同態加密(HE)是一種隱私保護技術，可以直接在加密數據上執行計算任務。HE支持安全的遠程計算，云服務提供商可以在不查看高度敏感數據的情況下進行數據計算(即“可用不可看”)。但是，盡管頗具吸引力，但性能和可編程性方面面臨的挑戰仍然是HE廣泛采用的主要障礙。

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要實現HE的潛力就需要開發一種編譯器，將未加密的純文本代碼庫實時轉換為加密代碼。為此，Facebook、紐約大學和斯坦福大學的研究人員開發了Porcupine(https://arxiv.org/pdf/2101.07841.pdf)，這是一種HE的“合成編譯器”，開發團隊聲稱，與啟發式驅動的、完全手動優化的代碼相比，它的速度提高了51%。

研究人員解釋說，在一個純文本代碼示例中，Porcupine會合成執行相同計算的HE代碼。在內部，Porcupine使用稱為Quill的組件對指令噪聲、等待時間、行為和HE程序語義進行建模。Quill使Porcupine能夠推理并搜索可驗證的HE內核，同時最大程度地減少代碼的延遲和噪聲累積。結果是一套套件，可以自動化和優化純文本到HE代碼的映射和調度。

在實驗中，研究人員使用一系列圖像處理和線性代數程序對Porcupine進行了評估。根據研究人員的說法，對于小型程序，Porcupine能夠找到與人工書寫的基線相同的優化實現。在更大、更復雜的程序上，Porcupine能發現分解優化，甚至涉及可分離過濾器的特定應用優化。

研究人員寫道：“我們的結果證明了我們基于綜合的編譯方法的有效性和普遍性，并進一步激發了自動推理在HE中對性能和生產率的提升。Porcupine提取了構建正確的HE計算的細節，以便應用程序設計人員可以將精力集中在其他設計注意事項上。”

對HE的熱愛已經催生了許多家創業公司，指在將其引入生產系統。總部位于新澤西州紐瓦克的Duality Technologies最近從英特爾的一個風險投資部門獲得了資金，并將其HE平臺推向“無數”企業(尤其是受管制行業的企業)的隱私保護解決方案。銀行可以在各個機構之間進行增強隱私的金融犯罪調查，企業的銷售策略也可以這樣做，而科學家可以利用它與有關病歷的研究進行合作。

【本文是51CTO專欄作者“安全牛”的原創文章，轉載請通過安全牛（微信公眾號id:gooann-sectv）獲取授權】

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