全同态加密（FHE） 有望重新定义银行与金融行业的数据安全。通过支持在加密数据上进行计算，FHE 守护隐私，抵御传统与量子计算威胁。
引言 #
FHE 在金融领域的实施不仅是理论性的，正在成为实际现实，转变数据安全与隐私标准。本文探讨全同态加密（FHE）在金融以及人工智能（AI）应用中的实际用途、监管关切、可能的劣势以及研究进展。
理解全同态加密 #
加密基础 #
加密是使用算法和加密密钥将可读数据（明文）转换为不可读格式（密文）的方法。主要目标是确保只有授权方可通过解密密钥访问原始数据。
传统加密方法 #
传统加密方法可大致分为两类：对称加密与非对称加密。对称加密使用单一密钥进行加密与解密。这种效率以安全为代价，特别是当密钥分发提出挑战时。非对称加密（也称公钥密码学）使用两把密钥——一把用于加密、一把用于解密。该方法比对称加密更安全但较慢。
传统加密在计算上的局限 #
虽然传统加密方法在保护静态或传输中的数据时有效，但在加密数据上进行计算时却力不从心。通常要处理或分析加密数据，必须先解密、执行所需操作，然后重新加密。这一解密步骤对数据隐私构成重大风险，尤其在不可信或云计算环境中。
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同态加密的突破 #
同态加密（HE）解决了传统加密的局限。它允许在加密数据（密文）上直接进行某些计算。解密后的结果与对原始数据（明文）执行相同操作的结果相同。HE 主要有三种类型：部分同态加密（PHE）、有限同态加密（SHE）和全同态加密（FHE）。
- 部分同态加密（PHE）： 支持密文上某单一类型（如加法或乘法）的无限运算。
- 有限同态加密（SHE）： 支持有限次数的运算，结合加法与乘法，但只到一定深度。
- 全同态加密（FHE）： 最先进的形式，允许在密文上进行无限的加法与乘法运算。
FHE 的技术精妙 #
FHE 基于复杂的数学结构，如基于格的密码学。基于格的密码学使用称为格的数学结构。
格是空间中点的规则排列，基于格的密码学依赖于解决与这些结构相关的某些数学问题的难度。这使基于格的密码学安全且能抵御攻击，包括来自量子计算机的攻击。
2009 年，Craig Gentry 提出了一种方法（在其论文A Fully Homomorphic Encryption Scheme ⧉ 中描述），用于创建可对自身解密电路进行同态评估的系统。这种自引用设计让 FHE 方案能在加密数据上执行任意计算。
FHE 算法过程 #
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上图说明全同态加密（FHE）算法的操作流程。
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加密过程从明文数据开始，使用加密密钥加密生成密文。
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这些加密数据可通过一种称为自举的过程，直接在密文上经历各种计算。
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FHE 这一独特能力让数据在整个过程中保持加密。完成必要操作后，解密过程可使用 FHE 方案将修改后的密文转换回明文。
FHE 的主要优势在于无需解密即可在密文上进行计算，从而在整个计算过程中保持数据隐私与安全。
FHE 的量子抗性 #
传统加密方法常易受量子算法攻击。这些算法可快速解决整数分解和离散对数等问题——这些构成传统加密方法的基础。相比之下，FHE 采用被认为对量子计算机求解具有挑战性的基于格的问题。这种量子抗性使 FHE 成为后量子时代有前景的加密方法。
基于格的 FHE 之所以能抵御量子攻击，是因为最短向量问题（SVP）与最近向量问题（CVP）等底层数学问题被认为即便对量子计算机也难以解决。
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FHE 对银行与金融业的影响 #
增强的数据隐私与安全 #
在金融领域应用 FHE 有望显著增强数据隐私。银行现在可以在确保客户信息绝对机密的前提下进行风险评估、欺诈检测和综合数据分析。这一技术进步降低数据泄露风险，巩固数字银行平台与金融交易的完整性。
云计算与外包 #
同态加密的一大应用领域是云中的安全数据处理。银行可利用云计算服务在不损害数据隐私的情况下处理加密数据。这让金融机构能在保持敏感金融信息机密性的同时利用云计算的可扩展性与成本效率。
银行向云计算与外包计算任务的转变凸显了 FHE 的相关性。借助安全云计算，金融机构可在通过 FHE 保护敏感加密数据的同时利用外部资源。
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为量子未来做准备 #
量子计算的临近预示着传统加密方法的潜在危机。基于格的 FHE 内在抗量子攻击，为量子计算对数据安全构成的威胁提供稳健防御。
抗量子加密 #
FHE 为对抗量子计算威胁提供了强有力的保护层。通过采用基于格的密码技术，FHE 确保即便面临量子对手，金融数据与资产仍然安全。
FHE 的量子抗性源于最短向量问题（SVP）与最近向量问题（CVP）等复杂底层数学问题。即便对量子计算机来说，这些问题也被认为是难以处理的，使基于格的 FHE 成为后量子密码学的理想候选者。
使用 FHE 等抗量子加密对保护金融资产以及维护数字时代客户信任至关重要。
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FHE 在银行与金融中的未来 #
FHE 在金融领域的轨迹充满希望，但仍面临挑战。银行业可通过加强技术、将其纳入日常金融运营并与监管机构合作来充分利用 FHE 的潜力。
FHE 可用于多种银行与金融应用，例如：
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安全的金融数据分析：FHE 让银行能在不损害客户隐私的情况下分析加密的金融数据，如交易、信用评分与投资组合，确保敏感信息的安全处理。
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保护隐私的机器学习：FHE 让银行能在加密数据上训练与部署机器学习模型，让他们能利用 AI 进行欺诈检测、风险评估和客户细分，同时保持数据机密性。
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安全的多方计算：FHE 实现多家金融机构之间的安全协作，让他们能在加密数据上进行联合计算而无需共享敏感信息，便利银行间交易与合规。
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API 安全：FHE 可通过在传输前加密敏感数据保护 API，确保客户信息在银行与第三方服务之间的数据交换期间保持机密。
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安全的云计算：FHE 让银行能将计算与数据存储安全地外包给云平台，因数据在过程中保持加密，扩展了成本效益高且可扩展的云服务的使用。
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保护隐私的监管合规：FHE 让银行能与监管机构安全共享加密数据，在不暴露敏感客户信息的情况下满足报告要求，简化合规过程同时保持隐私。
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克服 FHE 采用中的挑战 #
性能挑战与优化 #
应对 FHE 内在的计算开销仍是关键挑战。在优化算法与开发专用硬件加速器方面的近期进展正在缩小传统计算与 FHE 之间的性能差距。
标准化与协作 #
FHE 广泛采用的道路取决于协议的标准化与金融生态系统利益相关者之间的强化协作。统一的方法可显著加速其与主流金融服务的整合。
监管与合规 #
监管机构在 FHE 采用中起关键作用，演进的数据隐私法要求其使用。监管推动可作为 FHE 在银行与金融业全面采用的催化剂，同时确保符合数据保护法规。
监管环境围绕数据隐私与安全在银行业 FHE 采用中扮演重要角色。GDPR 与 CCPA 等严格法规要求强有力的数据保护措施并强调个人隐私权。FHE 凭借在不解密情况下处理加密数据的能力，与这些法规的以隐私为中心的关注非常契合。
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用全同态加密守护大型语言模型 #
大型语言模型（LLM）是强大的 AI 工具。但其使用带来隐私顾虑，尤其在处理敏感用户数据时。全同态加密（FHE）提供一个保护用户隐私同时保护模型所有者知识产权的方案，让在加密数据上的计算成为可能。
LLM 的隐私挑战 #
部署本地 LLM 以维护数据隐私面临高成本与潜在暴露宝贵知识产权等挑战。FHE 通过让 LLM 在加密用户数据上运行解决这些挑战，同时确保隐私与模型安全。
Zama 的加密 LLM 方法 #
Zama ⧉——一家隐私技术公司——已证明使用 FHE 构建加密 LLM 的可行性。他们将 FHE 与其他隐私增强技术结合的方法，达到与未加密模型相当的性能，仅计算开销略有增加。
用加密 LLM 改善用户隐私 #
将 FHE 整合到 LLM 中有潜力转变用户隐私，特别是在处理敏感个人或商业信息的应用中。随着 AI 更加注重隐私，开发者、用户与监管机构合作至关重要。这种合作是构建以安全与隐私为先的 AI 生态系统的关键。
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结论 #
全同态加密（FHE） 是一项革命性的数据安全技术，为银行与金融业提供卓越的隐私与安全。
随着量子计算的进步，FHE 变得更加关键。其采用将重塑金融服务中的网络安全，让日益互联世界中的数字银行更可信、更安全。
FHE 的出现也为大型语言模型的安全与隐私使用开启了新可能。通过加密 LLM，FHE 确保用户数据保持机密，同时受益于这些模型的高级能力。
量子计算时代正在临近。银行必须主动评估其加密基础设施、识别潜在漏洞，并制定采用 FHE 以守护数据并维护客户信任的明确路线图。
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