全同態加密（FHE） 有望重新定義銀行與金融行業的資料安全。透過支援在加密資料上進行計算，FHE 守護隱私，抵禦傳統與量子計算威脅。
引言 #
FHE 在金融領域的實施不僅是理論性的，正在成為實際現實，轉變資料安全與隱私標準。本文探討全同態加密（FHE）在金融以及人工智慧（AI）應用中的實際用途、監管關切、可能的劣勢以及研究進展。
理解全同態加密 #
加密基礎 #
加密是使用演算法和加密金鑰將可讀資料（明文）轉換為不可讀格式（密文）的方法。主要目標是確保只有授權方可透過解密金鑰訪問原始資料。
傳統加密方法 #
傳統加密方法可大致分為兩類：對稱加密與非對稱加密。對稱加密使用單一金鑰進行加密與解密。這種效率以安全為代價，特別是當金鑰分發提出挑戰時。非對稱加密（也稱公鑰密碼學）使用兩把金鑰——一把用於加密、一把用於解密。該方法比對稱加密更安全但較慢。
傳統加密在計算上的侷限 #
雖然傳統加密方法在保護靜態或傳輸中的資料時有效，但在加密資料上進行計算時卻力不從心。通常要處理或分析加密資料，必須先解密、執行所需操作，然後重新加密。這一解密步驟對資料隱私構成重大風險，尤其在不可信或雲端計算環境中。
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同態加密的突破 #
同態加密（HE）解決了傳統加密的侷限。它允許在加密資料（密文）上直接進行某些計算。解密後的結果與對原始資料（明文）執行相同操作的結果相同。HE 主要有三種型別：部分同態加密（PHE）、有限同態加密（SHE）和全同態加密（FHE）。
- 部分同態加密（PHE）： 支援密文上某單一型別（如加法或乘法）的無限運算。
- 有限同態加密（SHE）： 支援有限次數的運算，結合加法與乘法，但只到一定深度。
- 全同態加密（FHE）： 最先進的形式，允許在密文上進行無限的加法與乘法運算。
FHE 的技術精妙 #
FHE 基於複雜的數學結構，如基於格的密碼學。基於格的密碼學使用稱為格的數學結構。
格是空間中點的規則排列，基於格的密碼學依賴於解決與這些結構相關的某些數學問題的難度。這使基於格的密碼學安全且能抵禦攻擊，包括來自量子計算機的攻擊。
2009 年，Craig Gentry 提出了一種方法（在其論文A Fully Homomorphic Encryption Scheme ⧉ 中描述），用於建立可對自身解密電路進行同態評估的系統。這種自引用設計讓 FHE 方案能在加密資料上執行任意計算。
FHE 演算法過程 #
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上圖說明全同態加密（FHE）演算法的操作流程。
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加密過程從明文資料開始，使用加密金鑰加密生成密文。
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這些加密資料可透過一種稱為自舉的過程，直接在密文上經歷各種計算。
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FHE 這一獨特能力讓資料在整個過程中保持加密。完成必要操作後，解密過程可使用 FHE 方案將修改後的密文轉換回明文。
FHE 的主要優勢在於無需解密即可在密文上進行計算，從而在整個計算過程中保持資料隱私與安全。
FHE 的量子抗性 #
傳統加密方法常易受量子演算法攻擊。這些演算法可快速解決整數分解和離散對數等問題——這些構成傳統加密方法的基礎。相比之下，FHE 採用被認為對量子計算機求解具有挑戰性的基於格的問題。這種量子抗性使 FHE 成為後量子時代有前景的加密方法。
基於格的 FHE 之所以能抵禦量子攻擊，是因為最短向量問題（SVP）與最近向量問題（CVP）等底層數學問題被認為即便對量子計算機也難以解決。
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FHE 對銀行與金融業的影響 #
增強的資料隱私與安全 #
在金融領域應用 FHE 有望顯著增強資料隱私。銀行現在可以在確保客戶資訊絕對機密的前提下進行風險評估、欺詐檢測和綜合資料分析。這一技術進步降低資料洩露風險，鞏固數字銀行平臺與金融交易的完整性。
雲端計算與外包 #
同態加密的一大應用領域是雲中的安全資料處理。銀行可利用雲端計算服務在不損害資料隱私的情況下處理加密資料。這讓金融機構能在保持敏感金融資訊機密性的同時利用雲端計算的可擴充套件性與成本效率。
銀行向雲端計算與外包計算任務的轉變凸顯了 FHE 的相關性。藉助安全雲端計算，金融機構可在透過 FHE 保護敏感加密資料的同時利用外部資源。
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為量子未來做準備 #
量子計算的臨近預示著傳統加密方法的潛在危機。基於格的 FHE 內在抗量子攻擊，為量子計算對資料安全構成的威脅提供穩健防禦。
抗量子加密 #
FHE 為對抗量子計算威脅提供了強有力的保護層。透過採用基於格的密碼技術，FHE 確保即便面臨量子對手，金融資料與資產仍然安全。
FHE 的量子抗性源於最短向量問題（SVP）與最近向量問題（CVP）等複雜底層數學問題。即便對量子計算機來說，這些問題也被認為是難以處理的，使基於格的 FHE 成為後量子密碼學的理想候選者。
使用 FHE 等抗量子加密對保護金融資產以及維護數字時代客戶信任至關重要。
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FHE 在銀行與金融中的未來 #
FHE 在金融領域的軌跡充滿希望，但仍面臨挑戰。銀行業可透過加強技術、將其納入日常金融運營並與監管機構合作來充分利用 FHE 的潛力。
FHE 可用於多種銀行與金融應用，例如：
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安全的金融資料分析：FHE 讓銀行能在不損害客戶隱私的情況下分析加密的金融資料，如交易、信用評分與投資組合，確保敏感資訊的安全處理。
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保護隱私的機器學習：FHE 讓銀行能在加密資料上訓練與部署機器學習模型，讓他們能利用 AI 進行欺詐檢測、風險評估和客戶細分，同時保持資料機密性。
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安全的多方計算：FHE 實現多家金融機構之間的安全協作，讓他們能在加密資料上進行聯合計算而無需共享敏感資訊，便利銀行間交易與合規。
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API 安全：FHE 可透過在傳輸前加密敏感資料保護 API，確保客戶資訊在銀行與第三方服務之間的資料交換期間保持機密。
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安全的雲端計算：FHE 讓銀行能將計算與資料儲存安全地外包給雲平臺，因資料在過程中保持加密，擴充套件了成本效益高且可擴充套件的雲服務的使用。
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保護隱私的監管合規：FHE 讓銀行能與監管機構安全共享加密資料，在不暴露敏感客戶資訊的情況下滿足報告要求，簡化合規過程同時保持隱私。
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克服 FHE 採用中的挑戰 #
效能挑戰與最佳化 #
應對 FHE 內在的計算開銷仍是關鍵挑戰。在最佳化演算法與開發專用硬體加速器方面的近期進展正在縮小傳統計算與 FHE 之間的效能差距。
標準化與協作 #
FHE 廣泛採用的道路取決於協議的標準化與金融生態系統利益相關者之間的強化協作。統一的方法可顯著加速其與主流金融服務的整合。
監管與合規 #
監管機構在 FHE 採用中起關鍵作用，演進的資料隱私法要求其使用。監管推動可作為 FHE 在銀行與金融業全面採用的催化劑，同時確保符合資料保護法規。
監管環境圍繞資料隱私與安全在銀行業 FHE 採用中扮演重要角色。GDPR 與 CCPA 等嚴格法規要求強有力的資料保護措施並強調個人隱私權。FHE 憑藉在不解密情況下處理加密資料的能力，與這些法規的以隱私為中心的關注非常契合。
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用全同態加密守護大型語言模型 #
大型語言模型（LLM）是強大的 AI 工具。但其使用帶來隱私顧慮，尤其在處理敏感使用者資料時。全同態加密（FHE）提供一個保護使用者隱私同時保護模型所有者智慧財產權的方案，讓在加密資料上的計算成為可能。
LLM 的隱私挑戰 #
部署本地 LLM 以維護資料隱私面臨高成本與潛在暴露寶貴智慧財產權等挑戰。FHE 透過讓 LLM 在加密使用者資料上執行解決這些挑戰，同時確保隱私與模型安全。
Zama 的加密 LLM 方法 #
Zama ⧉——一家隱私技術公司——已證明使用 FHE 構建加密 LLM 的可行性。他們將 FHE 與其他隱私增強技術結合的方法，達到與未加密模型相當的效能，僅計算開銷略有增加。
用加密 LLM 改善使用者隱私 #
將 FHE 整合到 LLM 中有潛力轉變使用者隱私，特別是在處理敏感個人或商業資訊的應用中。隨著 AI 更加註重隱私，開發者、使用者與監管機構合作至關重要。這種合作是構建以安全與隱私為先的 AI 生態系統的關鍵。
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結論 #
全同態加密（FHE） 是一項革命性的資料安全技術，為銀行與金融業提供卓越的隱私與安全。
隨著量子計算的進步，FHE 變得更加關鍵。其採用將重塑金融服務中的網路安全，讓日益互聯世界中的數字銀行更可信、更安全。
FHE 的出現也為大型語言模型的安全與隱私使用開啟了新可能。透過加密 LLM，FHE 確保使用者資料保持機密，同時受益於這些模型的高階能力。
量子計算時代正在臨近。銀行必須主動評估其加密基礎設施、識別潛在漏洞，並制定採用 FHE 以守護資料並維護客戶信任的明確路線圖。
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