FHE: Capa de invisibilidad en el campo de la Criptografía

FHE( la criptografía homomórfica completa ) es una técnica de cifrado avanzada que permite realizar cálculos y procesamiento de datos directamente en estado cifrado. Esto significa que se puede analizar y procesar datos mientras se protege la privacidad. FHE tiene múltiples escenarios de aplicación potencial en campos como las finanzas, la salud, la computación en la nube y el aprendizaje automático. Sin embargo, debido a su gran costo computacional y de memoria, las aplicaciones comerciales aún enfrentan desafíos.

Principios básicos de FHE

El núcleo de FHE es ocultar la información original a través de polinomios. Un proceso de cifrado FHE simplificado es el siguiente:

1. Elige un polinomio de clave s(x)
2. Generar un polinomio aleatorio a(x)
3. Generar un pequeño polinomio de "ruido" e(x)
4. Información cifrada m: c(x) = m + a(x)*s(x) + e(x)

Al descifrar, solo necesitas conocer la clave s(x), para poder recuperar la información original m de c(x).

Introducir ruido e(x) es para aumentar la seguridad, pero también ha traído el problema de la acumulación de ruido. Para resolver este problema, FHE ha adoptado las siguientes técnicas:

• Cambio de clave: compresión del tamaño del texto cifrado
• Modulus Switching: reducir el ruido
• Bootstrap: restablecer el ruido al nivel inicial

Actualmente, los principales esquemas de FHE utilizan la tecnología Bootstrap, pero el costo computacional sigue siendo muy alto.

Desafíos que enfrenta FHE

El mayor desafío de FHE es la eficiencia computacional. En comparación con el cálculo ordinario, el costo computacional de FHE es varios órdenes de magnitud más alto. El programa Dprive de DARPA en EE. UU. fue creado para abordar este problema, y su objetivo es aumentar la velocidad de cálculo de FHE a 1/10 de la computación normal.

Las principales direcciones de optimización incluyen:

• Aumentar la longitud de palabra del procesador
• Desarrollar procesadores ASIC específicos
• Adopción de una arquitectura paralela MIMD

Aunque el progreso es lento, a largo plazo, FHE todavía tiene un valor único en la protección de datos sensibles, especialmente en la era post-cuántica.

FHE en la aplicación de la cadena de bloques

FHE en el ámbito de la blockchain se utiliza principalmente para proteger la privacidad de los datos, incluyendo:

• Protección de la privacidad en la cadena
• Privacidad de datos de entrenamiento de IA
• Privacidad en la votación en cadena
• Revisión de la privacidad de las transacciones en la cadena
• Soluciones potenciales de MEV

Pero también enfrenta desafíos como el aumento de la eficiencia y los requisitos de los nodos.

Principales proyectos de FHE

Los principales proyectos de FHE en la actualidad incluyen:

• Zama: proporciona herramientas de desarrollo basadas en TFHE
• Fhenix: Construir una red L2 priorizando la privacidad
• Privasea: Aplicación FHE orientada a LLM
• Inco Network: construir la red L1 de FHE
• Arcium: fusión de tecnologías FHE, MPC y ZK
• Mind Network: Esquema de Restaking basado en FHE
• Octra: utiliza la tecnología de hipergráficas para implementar FHE

Perspectivas Futuras

La tecnología FHE todavía se encuentra en una etapa temprana y enfrenta numerosos desafíos:

• Eficiencia baja, costos altos
• La dificultad de implementación del proyecto es alta
• Perspectivas comerciales poco claras
• Falta de inversión de capital

Pero con la aparición de chips dedicados y la afluencia de más fondos, se espera que FHE traiga cambios en campos como la defensa, las finanzas y la medicina. Liberará el potencial de combinar datos de privacidad con futuros algoritmos cuánticos, dando lugar a nuevas oportunidades de desarrollo.