隱私計算的“圣杯”，過去一年中國為何頻出成果

國內(nèi)產(chǎn)業(yè)界選擇了一條覆蓋軟件、硬件與系統(tǒng)的多層次協(xié)同優(yōu)化技術(shù)棧。

文｜徐鑫 周享玥

編｜任曉漁

近日，新西蘭最大醫(yī)療平臺之一“管理我的健康”遭黑客入侵，約12萬名用戶的姓名、病歷、診療記錄等高度敏感健康信息被盜，黑客以公開或出售數(shù)據(jù)為要挾索要贖金。這一事件再次為業(yè)界敲響警鐘：在全球數(shù)字化加速推進的今天，數(shù)據(jù)已成為核心資產(chǎn)，卻也成了最脆弱的防線。

尤其隨著大模型在醫(yī)療、金融、政務等高敏領(lǐng)域的深度落地，以及跨境數(shù)據(jù)流通需求激增，傳統(tǒng)“邊界防御+訪問控制”模式在數(shù)據(jù)高頻流動、跨域協(xié)作、智能處理的新場景下已力不從心，如何在保障數(shù)據(jù)價值釋放的同時守住隱私與安全底線，成為全球性挑戰(zhàn)。

這一背景下，隱私計算領(lǐng)域的“圣杯”全同態(tài)加密技術(shù)因其能更為徹底實現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”，同時不增加系統(tǒng)復雜性，具備數(shù)學可證明安全性，能對抗量子計算攻擊，已成為全球數(shù)據(jù)安全和隱私計算領(lǐng)域的熱門研究方向，正從理論逐漸走向?qū)嵺`。

在這一領(lǐng)域，國內(nèi)產(chǎn)業(yè)界過去幾年里快速經(jīng)歷了從發(fā)軔起步到路徑探索和范式沉淀的歷程，螞蟻技術(shù)研究院計算系統(tǒng)實驗室是其中的典型代表。

尤其是去年，該團隊在全同態(tài)加密加速領(lǐng)域發(fā)表6篇頂級會議論文，覆蓋計算機體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域國際四大頂級會議，在同期這些會議上的17篇全同態(tài)加密加速頂會論文中占比超三分之一，領(lǐng)先全球相關(guān)研究團隊。

螞蟻為何率先布局這一前沿領(lǐng)域，并成果頻出？國內(nèi)產(chǎn)業(yè)界又在這一“圣杯”的爭奪中走了一條怎樣的路？要推進這項技術(shù)的應用落地，還需要做些什么？

01

全同態(tài)加密為何受到關(guān)注

近年來，全球數(shù)據(jù)安全形勢愈發(fā)嚴峻，僅2025年便發(fā)生多起重大數(shù)據(jù)泄露事件：

4月，澳大利亞多家養(yǎng)老金基金提供商遭大規(guī)模憑證填充攻擊；5月，美國最大加密貨幣交易平臺Coinbase外包客服被賄賂；7月，麥當勞AI招聘平臺McHire被發(fā)現(xiàn)存在弱密碼漏洞……

緊跟著的是巨大的經(jīng)濟損失。IBM報告顯示，2024年3月至2025年2月，全球數(shù)據(jù)泄露事件平均損失達445萬美元，醫(yī)療、金融、工業(yè)是成本最高的三大行業(yè)，平均單次事件成本分別為742萬、556萬、500萬美元。

在這樣的大背景下，傳統(tǒng)“原始數(shù)據(jù)不出域” 或簡單脫敏，已難以滿足高價值數(shù)據(jù)深度融合需求，隱私計算因此備受重視。

螞蟻密算科技CTO、螞蟻技術(shù)研究院計算系統(tǒng)實驗室主任閆守孟告訴數(shù)智前線，業(yè)界已涌現(xiàn)出可信執(zhí)行環(huán)境（TEE）、安全多方計算（MPC）、差分隱私、聯(lián)邦學習、全同態(tài)加密等多種技術(shù)路線。其中，全同態(tài)加密被譽為數(shù)據(jù)隱私計算的“圣杯”，允許數(shù)據(jù)在密文狀態(tài)下直接計算即可獲得有效結(jié)果。

2020-2025年，美、韓及歐洲多方力量都在投入資源，推動其從理論邁向工程落地，如韓國曾計劃2022-2024年投入123億韓元專項支持。微軟、英特爾、IBM、螞蟻集團等國內(nèi)外科技企業(yè)也在加速探索這一領(lǐng)域。

多方力量押注背后，核心源于全同態(tài)加密的兩大優(yōu)勢：

一是安全性可數(shù)學證明。同態(tài)本身是算法，安全性可數(shù)學證明，且不解密，直接在密文上計算，結(jié)果與明文計算一致，尤其在云計算或大模型場景，實用性更強，更適合用于保護價值最高的數(shù)據(jù)。

二是系統(tǒng)更簡潔。全同態(tài)加密僅靠算法實現(xiàn)安全，大幅簡化架構(gòu)，降低部署與運維風險，確保數(shù)據(jù)從離開所有者起，在傳輸、存儲、計算到結(jié)果返回全程不解密，同時又不會產(chǎn)生頻繁的數(shù)據(jù)通信開銷。“它用最簡潔的方式把最后的那一環(huán)補上了。”螞蟻技術(shù)研究院計算系統(tǒng)實驗室副主任、先進加速技術(shù)團隊負責人張明喆說，即使計算方惡意，只要私鑰由用戶掌控，明文就永不泄露。

這些特性在醫(yī)療、金融、跨境等高敏高價值場景尤為關(guān)鍵。目前，全球范圍內(nèi)區(qū)塊鏈應用等領(lǐng)域?qū)θ瑧B(tài)加密的需求正日益增長，并已從理論探討走向了廣泛的應用探索。

海外方面，行業(yè)人士透露，韓國正基于該技術(shù)推動大醫(yī)院間數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，歐洲在探索人口普查中的應用，蘋果亦在iOS 18的來電顯示功能中部署該技術(shù)。國內(nèi)各行業(yè)同樣在加速試點，比如有頭部汽車企業(yè)探索“全同態(tài)加密+聯(lián)邦學習”實現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中設備異常數(shù)據(jù)與參數(shù)“零泄露”交換，也有銀行嘗試利用全同態(tài)加密實現(xiàn)跨機構(gòu)密文建模與數(shù)據(jù)融合。

AI時代的深入推進，企業(yè)對數(shù)據(jù)安全的需求正愈發(fā)迫切。德勤與思科的調(diào)研顯示，超70%的大型企業(yè)將數(shù)據(jù)主權(quán)與抗注入攻擊能力列為引進大模型時的一票否決項，安全水位不足直接導致大量項目難以簽約。

業(yè)界認為，這將進一步帶動各行業(yè)對全同態(tài)加密技術(shù)的需求。

如醫(yī)生用大模型輔助分析病例，銀行做AI風控，以及政務、工業(yè)等場景用AI，均面臨“不敢”和“不愿”的信任難題。全同態(tài)加密能直接回應用戶對AI系統(tǒng)“是否會偷看、濫用數(shù)據(jù)”的核心擔憂，使模型在“看不見”的數(shù)據(jù)上完成推理。這將有望解決這些大模型落地 “最后一公里”的安全顧慮，推動AI真正深入核心業(yè)務場景。

此外，面對未來5～10年內(nèi)可能出現(xiàn)的量子攻擊，全同態(tài)加密也是重要的防御手段之一。閆守孟指出，現(xiàn)代主流全同態(tài)加密具備抗量子攻擊特性，能夠很好的兼顧未來的安全需求。

作為隱私計算的“終極拼圖”，全同態(tài)加密正從前沿研究邁向產(chǎn)業(yè)剛需。“預計未來兩三年，它將能在具體的一些小范圍應用場景真正用起來。”張明喆說。

02

能否打破不可能三角？

不過，業(yè)界也看到，當下這項“圣杯”技術(shù)落地產(chǎn)業(yè)剛需場景，仍需克服一系列挑戰(zhàn)。

首先是高安全要求帶來的性能及成本問題。

行業(yè)內(nèi)經(jīng)常有一個提法“安全是有代價的”，全同態(tài)加密能夠幫助系統(tǒng)變得更加安全，必然帶來計算量的指數(shù)級增長。而計算量指數(shù)級增長必然需要占用更多硬件資源，耗費更多的時間，因此帶來了更高的應用成本，自然也就限制了應用場景。

據(jù)張明喆團隊此前測試，以大模型推理場景為例，基于8個GPU去加速大模型對全同態(tài)加密密文的推理，目前每個token的成本大約比現(xiàn)在中等規(guī)模大模型明文計算要高三個數(shù)量級。這也使得它當下只適合去保護塔尖上最高價值的數(shù)據(jù)。

其次是全同態(tài)加密技術(shù)的前沿性使得目前領(lǐng)域內(nèi)的參與門檻高，算法理解難度大，能支撐日常的應用不夠。“我們還沒有找到一個穩(wěn)定清晰的路線或范式，能把更多明文計算任務更快、更高效地遷移到全同態(tài)加密上來。”張明喆說。

他判斷，全同態(tài)加密技術(shù)要迎來規(guī)模應用，需要滿足幾大條件：一個是計算性能足夠快，它隱含的條件就是足夠便宜，同時還需要有足夠多的日常應用能支撐日常生活中看得見、摸得著的業(yè)務。“只有性能提升和應用門檻降得足夠低，才有越來越多的場景享受到全同態(tài)加密技術(shù)的便利。”

圍繞著全同態(tài)加密，安全、成本和規(guī)模應用之間正形成一種動態(tài)的不可能三角，行業(yè)需要在保障安全的情況下盡可能降低全同態(tài)加密技術(shù)的成本和應用門檻，才能推進技術(shù)落地。

過去幾年里，以螞蟻為代表的國內(nèi)產(chǎn)業(yè)界正積極布局這一前沿領(lǐng)域，為降低全同態(tài)加密落地成本和門檻，做了大量工作。

2022年10月，螞蟻技術(shù)研究院先是成立計算系統(tǒng)實驗室，將“大幅提升全同態(tài)加密計算性能”作為核心目標。之后又在2024年6月設立先進加速團隊，加碼全同態(tài)加密計算提速。閆守孟介紹，該組織成立之初他們設定了一個遠大的目標，要將全同態(tài)加密的性能提速十萬倍。

過去幾年里，隨著人才引進和校企協(xié)作生態(tài)的構(gòu)建，螞蟻計算系統(tǒng)實驗室構(gòu)建了一套覆蓋軟硬件協(xié)同優(yōu)化、算法重構(gòu)到系統(tǒng)集成的全棧式研究體系，同時取得了一系列的成績。

比如，基于GPU、FPGA等商用加速設備方案性能的持續(xù)優(yōu)化，先進加速技術(shù)團隊實現(xiàn)了相較測試基準超3000倍的性能提升，同時還探索出了不依賴過高硬件資源和先進工藝的條件，將密碼學領(lǐng)域最新的KLSS算法引入實際加速平臺的路徑——這也是行業(yè)內(nèi)第一次將全同態(tài)加密里密碼學和體系結(jié)構(gòu)這兩個互不溝通的領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了協(xié)作。

2025年他們還貢獻了領(lǐng)域內(nèi)超三分之一的全球頂會論文，成為國內(nèi)推動全同態(tài)加密技術(shù)朝實用化、規(guī)模化應用方向邁進的生力軍。

對外界來說，一個疑問隨之而來。螞蟻為什么要積極布局這一“蓋房子要從燒磚開始”的前沿領(lǐng)域？

閆守孟告訴數(shù)智前線，除了全同態(tài)加密本身在技術(shù)路線上的優(yōu)勢之外，螞蟻自身業(yè)務對安全的極致要求，以及螞蟻在隱私計算領(lǐng)域的長期主義視野，使得他們過去幾年選擇堅定投入全同態(tài)加密。

“安全問題一直是螞蟻業(yè)務發(fā)展的生命線”，閆守孟提到。螞蟻自身業(yè)務覆蓋財富管理、支付清算、普惠金融、醫(yī)療健康服務等多個敏感領(lǐng)域，日常不可避免地接觸到大量高價值、高敏感的數(shù)據(jù)。

這些高敏高價值業(yè)務場景都對數(shù)據(jù)安全有極致要求。尤其是大模型時代新的業(yè)務場景如螞蟻旗下AI健康應用阿福正快速起量，躋身C端醫(yī)療健康的潛在入口，也帶來了新的數(shù)據(jù)安全需求。全同態(tài)加密技術(shù)有望為螞蟻在AI和大模型發(fā)展構(gòu)建更全面的安全基座。

其次是螞蟻此前在隱私計算領(lǐng)域已經(jīng)有長期布局。2016年螞蟻集團開始探索隱私計算技術(shù)，能力涵蓋了隱私計算全譜技術(shù)域，全同態(tài)加密技術(shù)能實現(xiàn)傳輸、存儲、計算及返回全流程“全密態(tài)流轉(zhuǎn)”。

由于方向前沿，閆守孟提到，當下的投入屬于戰(zhàn)略布局，暫時不考慮商業(yè)盈利問題。“我們之所以把這塊放在研究院，也是想先做前沿研究，有技術(shù)突破后再轉(zhuǎn)化產(chǎn)品。”

03

加速應用落地，共建國內(nèi)應用生態(tài)

業(yè)界經(jīng)常用AI領(lǐng)域發(fā)展來類比全同態(tài)加密的進展。張明喆提到，上世紀60年代同態(tài)加密概念才第一次提出，2009年人類第一次證明可以實現(xiàn)全同態(tài)加密，過去不到二十年里已經(jīng)走完了AI領(lǐng)域過去半個世紀的路。

尤其是過去十年里AI技術(shù)從基礎(chǔ)設施到工具層面的快速發(fā)展，讓全同態(tài)加密技術(shù)也同步受益，比如GPU變得更快、更便宜，實際上也加速了同態(tài)加密的性能提升。

目前，全球范圍內(nèi)有多方力量，正從不同路徑投入資源，推進全同態(tài)加密從理論走向工程落地。

比如，美國依托芯片制造優(yōu)勢，從硬件層來直接推進全同態(tài)加密；韓國的密碼學技術(shù)基礎(chǔ)好，基于密碼學牽引和硬件層的支撐，來響應全同態(tài)加密的需求；而歐洲包括法國在內(nèi)的許多研究者受到區(qū)塊鏈公司資助，基于碎片化、小規(guī)模數(shù)據(jù)，用擁抱開源的方式來推進特定領(lǐng)域的全同態(tài)加密技術(shù)落地。

這些不同特性的研究范式，都在放大自身的長項去構(gòu)建技術(shù)壁壘。

由于國內(nèi)此前在相關(guān)領(lǐng)域缺乏硬件和密碼學算法的投入，因此螞蟻在入局時選擇了一條覆蓋軟件、硬件與系統(tǒng)的多層次協(xié)同優(yōu)化技術(shù)棧。

這條路線分為緊密協(xié)作的六個核心板塊，從應用、編譯器、加速庫、算子、體系結(jié)構(gòu)、電路六個維度同步發(fā)力，能實現(xiàn)快速吸收和轉(zhuǎn)化密碼學最新成果，有助于更快形成一個真實可用的全同態(tài)加密高性能系統(tǒng)。

同時，全棧式布局還有利于打造一個軟硬件兼容性更強、能力可伸縮、有更強技術(shù)路線靈活性的系統(tǒng)，更具韌性。

而國內(nèi)產(chǎn)業(yè)界過去幾年在全同態(tài)加密領(lǐng)域的快速跟進，尤其是螞蟻過去幾年持續(xù)產(chǎn)生的成果，也讓全球參與者關(guān)注到了國內(nèi)在這一領(lǐng)域的進展。

比如基于GPU而不是專門花大價錢去定制電路來做全同態(tài)加密性能加速，就被螞蟻計算系統(tǒng)實驗室先進加速技術(shù)團隊認為是最具突破性的成果。

它可以復用企業(yè)內(nèi)既有的GPU算力資源，通過軟件優(yōu)化適配GPU硬件特性，減少對現(xiàn)有系統(tǒng)的改造，降低落地門檻和成本。同時它也可能反向支撐AI加速，降低現(xiàn)在越來越普及的AI大模型的使用成本，提升硬件的利用率。

由于持續(xù)的學術(shù)產(chǎn)出和實際的性能效果，這一路徑也吸引了海外其他玩家比如韓國首爾大學的研究團隊從定制電路轉(zhuǎn)到基于GPU來提升全同態(tài)加密性能上來。

“過去一年的論文更重要的是背后有一條脈絡，成果發(fā)表后能整合起來真正變成可用的系統(tǒng)，溝通學術(shù)界和工業(yè)界的需求。”相比頂會論文發(fā)表的數(shù)量，張明喆及其團隊更看重論文背后團隊在技術(shù)路徑上的沉淀和技術(shù)的可落地性。

而要讓全同態(tài)加密技術(shù)從應用前夜真正走到規(guī)模落地，他們也很清晰地看到，這一領(lǐng)域的應用生態(tài)仍有待構(gòu)建，領(lǐng)域內(nèi)的人才仍然不足。

張明喆在與國內(nèi)學術(shù)圈交流時從不少人那里得到過反饋，“全同態(tài)加密的技術(shù)門檻有點高”“理解算法和寫應用有點難”。他認為這需要領(lǐng)域內(nèi)參與者持續(xù)降低技術(shù)的理解門檻，吸引更多人才加入。

目前，螞蟻正通過內(nèi)部培養(yǎng)、校企合作和基礎(chǔ)設施建設，從多個維度構(gòu)建國內(nèi)全同態(tài)加密的人才與技術(shù)生態(tài)。

在螞蟻內(nèi)部，目前先進加速技術(shù)團隊建立了一套獨特的內(nèi)部孵化體系，吸納跨界人才補齊知識。許多人具備體系結(jié)構(gòu)、算法或硬件背景，不一定懂全同態(tài)加密。但團隊就像一個“培養(yǎng)皿”，在六個板塊中協(xié)同工作，通過全棧協(xié)同磨煉，成員能快速將原有背景知識與全同態(tài)加密知識結(jié)合，補齊技術(shù)短板快速成長 。

而僅靠單一團隊也無法支撐起國家層面的技術(shù)發(fā)展，因此螞蟻也大力推進校企合作，基于軟件協(xié)同專項，每年向國內(nèi)學術(shù)界發(fā)十道題，來吸引更多領(lǐng)域人才。

為解決領(lǐng)域內(nèi)反饋的“算法理解難、應用編寫難”痛點，螞蟻還積極推動基礎(chǔ)設施的開源和標準化。比如2026年螞蟻計劃開源自研的軟件體系，包括自研的編譯器和GPU軟件優(yōu)化成果以降低開發(fā)者進入和使用該技術(shù)的門檻，并計劃建立基準測試（Benchmark），統(tǒng)一評價標準，減少行業(yè)內(nèi)評估干擾。

螞蟻先進加速技術(shù)團隊成立一年半，為摘下隱私計算領(lǐng)域的“圣杯”已經(jīng)打下了良好的技術(shù)基礎(chǔ)，也磨煉出了一支團隊。張明喆介紹，接下來他們會逐步去做成果整合、鏈接和沉淀，從應用側(cè)反向推動研究側(cè)往前走。