Вы когда-нибудь пытались объяснить, что "шифрованные данные могут выполнять вычисления"? Я однажды попытался поговорить с френом о FHE (полностью гомоморфное шифрование), и в итоге другой человек выглядел совершенно растерянным, в конце концов резюмировав: "То есть это магия?" Ну да, это действительно немного похоже на магию, но недавно, увидев последние достижения команды Zama @zama_fhe, я понял, что эта "магия" стала еще ближе к нашей повседневной жизни — теперь они умудрились сократить скорость bootstrapping для TFHE (гомоморфное шифрование на основе колец) до менее чем 1 миллисекунды!

Проще говоря, суть полностью гомоморфного шифрования (FHE) заключается в том, что вы можете выполнять вычисления над зашифрованными данными без их расшифровки. Это звучит круто, но на практике есть одна большая проблема: каждый раз, когда вы выполняете вычисления с зашифрованными данными, шум увеличивается, что делает данные все труднее обрабатывать. В таких случаях необходимо «сбросить» шум, то есть произвести так называемое bootstrapping. Этот процесс раньше был очень медленным — ранние версии требовали 53 миллисекунды на CPU, а сейчас Zama сократила это время до 945 микросекунд с помощью GPU, что в 56 раз быстрее. Это не только технологический прорыв, но и значит, что FHE стало ближе к практическому применению.

Почему это важно? Представьте себе, что на блокчейне используются FHE для обработки транзакционных данных — ваша конфиденциальность полностью защищена, но скорость вычислений близка к обработке открытых данных. Это имеет огромное значение для финансов, медицины и даже AI-агентов. Команда Zama оптимизировала алгоритмы и ресурсы GPU, чтобы достичь баланса между производительностью и безопасностью для TFHE. Например, они используют многоразрядный алгоритм (multi-bit algorithm), чтобы максимально эффективно использовать параллельные возможности GPU, сохраняя при этом 128-битную безопасность и очень низкую вероятность сбоев (2^-128). Это звучит очень профессионально, но суть такова: быстро, стабильно, дружелюбно к конфиденциальности.

Более интересно то, что эта оптимизация не ограничивается одноразовыми вычислениями. Если вам необходимо обрабатывать большие объемы данных, архитектура TFHE может легко масштабироваться до многопроцессорной среды — например, на машине с 8 графическими процессорами H100 она может выполнять 189 000 операций бутстрэппинга в секунду. По сравнению с производительностью 2021 года, это увеличение в 2554 раза! Это заставляет меня задуматься: если в будущем появится специализированное оборудование (например, ускорители FHE), не увеличится ли эта скорость еще в несколько раз?

Конечно, FHE еще не универсально. Его применение в блокчейне сталкивается с другими проблемами, такими как эффективность сетевой связи и нулевых знаний. Но с развитием технологий такие команды, как Zama, делают "магии" реальностью. Возможно, однажды мы действительно сможем легко обсуждать FHE, не объясняя, что это "магия". Что ты думаешь?