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同态加密技术从根本上解决将数据及其操作委托给第三方时的保密问题。今天的文件通常是在传输和存储时加密,使用时解密,存在安全漏洞,FHE 可解决该问题。当然 FHE 也有它的问题,那就是开销巨大。相比未加密,FHE 加密的机器学习模型需要 40-50 倍的计算能力,10-20 倍的内存占用。IBM 为一家美国大型银行和一家欧洲大型银行执行了全同态加密的实地测试,美国的研究已经在 2019 年发表,欧洲的研究则仍然保密。