de máquina, sistemas de votação, Internet das Coisas e proteção da privacidade em blockchain. No entanto, sua comercialização ainda levará tempo, sendo os principais desafios os enormes custos computacionais e de memória impostos pelo algoritmo, além da baixa escalabilidade.

Princípios Básicos do FHE

O núcleo do FHE é usar polinômios para ocultar informações originais. O processo de criptografia FHE simplificado é o seguinte:

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

Durante a descriptação, basta saber s(x) para poder recuperar m de c(x). A introdução de aleatoriedade e erro pode aumentar a segurança.

Para suportar cálculos em dados criptografados, o FHE transforma operações em “circuitos”. No entanto, cada operação aumenta o ruído, e quando o ruído se torna muito grande, não é possível descriptografar corretamente. Para resolver esse problema, o FHE utiliza as seguintes tecnologias-chave:

• Mudança de chave: compressão do tamanho do texto cifrado
• Modulação de mudança: controlar o crescimento do ruído
• Bootstrap: reiniciar o ruído para o nível inicial

Atualmente, as principais soluções de FHE utilizam a tecnologia Bootstrap, mas o custo computacional ainda é muito alto.

Desafios enfrentados pelo FHE

Os principais desafios do FHE estão nos seus enormes custos computacionais. Em comparação com a computação normal, a velocidade de cálculo do FHE é cerca de 1 milhão de vezes mais lenta. Para melhorar o desempenho do FHE, a Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa dos EUA ( DARPA ) lançou em 2021 o programa Dprive, com o objetivo de aumentar a velocidade de cálculo do FHE para 1/10 da computação normal. O programa aborda principalmente os seguintes aspectos:

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

Apesar do progresso lento, a tecnologia FHE continua a ter uma importância significativa na proteção de dados sensíveis a longo prazo, especialmente nas áreas militar, médica e financeira.

Aplicações de FHE na blockchain

No campo da blockchain, o FHE é principalmente utilizado para proteger a privacidade dos dados, com direções de aplicação incluindo:

• Privacidade em cadeia
• Privacidade dos dados de treino de IA
• Privacidade de votação em blockchain
• Revisão de transações de privacidade em blockchain
• Potenciais soluções para o problema do MEV

Mas o FHE também enfrenta desafios significativos, como o aumento dos requisitos de operação dos nós e a redução da capacidade de processamento da rede.

Principais projetos de FHE

Os principais projetos de FHE atualmente incluem:

• Zama: fornece uma pilha de desenvolvimento baseada em TFHE
• Fhenix: Construir Layer 2 com foco na privacidade
• Privasea: orientado para operações de dados LLM
• Inco Network: Construir FHE Layer 1
• Arcium: Fusão de várias técnicas criptográficas
• Mind Network: Restaking na pista

Entre eles, a Zama é o fornecedor da tecnologia FHE utilizada pela maioria dos projetos.

Perspectivas Futuras

A tecnologia FHE ainda está em estágios iniciais, desenvolvendo-se mais lentamente em comparação com a tecnologia ZK. No entanto, com o aumento do interesse do capital e o desenvolvimento de chips dedicados a FHE, espera-se que o FHE traga profundas mudanças em áreas como defesa, finanças e saúde. A implementação de chips FHE será uma condição importante para sua comercialização.

Apesar de enfrentar muitos desafios técnicos, como uma tecnologia de ponta com uma necessidade concreta, o futuro da FHE ainda tem muito a oferecer. Espera-se que libere o enorme potencial da combinação de dados de privacidade com novas tecnologias emergentes, como algoritmos quânticos, levando a um desenvolvimento explosivo.