Homomorphic Encryption

Use when working with homomorphic encryption — FHE, BFV, CKKS, privacy-preserving computation

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核心原则

  • 密文可计算:在加密状态下直接进行算术或逻辑运算
  • 安全性优先:确保密文计算不泄露明文信息
  • 效率优化:通过算法优化和硬件加速降低计算开销
  • 标准化接口:提供易用的加密计算API

技术栈

  • 全同态加密(FHE):BFV、BGV、CKKS、TFHE方案
  • 部分同态加密(PHE):Paillier、RSA、ElGamal
  • 格密码:LWE、RLWE问题及其变体
  • 自举技术:密文刷新与噪声管理
  • 硬件加速:GPU/FPGA/ASIC加速方案
  • 编译框架:Microsoft SEAL、HElib、TFHE-rs

最佳实践

  1. 方案选择:根据计算类型(整数/浮点、算术/比较)选择合适方案
  2. 参数配置:平衡安全级别、噪声预算和计算深度
  3. 批处理优化:利用SIMD特性并行处理多个数据
  4. 密钥管理:设计安全的密钥生成、分发和存储机制
  5. 性能测试:建立加密、计算、解密的性能基准

关键约定

  1. 算法选择:规范场景适配,明确定义适用边界
  2. 性能优化:开发加速方案,结合硬件特性优化
  3. 密钥管理:完善生命周期,包括生成、使用、轮换、销毁
  4. 应用集成:统一API标准,降低开发者使用门槛
  5. 安全验证:实现形式化验证,确保方案安全性

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Frequently asked questions

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