数据隐私保护
完全同态加密（FHE）：开启隐私保护计算的未来
隐私保护成为了越来越迫切的问题。在大数据、人工智能和云计算的背景下，我们的数据无时无刻不在被采集、存储和处理。尤其是在医疗、金融和个人隐私等敏感领域，数据泄露的风险愈发严重。传统的加密技术虽然能保障数据在传输和存储过程中的安全，但一旦数据被加载到内存中进行计算，数据便暴露了其真实内容。为了解决这一问题，同态加密（HE） 和 完全同态加密（FHE） 应运而生，它们为隐私保护计算提供了全新的解决方案。 同态加密与完全同态加密的区别 同态加密 是指一种能够在加密数据上进行操作的技术。简言之，经过加密的数据可以被直接用来执行加法、乘法等运算，计算结果也保持加密状态。这个过程不需要先将数据解密，从而确保数据在计算过程中不暴露。 然而，同态加密 并不是一个统一的标准。它包括了不同的类型，如 部分同态加密（PHE） 和 某种同态加密（SHE），它们分别只支持加法或乘法等操作，并且往往存在运算次数和功能的限制。完全同态加密（FHE） 是同态加密的一种特殊类型，支持 无限次的加法和乘法，并且是 Turing完备 的。这意味着，FHE不仅能够执行简单的加法和乘法，