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同态加密研究进展：在加密状态下进行推理计算

在医疗影像分析、金融信用评估和政务数据共享等高敏感场景中，一个核心矛盾日益凸显：我们既需要利用大模型强大的推理能力来提升决策质量，又必须确保原始数据不被服务端明文访问。传统的“上传—解密—处理”模式如同打开潘多拉魔盒——哪怕只是一瞬间的明文暴露，也可能引发连锁式的数据泄露风险。

于是，密码学界寄予厚望的技术路径浮出水面：能否让模型直接在密文上运算？
这正是同态加密（Homomorphic Encryption, HE）试图回答的问题。它允许对加密数据执行特定类型的数学操作，并保证解密后的结果与在明文上直接计算一致。理论上，这意味着我们可以将用户隐私数据全程锁定在加密状态，而服务器依然能完成预测任务。

理想很丰满，现实却极为骨感。全同态加密（FHE）虽已实现加法和乘法的无限组合计算，但其计算开销仍是明文运算的上千倍，延迟动辄几分钟甚至更长，远不能满足实时推理需求。尤其面对拥有数十亿参数的现代大模型，纯FHE方案几乎不可行。

然而，近年来一系列协同优化策略的出现，正在悄然改变这一局面。通过部分同态加密 + 模型轻量化 + 近似计算 + 硬件加速的组合拳，研究者们开始探索一条“有限但可用”的加密推理路径。更重要的是，像ms-swift这样的全链路大模型工具平台，为这种前沿尝试提供了前所未有的工程支撑。

ms-swift 是魔搭社区推出的一站式大模型开发框架，覆盖从预训练、微调、量化到部署的完整生命周期。它的价值不仅在于简化常规流程，更在于其高度模块化的设计使得集成隐私计算组件成为可能。

这个框架支持超过600个纯文本大模型和300多个多模态模型，包括 LLaMA、Qwen、ChatGLM 等主流架构。更重要的是，它原生集成了 LoRA、QLoRA、DoRA 等轻量微调技术，配合 BNB、GPTQ、AWQ 等先进量化方法，能够在消费级显卡上运行原本需数百GB显存的巨型模型。例如，借助 QLoRA 技术，仅用 24GB 显存即可微调 70B 规模的模型。

这样的资源压缩能力，对于加密推理至关重要。因为 HE 计算本身极其耗资源，如果基础模型过于庞大，系统根本无法承载。而 ms-swift 提供的“瘦身”能力，恰好为后续叠加加密层留出了宝贵的计算余地。

不仅如此，ms-swift 还兼容多种高性能推理后端，如 vLLM、SGLang 和 LmDeploy。这些引擎通过 PagedAttention、Continuous Batching 等机制大幅提升吞吐量，进一步平衡了因加密带来的性能损失。可以说，ms-swift 构建了一个灵活且高效的基座，使开发者可以专注于上层隐私逻辑的设计，而不必从零搭建整个推理管道。

以 vLLM 为例，其核心创新之一是PagedAttention——借鉴操作系统内存分页的思想，将 KV Cache 拆分为固定大小的块，允许多个请求动态共享物理显存。这种设计极大提升了 batch 利用率，在高并发场景下显著降低延迟。

from vllm import LLM, SamplingParams sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.9, max_tokens=100) llm = LLM(model="meta-llama/Llama-3-8b") prompts = ["请解释什么是同态加密？", "如何在加密数据上运行大模型推理？"] outputs = llm.generate(prompts, sampling_params) for output in outputs: print(f"Prompt: {output.prompt}") print(f"Generated: {output.outputs[0].text}")

这段代码看似普通，但它背后代表的是现代推理系统的成熟度。LLM.generate()自动启用了连续批处理和显存优化，使得即使在加密数据输入的情况下，也能尽可能维持较高的服务效率。试想，若每次只能串行处理单个加密样本，整个系统将变得完全不可用；而有了 vLLM 这类引擎的支持，我们才真正具备了构建实用化加密服务的可能性。

当然，模型越小，越适合加密运算。这也是为什么量化技术在此扮演关键角色。比如使用bitsandbytes实现的 4-bit NF4 量化：

from transformers import AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig import torch quant_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16, bnb_4bit_use_double_quant=True, ) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "meta-llama/Llama-3-8b", quantization_config=quant_config, device_map="auto" )

该配置可将 LLaMA-3-8B 的加载显存从超过 80GB 压缩至约 20GB 左右，使其能在单张 A10 或 A100 上运行。这种级别的压缩不仅是成本问题，更是可行性问题——只有当模型足够轻，才能考虑将其部分或全部迁移到加密域中执行。

那么，实际的加密推理系统该如何构建？

设想这样一个架构：客户端先用公钥加密输入数据（如文本嵌入向量），然后发送给服务器。服务端接收到的是完全不可读的密文，但仍需在其上执行模型推理。此时，ms-swift 负责调度一个经过蒸馏或线性化的轻量模型，结合同态加密库（如 Microsoft SEAL 或 OpenFHE）进行有限计算。

典型的处理流程如下：
1. 客户端对输入向量 $\mathbf{x}$ 进行加密，得到 $[![\mathbf{x}]!]$；
2. 传输至服务端，由 ms-swift 加载量化后的骨干模型；
3. 在密文域执行线性变换：$[![\mathbf{Wx} + \mathbf{b}]!] = [![\mathbf{W}]!] \cdot [![\mathbf{x}]!] + [![\mathbf{b}]!]$；
4. 对非线性激活函数采用多项式近似（如用二次/三次多项式逼近 Sigmoid）；
5. 层层推进，最终输出加密结果 $[![y]!]$；
6. 返回客户端，私钥解密得真实预测值 $y$。

当前主流方案多基于 CKKS 方案，支持实数近似计算，适用于机器学习中的浮点运算。虽然精度会随层数加深逐渐衰减，但对于浅层分类头或回归任务，误差尚在可接受范围内。

值得注意的是，目前尚无法在整个 Transformer 结构上实现高效同态推理。注意力机制涉及 softmax 和大量逐元素运算，HE 下代价极高。因此，实践中常采取折中策略：

• 局部加密：仅对输入层或最后几层分类头加密，中间层仍以明文处理；
• 混合架构：客户端本地完成编码（如 BERT 编码），上传密文嵌入；服务端仅执行轻量头部推理；
• 模型重设计：采用线性注意力、MLP-Mixer 或卷积结构替代标准 attention，降低加密复杂度；
• 硬件加速辅助：结合 FPGA 或专用 ASIC 实现同态运算单元，弥补软件性能短板。

这套体系的价值并不仅仅停留在学术实验层面。在金融反欺诈场景中，银行可以将客户交易行为向量加密后送至第三方风控模型进行评分，而无需暴露具体消费记录；在远程医疗诊断中，医院可将患者特征加密上传至云端大模型，获取辅助判断建议，同时满足《个人信息保护法》和 GDPR 的合规要求。

但挑战同样清晰。首先是精度与安全的权衡：每一轮同态运算都会引入噪声，层数越多累积误差越大，可能导致输出失真。其次是延迟控制——即便使用最优参数，一次加密推理仍可能耗时数秒，难以支撑高频交互。此外，密钥管理、上下文长度限制、批处理兼容性等问题也都亟待解决。

不过，趋势已经明确。随着 FP8 量化、新型低延迟 HE 算法（如 leveled-FHE 优化）、以及联邦学习与差分隐私的融合演进，未来的 AI 服务或将普遍采用“默认加密”范式。ms-swift 这类高度集成的工具链，正在成为连接理论与落地的关键桥梁。

某种程度上，我们正站在一个转折点：过去十年解决了“能不能用大模型”，未来十年则要回答“能不能安全地用”。而在这条通往“数据可用不可见”的路上，每一个在密文上成功运行的前向传播，都是向理想迈进的一小步。