同态加密技术为更安全的分析、个性化服务和监管合规打开了大门，同时不会给客户数据暴露带来风险。随着隐私法的收紧和违规成本的增加，了解这项技术比以往任何时候都更重要。
这篇文章用通俗易懂的语言介绍了同态加密，包括什么是同态加密、同态加密的工作原理、不同类型、实际应用、挑战以及同态加密对企业来说是否明智。
目录
什么是同态加密？
同态加密允许在加密数据上进行加法或乘法等数学运算，而无需解密。解密后的最终输出结果与对原始数据进行的运算结果一致。这种方法能在不受信任的环境中安全地处理数据，因此对注重隐私的应用非常有价值。
了解同态加密：基础知识
让我们看看同态加密与传统加密有何不同。在标准方法中，你使用公钥将数据加密为密文，只有私钥持有者才能读取。但如果需要处理数据、运行搜索、分析趋势或训练模型，就必须先解密。这意味着数据在处理过程中会受到潜在威胁。
同态加密可以避免这个问题。它允许别人直接对加密数据进行计算。解密后，结果将与对未加密输入执行相同运算的结果相同。这一操作可在整个过程中保证数据的安全。
克雷格-金特里（IBM 研究员，首创 FHE 方案）用一个简单的比喻解释了这一点：想象一个上锁的盒子，里面装着一个物体。戴着手套的人可以通过盒子操纵这个物体：摇晃它、称重或改变它，而无需解锁。这就是同态加密的作用：它可以让你在不看到原始数据的情况下处理数据。
以下是该流程的操作步骤：
- 明文：可读的原始数据。
- 加密：使用公开密钥对数据进行加密，生成密文。
- 同态运算：对加密数据进行加法或乘法等运算。
- 加密结果：系统产生新的密文。
- 解密：私人密钥对结果进行解密。
- 最终输出：解密后的结果与对原始数据进行操作后得到的结果一致。
同态系统中明文和密文之间的这种关系，正是它在数据保密方面如此强大的原因。系统永远不需要透露甚至接触未加密的值。
有了这种结构，您就可以安全地启用加密搜索、安全云处理和分析功能，而不会泄露私人信息。这对于网站所有者、应用程序开发人员和处理用户数据的云平台来说是一个重大优势。
同态加密的历史与演变
对加密数据进行计算的想法已经存在了几十年，但长期以来一直被认为是不可能实现的。2009 年，克雷格-金特里（Craig Gentry）开发出首个完全同态加密方案，改变了这一局面。他的方法结合了基于网格的加密技术，并引入了自举法，这种方法可以减少重复加密操作时产生的噪音。
在金特里的工作之前，只有部分同态加密技术。RSA允许加密乘法。Paillier 支持加法运算。ElGamal提供了具有乘法特性的概率加密。但这些加密算法都不允许进行一种以上的运算。它们的功能有限，只能提供基本功能。
金特里的突破开创了一个新时代。多年来，研究人员开发出了更高效的方案：
- Brakerski-Gentry-Vaikuntanathan (BGV)
- Brakerski/Fan-Vercauteren (BFV)
- 千金宋（CKKS）
- FHEW（环上快速同态加密）
- TFHE（环上快速全同态加密）
这些系统提高了性能，减少了延迟，使同态加密更加实用。微软 SEAL、 IBM HElib 和 OpenFHE等库使开发人员更容易测试和实施实际解决方案。
标准化工作开始成形。在NIST（美国国家标准与技术研究院）的支持下，同态加密标准化联盟致力于定义最佳实践，并确保不同实施方案之间的互操作性。
同态加密从一个理论构想发展成为一个活跃的开发领域。如今，企业将其用于安全数据分析、加密搜索和私人机器学习。效率仍然是一个令人担忧的问题，但改进速度很快。
同态加密的类型
同态加密包括不同类型，每种类型都支持对加密数据进行各种操作。这些类型支持的同态操作的复杂程度和计算效率各不相同。
部分同态加密（PHE）
部分同态加密只支持对加密值进行特定的数学运算，如加法或乘法，但不支持两者。这些方案速度快、重量轻，但应用范围有限。
例子包括
- RSA 加密，支持同态乘法
- Paillier 加密算法，允许同态加法
- 执行乘法运算的ElGamal
您可以在系统中使用 PHE，持续应用一种操作，如汇总加密投票计数或执行加密关键字搜索。这些方案适用于不需要任意计算或复杂逻辑的用例。
有点同态加密（SHE）
略同态加密可进行加法和乘法运算，但运算次数有限。随着运算次数的增加，密文中的噪声会不断积累，最终导致解密不可靠。
SHE 方案可以管理早期机器学习、预测分析或数据分析中的加密数据。它们还有助于医疗数据应用和隐私保护统计，因为在这些应用中，每次输入只需要少量操作。
局限性：你必须跟踪噪音的积累程度，并在噪音破坏结果之前停止。大多数略同态加密方案都不支持循环或深度计算链。
分级全同态加密
Leveled FHE的功能比 SHE 更强。它允许执行任意数量的操作，但只能达到固定的深度。与完全 FHE 不同，它避免了引导，从而提高了性能。
分级 FHE 适用于已知复杂度的加密形式任务，例如在网络安全或结构化数据处理工作流中运行固定层算术电路。
这种方法适用于机器学习流水线，在这种流水线中，操作按照规定的顺序重复进行。它兼顾了性能和适度的数据安全要求。
全同态加密（FHE）
全同态加密支持对密文进行无限制的加法和乘法运算。它可以处理任意深度的同态计算。它是商业云环境、法证图像识别和安全多方计算的理想选择。
FHE 方案使用基于网格的加密技术，通常采用可编程引导来管理密文噪音。尽管速度较慢，但 FHE 仍是唯一能安全处理任何计算而不泄露未加密数据的方法。
FHE 支持对加密信息输入进行操作，无需在任何阶段进行解密。这对于处理敏感数据和需要长期数据保护的系统尤为重要。
选择正确的同态加密方案取决于系统需要多少功能和隐私。
同态加密的工作原理
同态加密将加密数据嵌入一个结构化的数学空间，在这个空间中，你可以执行加法和乘法运算，而无需解密任何内容。与扰乱数据的基本加密方案不同，同态加密通过加密计算保留代数关系。
大多数全同态加密（FHE）系统的核心是基于网格的密码学。晶格形成多维网格，在这些网格中，错误学习（LWE）或环形错误学习（RLWE）等数学问题在计算上很难解决。这些问题确保了加密的安全性，并构成了许多同态加密方案的数学基础。
对加密数据执行操作时，会出现一种称为噪声的副作用。这种噪音会随着每次计算而增加。如果不加以控制，就会导致密文损坏严重，无法正确解密。
这就是引导的作用所在–它可以刷新密码文本，减少噪音，使系统可以处理加密输入。
可编程引导技术将噪声管理与特定的功能转换相结合，从而在实际任务中实现更先进的计算。引导仍是许多系统的瓶颈，但随着新研究的开展，其速度有所提高。
同态运算是由模拟数学函数的门电路组成的算术电路。这些电路分层处理加密信息。引导前可计算的层数取决于加密指数和噪声阈值等因素。
每个系统使用公钥加密数据，使用私钥解密数据。这种结构允许系统在无法访问原始明文的情况下处理数据，支持网络安全、机器学习和安全多方计算中的安全工作流。
通过结合这些数学工具，同态加密系统可以让你在处理敏感数据时不暴露数据。
同态加密在现实世界中的应用
同态加密已经在重塑企业、医疗保健提供商和政府处理私人信息的方式。即使在共享或第三方系统中，它也能在保持机密性的同时，实现跨部门的安全数据处理。以下是使用这种加密方法的主要应用：
- 安全云计算。 企业使用同态加密技术在第三方服务器上处理加密数据，而不会放弃控制权。云平台处理数据分析或搜索查询等任务，而驻留在远程环境中的数据始终是加密的。
- 医疗数据分析。 医院和研究人员依靠加密数据处理来维护患者隐私。他们在分析测试结果和诊断趋势时，永远不会访问未加密的值，从而帮助他们遵守隐私法。
- 金融服务和机密分析。 银行和金融机构在同态计算的基础上运行股价预测算法、风险建模和欺诈检测工作流。这些服务在提供准确预测的同时隐藏了用户信息。
- 安全投票系统。 各国政府使用完全同态加密技术来保护投票的完整性。选民的选择在计票过程中保持加密，确保了选举结果的私密性和可信度。
- 私人 AI/ML 计算。 开发人员在加密数据集上训练机器学习模型，以便在算法训练期间保留敏感数据。利用 FHE 方案，企业可以在不泄露隐私内容的情况下获得洞察力。
- 遵守法规。 受 GDPR 或 HIPAA 等法规约束的行业使用同态加密方案来保持合规性。这证明它们即使在处理过程中也能保护用户信息，支持安全的数据分析和跨境数据流。
- 网站所有者和在线业务的应用。 如果您运行一个电子商务网站或处理客户档案，这种加密功能可让您以加密形式处理行为、偏好或购买历史记录。您可以在保持控制和隐私的同时提供个性化服务。
这些应用展示了同态加密如何在可用性和隐私性之间取得平衡。它既能保护系统和用户，又不会锁定数据的价值。
有哪些限制和挑战？
同态加密带来了实实在在的好处，但也带来了严峻的挑战，开发人员和企业在采用前需要加以考虑。这些都不是小问题。它们直接影响到同态系统在实践中的可行性和可扩展性。
以下是最常见的限制：
- 计算开销和性能问题： 同态加密比处理未加密数据要慢。复杂的同态运算，尤其是在完全同态加密方案中，需要更多的 CPU 周期和内存。无限期运行乘法运算所需的时间比明文环境下长得多。
- 实施复杂性： 使用同态加密算法构建系统并不简单。你需要了解基于网格的加密技术，调整加密指数等参数，并正确管理密钥。设置错误可能会破坏功能或削弱数据安全性。
- 部署的实际考虑因素： 支持同态计算的系统通常依赖于实验库或学术实施。与商业平台集成可能需要定制开发。您还需要处理更新、兼容性问题和实时限制。
- 效率和可用性： 目前大多数同态工具都不支持实时处理。即使进行了可编程引导等优化，实现交互式应用的可用速度仍是一项艰巨的工作。在需要刷新之前，大多数系统只能支持有限数量的数学计算。
如何克服这些挑战？
团队继续改进 FHE 方案，优化算术电路，降低资源需求。新库旨在减少密文大小，提高公钥加密效率，并支持更复杂的工作流程，以实现安全的多方计算和数据分析。
虽然这些挑战是现实存在的，但并非一劳永逸。同态加密技术发展迅速。随着每一次进步，障碍都在缩小，越来越多的企业找到了安全有效地采用该技术的方法。下一节，我们将探讨全态加密的未来。
同态加密的未来
得益于密码学界的积极研究与合作，同态加密正朝着实用化的方向迈进。研究人员正在努力使完全同态加密方案变得更快、更可扩展。在可编程引导、更敏锐的算术电路和优化的加密算法方面的改进，正在推动这项技术向实时性能靠拢。
除了单独加密，未来的系统还将把同态加密与其他隐私保护方法结合起来。与区块链、零知识证明和安全飞地的整合将使加密系统能够在不损害隐私的情况下跨网络验证、计算和存储数据。
基于晶格的加密技术或更快的 FHE 方案的突破很快就能缩小加密数据处理与非加密数据处理之间的性能差距。这将使安全的多方计算和加密机器学习大规模实用化。
预计在未来 3-5 年内，云服务、医疗保健、金融和网络应用将得到更广泛的应用。关注网络安全、数据隐私或监管合规性的企业应密切关注这一领域。这个领域不会长期处于小众状态。
同态加密适合您的企业吗？
如果您在云环境中处理敏感数据、处理医疗数据或运行涉及个人信息的数据分析，这种加密方法可以在不牺牲功能的情况下保护用户隐私。
当企业需要在不解密数据的情况下执行预测分析、机器学习或安全的多方计算时，同态加密是一个明智的选择。
使用部分同态加密进行简单的重复运算，如求和。如果知道计算深度，则选择分级 FHE。在需要灵活性和完全隐私的情况下，选择完全同态加密方案。
不过，在某些情况下，其他保护隐私的方案，如安全飞地、可信硬件或零知识证明，可能更容易实现短期集成。
是否采用取决于您的技术能力和所管理数据的敏感性。评估对性能的影响、对加密数据的支持，以及系统是否需要在不受信任的基础架构上进行加密表单处理。
请关注同态加密标准化联盟、美国国家标准与技术研究院以及 OpenFHE 或 Microsoft SEAL 等开源库的最新动态。随着新工具的出现和加密算法的改进，各种规模的企业将越来越容易使用同态加密。
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