【Fully Homomorphic Encryption】DARPA推进全同态加密技术研发

在当前数据为王的时代，保护和保存个人身份信息(PII)、知识产权、情报见解和其他形式的敏感信息从未如此重要。全球媒体上似乎每天都有关于数据泄露和攻击的大量报道。随着云计算和虚拟网络在存储、处理和移动信息方面的使用变得越来越普遍，围绕数据脆弱性、访问和隐私的担忧也同样在上升。

全同态加密(FHE)是一种数据安全方法，它通过使用加密手段提供加密的数学证明，围绕数据的存储和操作方式提供新的确定性。当前，传统的加密技术在存储或传输过程中保护数据，但信息必须经过解密才能执行计算、分析或采用它来训练机器学习模型。解密会危及数据，使其暴露在精明的对手面前，甚至意外泄露。全同态加密可以在加密信息上进行计算，让用户在充分使用敏感数据和消除暴露风险之间取得平衡。但在现实应用中，虽然全同态加密被越来越多地誉为一条可行的发展道路，可它需要的计算能力和时间却令人望而却步。据美国国防高级研究计划局（DARPA）战略技术办公室（STO）的汤姆·朗多（Tom Rondeau）介绍说：“在标准笔记本电脑上需要一毫秒完成的计算，在目前运行全同态加密的传统服务器上却需要数周的时间来计算。”

为了将处理时间从几周缩短到几秒，甚至几毫秒，DARPA推出了“虚拟环境中的数据保护”（DPRIVE）项目，旨在开发一种用于全同态加密计算的硬件加速器。与基于软件的全同态加密方法相比，该加速器将大幅降低计算运行时间开销。该项目的目标是设计和实现一种用于全同态加密计算的硬件加速器，能够大幅加快全同态加密计算速度，使该技术更容易被敏感的国防应用以及商业使用。

在DARPA负责DPRIVE项目的汤姆·朗多表示：“当前，我们看到了对旨在保护关键数据的现有技术和标准的信任进行的持续斗争。量子计算的进步正在引发人们对一些最先进的数据保护技术的耐用性的质疑，同时人们对组织和机构收集、滥用和处理个人信息也充满了担忧。这些挑战凸显了探索新的安全计算模型的迫切需求，这些模型可以减轻风险，无论数据是在静止状态、在传输中还是在使用中。”

3月8日，DARPA宣布了入选DPRIVE项目的研究团队。这四个研究团队将由Duality Technologies、Galois、SRI International和Intel Federal领导。每个团队将开发一种全同态加密计算加速器硬件和软件堆栈，将进行全同态加密计算计算所需的计算开销降低到与类似未加密数据操作相当的速度。各团队将创建灵活、可扩展和可编程的加速器架构，但也将探索不同本机字长的各种方法。目前的标准CPU是基于64位字的，字是决定特定处理器设计的数据单位。字长直接关系到如何存储和处理加密数据的信噪比，以及每次处理全同态加密计算时产生的误差。被选中的DPRIVE研究团队将探索各种方法，涵盖从64位到数千位的各种字长，以解决这一挑战。

此外，各团队还在探索新的内存管理方法、灵活的数据结构和编程模型，以及正式的验证方法，以确保全同态加密计算的实现在设计上是正确的，并为用户提供信心。由于全同态加密计算算法、硬件和软件的共同设计对成功创建目标DPRIVE加速器至关重要，因此每个团队都为该项目带来了不同的技术专长以及对全同态加密计算的深入了解。

汤姆·朗多表示：“我们目前估计，我们在全同态加密计算世界中的计算速度要比在明文世界中的计算速度慢一百万倍。DPRIVE的目标是将FHE降低到我们在明文中看到的计算速度。如果我们能够实现这一目标，同时将技术定位为可扩展的，DPRIVE将对我们保护和维护数据和用户隐私的能力产生重大影响。”

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