🔒 **AI时代数据隐私挑战严峻**：人工智能深度融入生活，AI问诊、人脸识别、智能穿戴等应用在提升效率的同时，也使得医疗、生物识别、健康监测等领域的数据隐私安全面临严峻挑战。医疗数据的高敏感性使其成为网络攻击的重点目标，数据泄露的平均成本居高不下，可能导致保险欺诈、身份盗用甚至对个人声誉和生命健康构成威胁。

💡 **全同态加密（FHE）技术突破**：全同态加密（FHE）是一种新型密码算法，允许数据在密文状态下进行任意计算，全程无需解密为明文，从而弥补了传统加密技术在计算环节易泄密的短板。它通过“数据可用不可见”的机制，彻底堵上了计算环节的泄密风险，为解决AI时代的数据隐私安全问题提供了革命性方案。

🚀 **FHE技术多场景落地应用**：FHE技术已在AI问诊、人脸识别、智能穿戴等多个AI场景中展现出落地潜力。在AI问诊中，它保障了用户病历数据的端到端加密传输与计算；在人脸识别中，它实现了加密特征的身份匹配，避免原始人脸信息泄露；在智能穿戴中，它支持健康数据在密文状态下的分析与预警，确保用户隐私。

📈 **FHE技术面临的挑战与未来展望**：尽管FHE技术前景广阔，但仍面临效率瓶颈（密文计算复杂度高）、精度损失（模型表达能力下降）以及开发难度大等挑战。然而，随着硬件加速、算法优化以及政策法规的支持，FHE的计算开销正逐步降低，未来有望在更多AI场景中实现规模化应用，成为数字经济时代支撑数据要素安全流通的新型基础设施。

2025-10-13 11:00 广东

      人工智能深度融入生活的当下，AI 问诊让远程就医更便捷、人脸识别简化了出行验证、智能穿戴实时守护健康 —— 这些便利极大提升了生活效率，却也让医疗、生物识别与健康监测等领域的隐私安全挑战愈发严峻。

医疗数据的高敏感性，使其成为网络攻击与非法交易的主要目标之一。据IBM 与 Ponemon Institute 联合发布的《2023 年数据泄露成本报告》显示，医疗行业连续第 13 年成为数据泄露平均成本最高的行业，单次事件平均成本高达 10.93 亿美元。例如，2023 年美国卫生与公众服务部（HHS）披露，多家在线 AI 问诊与远程医疗平台因安全漏洞，导致患者电子病历、诊断记录等敏感信息遭泄露，相关事件屡见不鲜。这类数据一旦落入不法分子之手，不仅可能被用于保险欺诈、精准诈骗等非法活动，还可能因数据泄露或滥用，对患者的个人声誉造成负面影响，甚至对其生命健康构成严重威胁。

在人脸识别领域，生物特征数据的唯一性与不可更改性，使其一旦泄露将带来长期且不可逆的安全隐患。2021 年，网络安全公司 CyberNews 曝光了一起涉及数百万张人脸照片及身份证信息的泄露事件，相关数据集被发现在暗网以极低价格售卖，用于身份盗用、门禁绕过及黑产攻击。另据《南方都市报》及安全研究机构披露，国内多家人脸识别技术企业曾因接口防护不足、数据存储不规范等问题，导致人脸特征数据被非法获取或滥用，进而引发多起身份冒用与盗刷案件。这些事件表明，人脸等生物信息一旦脱离安全边界，极有可能成为黑灰产攻击的重要突破口。

在智能穿戴设备场景中，心率、血氧、睡眠、运动轨迹等健康行为数据，不仅反映个人身体状况，还可能间接暴露用户生活习惯与地理位置等敏感信息。2022 年，美国网络安全公司 BitDefender 曝光某国际知名智能手表品牌的云同步接口存在漏洞，可能导致用户健康数据被未授权访问；同年，国内多个智能手环厂商也因 App 权限过度索取、数据传输未加密等问题，被监管部门约谈或通报批评。这些数据一旦被恶意利用，可能被用于精准营销、用户画像构建，甚至实施定向诈骗与人身追踪。

为了解决上述难题，业界已探索出多种加密保护技术，这些技术分为传统加密技术和全同态加密技术。传统加密技术的核心是数据存储与传输安全，即通过对称加密（如AES）或非对称加密（如 RSA）保护数据不被窃取，但一旦进入计算环节，必须先解密为明文，计算环节成了安全漏洞。与之不同，全同态加密（Fully Homomorphic Encryption, FHE）是一种新型的密码算法，能够让数据在密文状态参与任意的计算任务。一个典型的全同态密码算法会构造具有加法同态与乘法同态双重性质的加密方案，并引入噪声管理机制以维持计算过程中的语义安全性。更形象地说，加密数据像锁在保险箱里，FHE 能让 “计算光束” 穿透箱子直接处理数据，全程不用打开箱子，彻底堵上计算环节的泄密风险。

尽管听起来科幻，但这项技术正逐步从实验室迈向落地阶段。密文模型推理的本质，是实现计算过程中的加密保护，全同态加密通过本地加密 - 密文计算 - 解密呈现的全流程机制，实现了数据可用不可见的核心目标，让技术落地路径更清晰可感。

在 AI 问诊场景中，全同态加密的作用贯穿数据流转全环节。用户在本地设备（如手机）上传病史、检查报告等数据时，系统会通过全同态加密对原始数据进行加密处理，生成无法直接解读的密文；密文被传输至 AI 诊疗模型后，模型无需解密，可直接对密文进行症状匹配及疾病概率分析等推理计算，过程中不会接触任何原始医疗信息；最终模型输出加密后的诊断建议，仅用户和接诊医生可通过专属密钥在本地解密，获取具体诊断结果，彻底避免数据在传输和计算中的泄露风险。

在人脸识别场景中，全同态加密则重构了特征数据的处理逻辑。设备端（如门禁摄像头）捕捉人脸图像后，会先提取人脸特征并完成加密，仅将加密后的特征密文上传至云端服务器；云端 AI 模型直接对特征密文进行身份匹配计算，无需还原原始人脸特征，最终仅返回匹配成功 / 失败的二进制结果，既完成了身份验证功能，又确保人脸生物特征不会被服务器存储或滥用。

而在智能穿戴场景中，全同态加密让健康数据的实时计算、隐私保护成为可能。智能手表、手环等设备采集心率、血氧、运动轨迹等数据后，会在设备本地完成加密，再将密文同步至云端健康管理模型；模型在密文状态下进行健康趋势分析和异常风险预警等计算，输出加密后的健康报告；用户通过终端设备解密后查看结果，平台全程无法接触原始健康数据，真正实现了个人健康数据的自主可控。

不过，要让基于全同态密码的模型推理真正替代传统方案，还得解决三大问题：一是效率瓶颈，密文计算的数学运算量比明文高几个数量级，比如一次基础的乘法计算就需要大量复杂的代数运算操作；二是精度损失，全同态密文上的计算一般需要用多项式替换非线性激活函数，使得模型表达能力下降，造成模型精度损失；三是密文模型服务开发难度，为了能高效、高精度地在全同态密文上执行等效的模型计算，需要考虑FHE算法特性和AI模型特性，进行全局优化。本质上，这是加密计算的数学复杂度与AI模型的高可用性之间的博弈。

近年来，密流智能团队深耕全同态加密领域，构建了从底层技术到上层应用的全流程解决方案—— 纵向覆盖全同态加密软件架构设计、专用硬件研发，横向打通全同态加密推理框架搭建与编译器开发，最终实现了全同态加密推理“硬件 - 软件 - 框架 - 应用” 的全链路能力闭环，为各场景下的数据安全计算提供端到端技术支撑。

以人脸识别场景为例，我们采用以小体积、高精度著称的MobileNetV2模型结构，其参数量仅为ResNet18的1/3，天然适配终端设备。而我们的模型推理框架把MobileNetV2适配成为针对密文请求数据的模型推理服务，并保证密文计算模型服务与明文模型服务一致的准确率，实现了秒级的端到端延时。

尽管挑战重重，但全同态密码的未来依然值得期待。随着技术的不断迭代，一方面，硬件加速（如专用 ASIC 芯片）与算法优化正逐步降低计算开销；另一方面，政策层面的支持也为技术发展注入动力 —— 我国《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规的出台，明确了数据隐私保护的重要性，推动企业加大对隐私计算技术的投入。未来，全同态密码有望在更广泛的 AI 场景中落地：跨设备相册共享、医疗影像云端会诊、智能安防图像分析等领域。可以预见，随着技术体系与产业生态的协同发展，全同态密码将成为数字经济时代支撑数据要素安全流通的新型基础设施，为个人隐私权益提供底层保障。