全加密计算突破：第五代GL同态加密方案助力"私密AI"成真
DESILO与全同态加密发明者Craig Gentry在FHE.org 2026大会上发布第五代GL同态加密方案，在矩阵乘法性能方面取得突破，有望使私密AI成为现实。该技术允许在加密数据上直接进行计算，无需解密，从根本上解决AI隐私问题。
台北消息——在近日举行的FHE.org 2026大会上，韩国深度科技初创企业DESILO与全同态加密（FHE）技术发明者Craig Gentry联合发布了第五代Gentry-Lee（GL）同态加密方案。这一突破性进展在矩阵乘法性能方面实现了显著提升，被业界视为推动"私密AI"（Private AI）从理论走向现实的关键里程碑。
全同态加密是一种允许在加密数据上直接进行计算而无需先解密的技术。传统的加密方案在数据处理时必须先解密，计算完成后再重新加密，这期间数据会暴露在风险之中。而全同态加密则从根本上解决了这一问题——用户可以将自己的敏感数据加密后发送到AI模型进行处理，服务商只能在加密状态下完成计算并返回结果，整个过程中原始数据始终保持加密状态，真正实现了"数据可用不可见"。
Craig Gentry是全同态加密领域的先驱人物，他在2009年发表了开创性论文，首次证明了全同态加密的可行性。此后，他一直在推动这项技术的发展。GL方案是其最新研究成果，针对当前AI应用中最大的性能瓶颈——矩阵乘法运算进行了深度优化。
"第五代GL方案代表了全同态加密领域的重大飞跃。"DESILO首席技术官在发布会上表示，"通过重新设计加密运算的核心算法，我们成功将矩阵乘法的计算效率提升到可以在实际AI应用中使用的水准。这意味着企业终于可以在不牺牲隐私的前提下，大规模部署AI模型来处理敏感数据。"
行业分析认为，GL方案的突破将首先在以下场景得到应用：医疗领域——医院可以在加密状态下分析患者基因数据，AI诊断模型无需访问原始病历即可提供建议；金融领域——银行可以在保护客户隐私的前提下进行风控建模和反欺诈分析；政府领域——政府部门可以在数据不出境、不解密的情况下进行跨部门协作。
随着全球对数据隐私监管日趋严格，全同态加密技术的实用化变得愈发重要。欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）、中国《数据安全法》等法规对数据处理提出了严格要求，而全同态加密为合规提供了技术保障。
业内人士预计，随着GL方案等新一代技术的成熟，私密AI市场将在未来两到三年内迎来爆发式增长。DESILO目前已与多家云服务商和AI公司展开合作，共同推动该技术的商业化落地。
