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Intel官方宣布和微軟合作簽下了美國國防高級研究局的同態(tài)加密研究項(xiàng)目

lC49_半導(dǎo)體 ? 來源:半導(dǎo)體行業(yè)觀察 ? 作者:半導(dǎo)體行業(yè)觀察 ? 2021-05-17 14:45 ? 次閱讀
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早前,Intel官方宣布和微軟合作簽下了美國國防高級研究局(DARPA)的同態(tài)加密研究項(xiàng)目。DARPA資助的同態(tài)加密項(xiàng)目全稱是“數(shù)字環(huán)境中的數(shù)據(jù)安全”(data protection in virtual environments),該項(xiàng)目目前總共資助金額預(yù)計(jì)在五千萬美元左右,其中Intel主要負(fù)責(zé)研發(fā)用于同態(tài)加密的加速芯片,和微軟則負(fù)責(zé)將Intel的加速硬件整合進(jìn)其云服務(wù)中,從而打通整個(gè)硬件、軟件和應(yīng)用的生態(tài)。Intel官方宣布,這個(gè)項(xiàng)目的目標(biāo)是通過加速芯片把同態(tài)加密的硬件執(zhí)行速度提升10000倍以上。

這一新聞顯示了美國整體對于同態(tài)加密這一技術(shù)的重視,國家層面的DARPA以巨資支持同態(tài)加密技術(shù),而科技巨頭如Intel和微軟則在積極研發(fā)和布局這一市場。本文我們將為大家分析同態(tài)加密技術(shù)的應(yīng)用前景,其中的芯片技術(shù)以及未來可能的芯片市場競爭格局分析。

什么是同態(tài)加密?

同態(tài)加密(Homomorphic Encryption)對于從事芯片行業(yè)的朋友們或許比較陌生,但是相關(guān)理論在密碼學(xué)領(lǐng)域已經(jīng)有了多年的歷史。

我們首先來看一下傳統(tǒng)的加密技術(shù)。在傳統(tǒng)的加密方案中,用戶A將自己的數(shù)據(jù)加密,并將該加密的數(shù)據(jù)通過信道傳輸給授權(quán)用戶B,用戶B使用秘鑰解密用戶A傳給他/她的加密數(shù)據(jù),以完成整個(gè)過程。在這個(gè)過程中,除了用戶A和用戶B之外,沒有第三方(包括提供數(shù)據(jù)傳輸服務(wù)的IT服務(wù)提供商)可以使用合法手段解密并看到用戶傳輸?shù)脑紨?shù)據(jù)。

隨著世界各國對于用戶數(shù)據(jù)隱私方面的立法規(guī)范工作逐步展開,用戶數(shù)據(jù)加密得到了越來越多的重視,例如不少APP已經(jīng)提供了端到端加密的信息傳輸,即除了用戶之外即使是APP運(yùn)營商也無法解密看到用戶傳輸信息的明文。然而,用戶信息加密和目前基于大數(shù)據(jù)和人工智能的各種服務(wù)是一對矛盾。舉例來說,目前不少智能攝像頭提供基于人工智能的居家安全監(jiān)測,在人工智能模型檢測到異常情況時(shí)會(huì)給用戶推送通知。如果用戶數(shù)據(jù)完全加密,那么使用傳統(tǒng)的加密技術(shù),這種需要使用用戶數(shù)據(jù)的人工智能服務(wù)就無法實(shí)現(xiàn)了,因?yàn)橛脩艏用艿臄?shù)據(jù)第三方是不能合法解密,那么自然也就無法將其視頻送到人工智能模型以檢測異常。

同態(tài)加密技術(shù)則能解決這一對矛盾。使用同態(tài)加密技術(shù),第三方可以在加密數(shù)據(jù)上直接做運(yùn)算,并且將加密的計(jì)算結(jié)果直接返回給用戶,而用戶則可以通過解密獲得計(jì)算結(jié)果。在這整個(gè)過程中,第三方都不會(huì)看到加密數(shù)據(jù)的明文,甚至計(jì)算結(jié)果對于第三方來說也是加密的,這樣就解決了大數(shù)據(jù),人工智能和用戶隱私之間的矛盾?;氐街暗娜斯ぶ悄茏鼍蛹覚z測的例子上,從用戶側(cè)來說,雖然居家安全檢測對用戶有價(jià)值,但是用戶其實(shí)并不希望把自己家里的視頻監(jiān)控一直上傳到智能攝像頭的服務(wù)器端,因?yàn)榧依锏囊曨l監(jiān)控錄像屬于用戶的隱私。通過同態(tài)加密,用戶可以將加密的視頻(而不是原始視頻)上傳到服務(wù)器端,而在服務(wù)器端人工智能提供商可以以同態(tài)加密的方式在加密視頻上直接跑人工智能算法,并將加密的結(jié)果返回給用戶,用戶只需解密結(jié)果即可。在這個(gè)過程中,人工智能服務(wù)商在不看到用戶家庭監(jiān)控原始視頻的情況下仍然能夠完成異常檢測,這樣一來用戶即享受到了人工智能服務(wù),又不必?fù)?dān)心隱私泄露。

在用戶隱私越來越受到重視的今天,同態(tài)加密技術(shù)在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域?qū)缪菰絹碓街匾慕巧?,而正如我們所看到的,芯片將?huì)在同態(tài)加密領(lǐng)域起到核心賦能的作用。

加速芯片是同態(tài)加密的基礎(chǔ)

同態(tài)加密的基礎(chǔ)密碼學(xué)理論目前已經(jīng)足夠成熟,而目前同態(tài)加密具體落地的一大瓶頸就是硬件算力,我們認(rèn)為解決這個(gè)瓶頸需要設(shè)計(jì)專用的加速芯片,而這也正對應(yīng)了上周Intel高調(diào)官宣同態(tài)加密加速芯片的消息。

同態(tài)加密需要什么樣的加速芯片?首先,從最底層的運(yùn)算來看,同態(tài)加密運(yùn)算中主要的算子在常規(guī)的乘法和加法之外,還有移位(rotation)和NTT(number theoretic transform,可以認(rèn)為是傅里葉變換的一種推廣,也可以使用快速傅里葉變換算法)。根據(jù)紐約大學(xué)和哈佛大學(xué)在2020年發(fā)表的一項(xiàng)研究中,使用同態(tài)加密的ResNet-50神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算中,移位和NTT需要的算力事實(shí)上遠(yuǎn)大于乘法和加法的算力需求,而另一方面,如果需要同態(tài)加密的ResNet-50執(zhí)行速度和未加密的ResNet-50一樣快,則這些算子的執(zhí)行速度需要提升4000-16000倍不等。因此,在算子層面,同態(tài)加密技術(shù)加速芯片首先需要能很好地支持和優(yōu)化移位、NTT等傳統(tǒng)CPU優(yōu)化不夠的算子,同時(shí)在另一個(gè)角度在執(zhí)行速度方面,則需要能實(shí)現(xiàn)大大超越傳統(tǒng)的CPU,其加速比在10000倍這個(gè)數(shù)量級。

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此外,在算子層面之外,如果同態(tài)加密需要支持人工智能/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這類在基礎(chǔ)算法層需要大量計(jì)算且有大量并行計(jì)算機(jī)會(huì)的應(yīng)用,則加速芯片需要在算法層也能支持大規(guī)模并行計(jì)算。在這個(gè)方面,如何把基礎(chǔ)算法中的并行計(jì)算機(jī)會(huì)結(jié)合同態(tài)加密計(jì)算的特點(diǎn)進(jìn)行專門的優(yōu)化將會(huì)很大程度上決定整個(gè)加速芯片的整體性能,包括并行化優(yōu)化和流水線優(yōu)化等。從另一個(gè)角度來看這個(gè)問題,則是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本來已經(jīng)需要非常大的算力,而搭配同態(tài)加密則是對算力的需求又上了幾個(gè)數(shù)量級,這也從另一個(gè)角度印證了同態(tài)加密+人工智能中加速芯片將扮演極其關(guān)鍵的角色。

最后,如何針對同態(tài)加密加速芯片設(shè)計(jì)一個(gè)好的軟件生態(tài)也是一個(gè)重要的課題。類似CUDA在人工智能中起到的角色,一個(gè)高效率、兼容性好的編譯器和軟件生態(tài)也將是同態(tài)加密硬件能夠普及的關(guān)鍵。目前,微軟的SEAL系列同態(tài)加密軟件生態(tài)得到了大量應(yīng)用,而這次Intel選擇和微軟合作也可以說是強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手,有望在同態(tài)加密軟硬件生態(tài)協(xié)同開發(fā)起重要推動(dòng)作用。

同態(tài)加密芯片市場格局前瞻

我們認(rèn)為,未來針對同態(tài)加密的芯片市場主要是在云端,同態(tài)加密加速卡將作為服務(wù)器的一部分硬件得到部署。Intel作為服務(wù)器芯片市場的主導(dǎo)者,目前以其在同態(tài)加密領(lǐng)域的布局,未來有可能會(huì)成為同態(tài)加密加速芯片的領(lǐng)導(dǎo)者和推動(dòng)者之一。

除了Intel主推的專用加速芯片方案之外,我們認(rèn)為以Xilinx為代表的FPGA方案在同態(tài)加密加速市場也有機(jī)會(huì)。FPGA的主要優(yōu)勢在于其可編程性強(qiáng),可以靈活適配各種應(yīng)用,其機(jī)會(huì)在于將同態(tài)加密和各類長尾應(yīng)用(例如視頻編解碼)等結(jié)合到一起,從而覆蓋專用加速器難以覆蓋的應(yīng)用。

此外,Nvidia也可能加入同態(tài)加密的戰(zhàn)局。同態(tài)加密從宏觀上看很適合GPUSIMD架構(gòu),但是目前GPU對于同態(tài)加密中的一些算子支持不夠完善,同時(shí)在軟件生態(tài)上也沒有發(fā)力。但是,這些都可以作為新的設(shè)計(jì)特性加到下一代GPU中,從而實(shí)現(xiàn)GPU對于同態(tài)加密計(jì)算的支持。結(jié)合Nvidia本來已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者地位,未來預(yù)計(jì)如果同態(tài)加密+人工智能得到普及的話,Nvidia將會(huì)是在這個(gè)領(lǐng)域的重要廠商之一。同時(shí),同態(tài)加密+人工智能這對于中國目前如火如荼的GPU初創(chuàng)公司或許也是一個(gè)值得探索的領(lǐng)域。

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原文標(biāo)題:又一個(gè)芯片加密技術(shù)走上風(fēng)口

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