美联储的资金目标是实用的同态加密

美国国防高级项目局 (Darpa) 已与四个团队签订合同，开发用于完全同态加密的 ASIC 加速器，作为其虚拟环境数据保护 (DPRIVE) 计划的一部分。这四份合同已授予由 Duality Technologies、英特尔、SRI International 和 Galois 领导的团队。四人中的三人价值在 1,150 万至 1,500 万美元之间；英特尔没有透露其获奖金额。

全同态加密是加密技术的“圣杯”

3.5 年 DPRIVE 计划的目标是在当前未加密计算的计算时间的一个数量级内实现对 FHE 加密数据的计算。通常被称为加密的“圣杯”，全同态加密允许对加密数据进行计算——当结果被解密时，它与对未加密数据执行的相同算法的结果相匹配。

现有的加密方案允许共享加密数据，但也必须共享密钥，以便可以解密数据以使用它执行计算。这使他们容易受到攻击。同态加密方案不需要共享密钥——数据是端到端加密的。

普通同态加密技术已经在商业上使用，但这些技术通常允许将加密数字加在一起，仅此而已。全同态加密允许在不解密的情况下对加密数据运行任何数学运算；方案自 2009 年以来就已经存在，但到目前为止，该技术还没有在现实世界中使用，因为它的计算量很大。

“在标准笔记本电脑上需要一毫秒才能完成的计算在今天运行 FHE 的传统服务器上需要数周时间，”DARPA 项目经理 Tom Rondeau 在一份声明中说。

Cornami 首席执行官 Wally Rhines 告诉 EE Times 去年，完全同态加密需要“顺序数以千计的 FFT，以及系数为双精度浮点数的 500 阶多项式”，而这需要的性能是当今最先进的 CPU 和 GPU 的许多倍。

Wally Rhines（图片来源：Cornami）

Cornami 是一家未参与 DPRIVE 计划的加州初创公司，最初将其可重新配置的众核计算结构应用于 AI 加速。 Rhines 当时表示，自从 Rhines 掌舵以来，该公司正专注于 FHE，这是一个“没有竞争对手”的领域。与 Darpa 的努力一样，Cornami 的目标是将 FHE 加速到可用水平。

可用的 FHE 技术对人工智能等领域的影响将是巨大的。如今，绝大多数 AI 培训都在云中进行，但出于隐私考虑，一些关键应用（例如金融和医疗保健）中的公司无法将数据发送到云中。借助未来用于 FHE 的 ASIC 加速器，医学研究公司或金融科技初创公司可以将加密数据上传到云端，用它训练 AI 模型并下载结果，只有在结果安全返回内部后才能解密结果。数据也可以汇集在一起​​——例如来自不同医院的医疗数据——每一方都保留他们的数据隐私，但人工智能无论如何都能够从中学习。

大字

DPRIVE 计划中每个研究团队面临的挑战是开发硬件和软件堆栈来加速 FHE 计算，使其与类似的未加密数据操作相媲美。 Darpa 对硬件的要求包括灵活性、可扩展性和可编程性。

团队将采用的关键方法之一是探索大型算术字长 (LAWS)。当前的 CPU 设计基于 64 位字，但 FHE 需要更长的字长。加密数据的信噪比与字长直接相关；更长的单词意味着每次处理 FHE 计算时累积的噪音更少。这意味着可以在达到无法修复的噪声阈值之前执行更多计算（超出该阈值将无法再恢复数据）。预计团队将探索高达数千位的字长。

LAWS 电路的验证特别困难，因为电路状态空间变得难以管理。 Darpa 的招标文件称，当字长达到 256 位时，之前对大字长乘法器的验证尝试超时。密码电路对数学正确性的举证责任很大，需要全电路验证。

团队还将探索新的内存管理方法、灵活的数据结构和编程模型。

二元技术

Duality Technologies 已被 Darpa 授予 DPRIVE 1450 万美元。该公司是一家帮助受监管公司（主要在金融和医疗领域）共享同态加密数据的初创公司。 Duality 已经提供了基于 FHE 的商业平台，例如 SecurePlus，它的中间件平台允许公司加密数据，然后在公司自己的服务器或云端对加密数据进行分析。

Kurt Rohloff（图片：Duality Technologies）

“[硬件 FHE 加速] 是维度和位宽的问题，”Duality 的首席执行官 Kurt Rohloff 告诉 EE Times 在 2019 年的采访中。 “我们正在处理向量化操作，向量的维度通常在数万个左右……在这种情况下，16,000 或 32,000 维是相当标准的。我们已经在 64 位操作上做了大量工作，但我可以很容易地看到我们将达到数百位甚至数千位的字长。”

对于 DPRIVE 合同，Duality 召集了来自南加州大学信息科学研究所、纽约大学、卡内基梅隆大学、SpiralGen、德雷塞尔大学和 TwoSix Labs 的专家团队。该团队开发的硬件加速器将与 Palisade 开源 FHE 库完全集成。

英特尔

英特尔也加入了 DPRIVE 计划，其团队横跨英特尔实验室、英特尔设计工程组和公司数据平台组。英特尔与微软合作，微软将通过在他们的 Azure 和 Jedi 云中进行测试来领导由此产生的英特尔 ASIC 的商业部署。两家公司还将与国际标准机构合作制定 FHE 标准。

英特尔表示，其未来的 ASIC 可能会将处理 FHE 密码的时间减少“五个数量级”，但它没有给出任何关于它计划如何实现这一目标的暗示。该公司表示，它计划在整个过程中使用 FHE 加密数据大规模评估其 FHE 加速器 ASIC 在 AI 训练和推理工作负载方面的进展——或许可以让我们了解它如何看待该技术在商业应用中的使用。

SRI 国际

第三个团队来自非营利性研究机构 SRI International，作为该计划的一部分，该机构获得了 1150 万美元的资助。该公司表示，它已经组建了一支世界一流的研究人员和工程师团队来迎接挑战。

“为 FHE 加密数据创建新的硬件加速器是一项独特的技术挑战，需要在协处理器架构、硬件设计、硬件、软件、数学和 FHE 算法的计算机辅助验证方面的专业知识，”首席计算机科学家 Karim Eldefrawy 说。 SRI 国际在一份声明中。 “凭借我们为该项目组建的一流研究人员团队，我们有信心在几年内开发出可行的硬件解决方案，使 FHE 数据处理在大量应用中具有实用性和商业可行性。”

伽罗瓦

计算机科学研发公司 Galois 已经与包括 Darpa 和 Nasa 在内的许多美国政府实体合作，以解决棘手的技术问题。该公司已获得 DPRIVE 开发 FHE 加速器的 1530 万美元合同。

Galois 计划专注于异步电路设计，这将允许每个计算尽可能快地运行，而不是受到最坏情况的限制，并创建一个新的数据流微架构，旨在“及时”将数据路由到独立运行处理元素。

Galois 认为，相对于当前基于软件的 FHE 系统，整体性能提升 10,000 倍是可行的。公司将其预期的业绩增长分解如下：

• 300 倍基于 ASIC 的硬件加速
• 使用异步而不是时钟逻辑 2 倍或更多
• 硬件中大型算术字大小运算的 10 倍，不再需要笨拙的残数系统表示
• 优化数据流方法的 5 倍，可最大限度地利用算术功能单元
• 优化内存访问模式和矢量化的 2 倍。

时间表

DPRIVE 是一个为期 42 个月的三阶段计划，在每个阶段结束时要达到绩效指标，以便进入下一阶段。预计所有团队都不会超过第一阶段。

在第一阶段的 15 个月内，团队将生成 FHE 加速器设计的核心逻辑，优化字长并模拟电路构建块。第二阶段，同样是 15 个月，团队将根据第一阶段的构建块以及内存架构完成 FHE 加速器的设计。在为期一年的第三阶段，团队将构建一个工作且可用的 FHE 加速器，并具有完整的软件可编程性。

DPRIVE 计划应在 2024 年 9 月左右结束。

>> 本文最初发表于我们的姊妹网站 EE Times。

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