Duality发布FHE私有LLM推理框架：AI隐私保护新突破

大语言模型（LLM）正以前所未有的速度渗透到医疗诊断、金融风控、法律咨询等核心领域，但“智能越便捷，隐私越脆弱”的矛盾日益凸显。2023年以来，Meta AI用户提示词流入公共信息流、ChatGPT对话内容意外出现在搜索引擎等事件接连发生，让用户数据安全成为悬在行业头顶的“达摩克利斯之剑”。在此背景下，专注隐私增强技术的公司Duality于近期推出基于全同态加密（FHE）的私有LLM推理框架，试图通过“加密数据直接计算”的方式，为AI隐私保护提供新解。

1. 大模型隐私困境：从数据泄露到加密刚需

随着LLM应用从通用对话向垂直领域深化，用户数据的敏感性与日俱增。医疗场景中，患者病历需输入模型辅助诊断；金融领域，用户交易记录要通过LLM分析风险——这些数据一旦泄露，可能导致隐私侵犯、身份盗用等严重后果。

1.1 典型案例：隐私泄露事件频发

2023年3月，有用户发现ChatGPT的对话历史标题和部分内容出现在谷歌搜索结果中，涉及个人健康咨询、财务规划等敏感话题。OpenAI随后承认这是因日志系统漏洞导致的数据暴露。同年9月，BBC报道Meta AI应用存在设计缺陷，约1.3万用户的私人提示词被错误缓存至公共服务器，部分内容直接显示在其他用户的推荐信息流中。这些事件暴露了传统LLM服务的底层风险：用户数据需上传至服务商服务器并解密后才能计算，整个过程如同“裸奔”。

1.2 传统隐私保护手段的局限

为应对风险，行业曾尝试多种方案，但均存在明显短板：

• 数据脱敏：通过删除身份证号、手机号等敏感字段“伪装”数据，但专业攻击者可通过关联分析还原信息；
• 联邦学习：模型在本地设备训练，仅共享参数更新，但仍需依赖第三方协调，且参数本身可能泄露数据特征；
• 差分隐私：向数据添加噪声模糊个体信息，但噪声量过大会降低模型精度，尤其对需要精确推理的LLM而言难以接受。
  这些方案本质上都未解决“数据需解密才能计算”的核心矛盾，而FHE技术的出现，正是为了突破这一困局。

2. FHE技术：让加密数据“可计算”的密码学突破

全同态加密（FHE）被视为密码学领域的“圣杯”，其核心能力是允许对加密数据直接进行计算，且计算结果解密后与明文计算一致。这意味着用户可将加密后的查询发送给LLM服务商，模型在全程不解密的情况下完成推理，最终仅返回加密结果，用户本地解密即可——数据从产生到销毁全程“零暴露”。

2.1 FHE的技术原理与优势

传统加密算法（如AES）仅支持“加密-解密”两步操作，而FHE通过数学构造实现了“加密-计算-解密”的闭环。其关键在于将明文数据转换为具有特殊代数结构的密文，使得加法、乘法等基本运算可直接在密文上执行。例如，用FHE加密两个数字a和b得到E(a)和E(b)，计算E(a)+E(b)后解密，结果与a+b完全一致。

Tips：FHE与传统加密的核心差异
传统加密（如RSA）仅保证数据传输安全，接收方需解密才能处理；FHE则将“安全边界”延伸至计算环节，实现“数据可用不可见”。这一特性使其成为LLM推理的理想选择——既利用服务商的算力，又不泄露用户数据。

2.2 FHE在LLM推理中的适配难点

尽管理论上完美，但FHE在LLM推理中的应用长期受限于两大瓶颈：

• 计算复杂度极高：FHE密文本质是多项式，一次简单的乘法运算可能涉及数万次多项式展开，尤其LLM中的Transformer层包含大量矩阵乘法和非线性激活函数（如ReLU），计算量呈指数级增长；
• “引导”操作耗时：密文计算会积累噪声，需定期执行“引导（Bootstrapping）”操作清除噪声。单次Bootstrapping在CPU上需耗时1分钟以上，而LLM推理可能需要数千次此类操作，实际应用中难以忍受。
  这些问题导致FHE长期停留在学术研究阶段，直到Duality通过算法优化与硬件加速的结合，才让其向实用化迈出关键一步。

3. Duality框架的技术突破：算法优化与硬件加速

Duality的私有LLM推理框架并未颠覆FHE原理，而是通过工程化创新大幅提升了执行效率。其核心思路是“算法简化模型计算量+硬件加速密文处理”，双管齐下破解性能瓶颈。

3.1 模型结构调整：让LLM“适配”FHE

LLM中的非线性函数（如ReLU、GELU）是FHE计算的主要障碍，因其数学特性难以直接转化为密文运算。Duality团队采用多项式近似方法，用低阶多项式拟合这些激活函数，例如用x - x^3/6 + x^5/120近似ReLU。测试显示，这种近似误差可控制在0.5%以内，对BERT等中小型模型的推理精度影响可忽略。

目前该框架主要支持参数规模小于10亿的模型（如BERT-base、DistilGPT-2），暂无法适配GPT-4等千亿级大模型——这是由于大模型的注意力机制和复杂算子会进一步放大FHE的计算负担，需后续持续优化。

3.2 CKKS方案优化：为LLM定制FHE算法

FHE有多种实现方案，Duality选择聚焦CKKS（Cheon-Kim-Kim-Song）算法，因其专为机器学习场景设计，支持浮点数运算且密文尺寸较小。团队对CKKS的核心模块进行了针对性改进：

• 多项式环优化：通过调整环的维度和模数，在安全性与计算效率间找到平衡，使密文乘法速度提升30%；
• 批处理技术：将多个数据打包进单个密文并行计算，例如同时处理一句话中的多个token，吞吐量提升5-10倍。

3.3 硬件加速：从CPU到ASIC的性能跃迁

算法优化解决了“能不能跑”的问题，而硬件加速则决定了“跑多快”。Duality为框架开发了硬件抽象层，可无缝切换CPU、GPU、FPGA、ASIC等计算设备，不同硬件的加速效果差异显著：

Tips：硬件加速FHE的关键逻辑
FHE计算以内存密集型操作为主（如多项式乘法需频繁读写大矩阵），GPU的高带宽显存（HBM）、FPGA的可编程数据流、ASIC的专用计算单元，均能针对性缓解内存瓶颈。例如，NVIDIA H100的HBM3显存带宽达5TB/s，可大幅减少密文数据搬运耗时。

3.4 工程化细节：降低开发者使用门槛

为推动FHE在LLM领域的普及，Duality还在工程层面做了多项优化：

• 预编译模型库：针对BERT、RoBERTa等主流小模型提供FHE兼容版本，开发者无需手动修改网络结构；
• 自动参数调优：根据模型类型和硬件配置，自动选择最优的FHE参数（如多项式度数、噪声预算），平衡速度与安全性；
• Python API封装：将底层C++实现封装为Python接口，与Hugging Face Transformers等LLM工具链无缝对接，熟悉PyTorch的开发者可快速上手。

4. 开源生态与行业竞合：OpenFHE的角色与同类方案对比

Duality并未将技术独家占有，而是选择将全部优化成果贡献至开源项目OpenFHE（openfhe.org）。这一决策既是为了推动行业协作，也是应对同类方案竞争的战略选择。

4.1 OpenFHE：FHE推理的“基础设施”

OpenFHE是目前最活跃的FHE开源社区之一，由Duality联合创始人Kurt Rohloff发起，汇聚了来自MIT、IBM、微软等机构的开发者。Duality的贡献主要包括：

• LLM专用优化模块：前述多项式近似算法、CKKS批处理技术等已集成至OpenFHE的mlhe（Machine Learning with HE）组件；
• 硬件加速插件：支持NVIDIA GPU、Xilinx FPGA的加速代码开源，开发者可直接调用；
• 性能测试工具：提供基准测试脚本，可量化不同硬件、模型下的FHE推理速度与精度损耗。
  数据显示，2023年OpenFHE的代码贡献量同比增长67%，其中Duality团队贡献占比超40%，成为推动FHE实用化的核心力量。

4.2 同类方案对比：各有侧重的隐私计算赛道

除Duality外，行业还有其他玩家在探索FHE与LLM的结合，典型代表包括：

• Intel HE-Transformer：基于TensorFlow/PyTorch的FHE推理工具链，优势在于支持CNN、RNN等传统深度学习模型，但对LLM的Transformer结构优化不足，推理速度比OpenFHE慢30%-50%；
• Microsoft SEAL：微软开源的FHE库，数学基础扎实，但工程化程度较低，需开发者手动适配LLM算子，门槛较高；
• IBM HELib：历史最悠久的FHE库之一，支持全同态特性，但密文尺寸大、计算效率低，更适合学术研究而非工业应用。
  相比之下，Duality方案的核心竞争力在于聚焦LLM场景的端到端优化——从模型适配到硬件加速，再到开源生态，形成了完整闭环。

5. 落地前景：高敏感场景先行，规模化挑战待解

尽管技术突破显著，但FHE私有LLM推理框架的大规模应用仍需跨越多重障碍。目前来看，其落地路径可能呈现“高敏感场景先行，逐步向通用领域渗透”的特点。

5.1 短期：高价值场景的“小而美”应用

在医疗、金融、政务等数据敏感度极高的领域，FHE框架已具备实用价值：

• 医疗诊断：医院可将加密后的患者病历发送给云端LLM，模型推理出诊断建议后加密返回，全程符合HIPAA等隐私法规；
• 金融风控：银行用加密的用户交易数据调用LLM分析欺诈风险，既利用AI能力，又避免泄露客户财务信息；
• 政务服务：居民通过加密方式提交社保、税务查询请求，政府部门无需解密即可处理，降低数据滥用风险。
  这些场景对延迟和成本的容忍度较高，且模型规模多为BERT级（参数1亿-10亿），现有硬件加速方案已能满足需求。

5.2 长期挑战：性能、成本与标准化

要实现规模化推广，FHE框架需解决三大核心矛盾：

• 性能瓶颈：当前方案仅支持小模型，GPT-4级千亿参数模型的FHE推理单次成本高达数千美元，且延迟可能超过分钟级，远无法满足实时对话需求；
• 硬件依赖：GPU、ASIC等加速设备成本高昂，中小开发者难以负担，普及需等待硬件成本下降或云厂商提供按需付费的FHE推理服务；
• 标准缺失：不同FHE方案（如CKKS、BFV）的密文格式不兼容，模型训练与推理工具链碎片化，需行业联合制定统一标准。

5.3 突破路径：算法、硬件与架构创新

针对上述挑战，行业已出现多个探索方向：

• 算法简化：MIT等机构研究“AutoFHE”技术，通过自动搜索最优多项式近似和参数配置，降低FHE计算量；
• 专用芯片：Cornami、QuSecure等公司推出FHE专用ASIC，目标将推理成本降低至现有方案的1%；
• 混合架构：结合联邦学习与FHE，本地设备处理简单推理，复杂任务加密上传，平衡性能与隐私。
  Gartner预测，到2028年隐私计算市场规模将达365亿美元（CAGR 48.3%），而FHE有望在其中占据核心份额——前提是这些技术突破能在5-10年内落地。

6. 结语

Duality的FHE私有LLM推理框架，本质上是一场“用技术重新定义AI信任边界”的尝试。它不追求“绝对安全”与“极致性能”的空想，而是通过工程化创新在两者间寻找动态平衡——先在高敏感场景验证价值，再通过持续优化向通用领域渗透。

随着算法迭代与硬件进步，未来我们或许能像使用普通ChatGPT一样，自然地与“加密LLM”对话，既享受AI的智能便捷，又不必担心隐私泄露。在数据成为核心生产要素的时代，这种“安全与效率并存”的模式，可能正是AI行业可持续发展的关键所在。

参考链接

• IEEE Spectrum: Tech Keeps Chatbots From Leaking Your Data
• BBC News: User prompts on Meta AI app may be appearing on a public feed
• OpenFHE