FHE: O futuro da computação em privacidade

FHE (Criptografia Homomórfica Total) é uma tecnologia de criptografia avançada que permite realizar cálculos diretamente em dados criptografados, permitindo o processamento de dados enquanto protege a privacidade. Esta tecnologia tem amplas perspectivas de aplicação em áreas sensíveis à privacidade dos dados, como finanças, saúde e computação em nuvem. No entanto, a comercialização do FHE ainda enfrenta muitos desafios, principalmente devido ao seu enorme custo computacional e de memória, bem como à falta de escalabilidade.

Princípios Básicos do FHE

A ideia central do FHE é ocultar os dados originais através de operações polinomiais complexas. Especificamente:

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

Ao descriptografar, basta conhecer a chave s(x) para recuperar m de c(x). A introdução de polinômios aleatórios e ruído visa aumentar a segurança, prevenindo inferências de padrões através de entradas repetidas simples.

Mas a introdução de ruído também trouxe desafios - à medida que o número de cálculos aumenta, o ruído pode acumular-se continuamente, levando potencialmente à incapacidade de descriptografar corretamente. Para resolver esse problema, o FHE adotou várias técnicas:

• Chave de troca: comprimir o tamanho do texto cifrado
• Mudança de módulo: controle do crescimento do ruído
• Bootstrap: redefinir o ruído para o nível inicial

O Bootstrap é a chave para a implementação do verdadeiro FHE, mas também é a operação que consome mais recursos computacionais.

Desafios enfrentados pelo FHE

O maior problema do FHE é a baixa eficiência computacional. Mesmo operações simples, o custo computacional sob FHE pode ser bilhões de vezes maior do que o cálculo normal. Para melhorar essa situação, 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 para suportar números primos maiores.
2. Desenvolver processadores ASIC dedicados
3. Construir uma arquitetura paralela MIMD

Embora o plano DPRIVE esteja prestes a terminar, parece que o progresso não está à altura das expectativas. Isso indica que a comercialização da tecnologia FHE ainda levará tempo.

Aplicações de FHE na blockchain

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

• Proteção de privacidade na cadeia
• Privacidade dos dados de treino de IA
• Privacidade da votação na blockchain
• Revisão de transações privadas em blockchain
• Potenciais soluções MEV

No entanto, o alto custo computacional do FHE também traz desafios para a sua aplicação na blockchain, podendo reduzir significativamente a capacidade de throughput da rede.

Principais projetos de FHE

Os principais projetos na área de FHE incluem:

• Zama: Baseado na solução TFHE, fornece uma pilha de desenvolvimento FHE completa
• Fhenix: Construir uma Layer 2 da Optimism com foco na privacidade
• Privasea: dedicado à aplicação de FHE em operações de dados LLM
• Inco Network: Construir uma rede Layer 1 baseada em FHE
• Arcium: integração de várias técnicas criptográficas como FHE, MPC e ZK
• Mind Network: Explorando a aplicação do FHE no campo do Restaking
• Octra: utiliza uma tecnologia única de hypergraphs para implementar FHE

Perspectivas Futuras

Apesar de a tecnologia FHE ainda estar em fase inicial e enfrentar muitos desafios, seu potencial em proteção de privacidade não pode ser ignorado. Com mais capital e talentos sendo investidos, bem como o desenvolvimento de hardware especializado, espera-se que o FHE traga grandes avanços no futuro. Especialmente em áreas como defesa, finanças e saúde, onde os requisitos de privacidade de dados são extremamente altos, o FHE pode provocar mudanças profundas.

A implementação do chip FHE será um marco crucial na comercialização desta tecnologia. Atualmente, várias empresas, como Intel, Chain Reaction e Optalysys, estão explorando este campo. Uma vez que o chip FHE esteja maduro, combinado com tecnologias de ponta como a computação quântica, há a expectativa de liberar um enorme potencial de inovação.