同態(tài)加密（HE）是一種隱私保護技術，可以直接在加密數(shù)據上執(zhí)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(shù)據的情況下進行數(shù)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(zhàn)仍然是HE廣泛采用的主要障礙。
要實現(xiàn)HE的潛力就需要開發(fā)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，F(xiàn)acebook、紐約大學和斯坦福大學的研究人員開發(fā)了Porcupine（https://arxiv.org/pdf/2101.07841.pdf），這是一種HE的“合成編譯器”，開發(fā)團隊聲稱，與啟發(fā)式驅動的、完全手動優(yōu)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(zhí)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(yōu)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(shù)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(yōu)化實現(xiàn)。在更大、更復雜的程序上，Porcupine能發(fā)現(xiàn)分解優(yōu)化，甚至涉及可分離過濾器的特定應用優(yōu)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(fā)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(jié)，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(chuàng)業(yè)公司，指在將其引入生產系統(tǒng)?？偛课挥谛聺晌髦菁~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(shù)”企業(yè)（尤其是受管制行業(yè)的企業(yè)）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(yè)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。
