FHE: El futuro de la computación privada

La encriptación completamente homomórfica (FHE) es una tecnología de encriptación avanzada que permite realizar cálculos directamente sobre datos encriptados. Esto significa que se puede procesar información sensible mientras se protege la privacidad. FHE tiene aplicaciones potenciales en múltiples campos como las finanzas, la salud y la computación en la nube, pero actualmente enfrenta el desafío de un gran costo computacional.

Principios básicos de FHE

La idea central de FHE es utilizar polinomios para ocultar los datos originales. Por ejemplo, el número digital encriptado 2 podría ser:

1. Selecciona un polinomio de clave s(x)
2. Generar un polinomio aleatorio a(x)
3. Agregar un pequeño polinomio de "ruido" e(x)
4. Resultado de la encriptación: c(x) = 2 + a(x)*s(x) + e(x)

Al descifrar, solo necesitas conocer la clave s(x) para recuperar los datos originales 2 de c(x).

Los principales desafíos que enfrenta FHE son el crecimiento del ruido. Cada cálculo aumenta el ruido, lo que podría llevar finalmente a la incapacidad de descifrar correctamente. Para ello, los investigadores han propuesto varias técnicas:

• Cambio de clave: reducir el tamaño del texto cifrado
• Cambio de módulo: reducir el ruido
• Autoarranque: restablecer el ruido a niveles iniciales

Los principales esquemas de FHE actuales utilizan tecnología de autoarranque, pero el costo computacional sigue siendo muy alto.

Problemas que enfrenta FHE

En comparación con la computación normal, el costo de la computación FHE es varios órdenes de magnitud más alto. Según las estimaciones de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de EE. UU. (DARPA), la velocidad de la computación FHE es aproximadamente 1 millón de veces más lenta que la computación normal.

Para acelerar la FHE, DARPA lanzó el programa DPRIVE, abordando los siguientes aspectos:

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

Sin embargo, el avance del plan es lento y aún hay una brecha con el objetivo previsto.

Aplicaciones de FHE en blockchain

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

• Transacciones privadas en la cadena
• Protección de la privacidad de los datos de entrenamiento de IA
• Privacidad de votación en la cadena
• Protección MEV

Pero FHE también enfrenta desafíos en eficiencia y requerimientos de recursos computacionales.

Proyectos Principales

Los principales proyectos en el campo de FHE incluyen:

• Zama: Basado en el esquema TFHE, proporciona una cadena de herramientas de desarrollo completa
• Fhenix: Construir una red Layer 2 centrada en la privacidad
• Privasea: enfocado en la protección de la privacidad de los datos LLM
• Inco Network: Construir una red FHE Layer 1
• Arcium: integración de tecnologías como FHE, MPC y ZK
• Mind Network: combinación de Restaking y la arquitectura de subred FHE
• Octra: utiliza una tecnología única de hipergráficas para implementar FHE

Perspectivas futuras

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

1. Baja eficiencia, gran costo de cálculo
2. Alta dificultad de implementación del proyecto
3. Perspectivas de comercialización poco claras
4. Falta de inversión de capital

Pero con el desarrollo de chips especializados y la entrada de más fondos, se espera que FHE traiga transformaciones en áreas como la defensa, las finanzas y la salud, liberando el potencial de los datos de privacidad. El futuro desarrollo de FHE es prometedor.