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FHE 之面向小白的引导（Bootstrapping）

news 来源：原创 2025/7/28 6:54:10

1. 引言

FHE初学者和工程师常会讨论的一个问题是；

“什么是引导（bootstrapping）？”

从理论角度看，这个问题的答案很简单：

引导就是套用 Gentry 提出的思想——在加密状态下同态地执行解密操作，并使用其私钥的加密形式来实现。

但这个解释往往让人困惑，尤其是在面对如今各种 FHE（全同态加密）库所提供的不同加密方案时，这种说法并不能真正帮助理解什么是引导。

要理解引导，首先需要理解两个概念，它们适用于所有同态加密的密文：

密文的“等级”（level）
密文中的“噪声”（noise）

无论使用哪种底层加密方案（BGV、BFV、CKKS 或 TFHE），每个密文都有一个噪声值；而“等级”这个概念只适用于 BGV、BFV 和 CKKS 这类方案。

在这些方案中，每次执行同态乘法时，都会“消耗”一个等级：

也就是说，密文的等级值会减少 $1$ ；
同时，密文中的噪声也会增加。

经过一定数量的操作后（具体数量取决于所使用的加密方案），密文就无法再继续执行操作了。这通常是因为：

等级已经降到 0（执行了过多的乘法）；
或噪声增长过大（如执行了大量加法）；
或者两者同时发生。

在这个时候，就需要“引导（bootstrapping）”了：

引导的作用是将密文的等级恢复到更高的值，
并且（根据不同方案）可能还能减少噪声。

引导通常被认为是一个昂贵的操作（虽然目前的技术已经让它变得更快了），因此大家在实际使用中会尽量避免频繁执行引导操作。

为了让情况变得更复杂一些，常常会看到同一个加密方案的同一实现，其运行时间却各不相同。这是因为“运行时间”可以从以下四个角度来看待：

最直观的方式是延迟（latency）：
也就是“执行一次引导操作需要多长时间？”
第二个角度（适用于 BGV、BFV、CKKS）是密文打包（ciphertext packing）的概念：
在这些方案中，可以将多个明文打包进一个密文中，从而实现摊销（amortization）。
换句话说：每秒可以对多少个明文槽（slot）执行引导操作？
这衡量的是吞吐量（throughput），其计算方式大致为：
$\text{吞吐量} = \frac{\text{支持的槽位数}}{\text{单次引导的延迟（秒）}}$
这类摊销来自于纯粹的数学优化。
第三个角度是利用指令级并行带来的摊销：
比如使用切片策略、多线程、甚至 GPU 实现。
这类优化不是数学上的，而是工程实现上的优化。
它同样可以用“每秒可引导的明文槽位数”来衡量。
第四种衡量方式（在2021年论文Bootstrapping for HElib 中提出）：
考虑的是：
$\frac{\text{引导操作提供的槽位数 × 可支持的乘法深度}}{\text{执行一次引导所需时间}}$
本文不会深入讨论这种摊销方式。

不过，在大多数应用场景中，人们关注的重点并不是高吞吐量，而是低延迟——
也就是说，更希望快速完成一次函数评估，而不是慢慢完成很多次函数评估。

因此，在许多实际应用中，引导性能的关键指标是：

延迟。

要更深入理解这个问题，就必须结合具体加密方案来研究引导操作对等级、噪声和性能的影响。

而这恰恰是引发混淆的地方：

一种加密方案中的引导行为，通常无法直觉性地迁移到另一种方案中去理解。

现在，来总结目前主流加密库中提供的三大类 FHE（全同态加密）方案在执行引导（bootstrapping）时的行为差异：

BGV / BFV
CKKS
TFHE

在这里插入图片描述
其中：

[1] 指：2021年论文Bootstrapping for HElib
[3] 指：2021年论文Sine Series Approximation of the Mod Function for Bootstrapping of Approximate HE
[4]指：Zama团队2022年7月6日博客Announcing Concrete-core v1.0.0-gamma with GPU acceleration

2. BGV / BFV

在BGV / BFV这些方案中，引导操作的作用是：

增加密文的等级（level）；
同时减少噪声（noise）。

引导前后的密文加密的是相同的明文消息（即明文内容不发生变化）。

一个 BGV/BFV 计算通常是由一系列加法和乘法组成的：

目标是尽量减少乘法的深度（multiplicative depth）；
乘法深度越高，所需引导次数也越多。
BGV/BFV 的引导操作通常非常耗时（延迟高）；
但由于支持密文打包（ciphertext packing），可以实现较好的摊销效果。

3. CKKS

在 CKKS 中，明文本身就带有一定的噪声，因为它们表示的是实数的近似值。

引导操作不会减少噪声，它只是提升密文的等级。

因此，CKKS引导前后的密文并不加密完全相同的明文：

它们分别是对同一个实数的不同近似值。

不过，随着每次操作（包括引导），明文近似值的误差也会不断增大。

所以，如果要计算一个很深的电路，就必须使用非常大的参数；
仍然需要关注长运算序列中误差的积累问题。

总体而言，CKKS 的引导延迟与 BGV/BFV 相近。

4. TFHE

在 TFHE 中，引导操作在某种程度上类似于 BGV/BFV 方案的引导 —— 它能够减少噪声。但由于 TFHE 没有“等级（level）”的概念，无需考虑与等级相关的问题。

然而，TFHE 的引导具有两个重要的区别：

延迟非常低
引导操作的延迟极小，每秒可以执行成千上万次引导，如果使用 GPU 加速，性能还会更高。
支持“可编程引导（Programmable Bootstrapping）”
在引导过程中，可以同态地评估一个查找表（LUT）函数，且几乎没有额外开销。

如，假设一个密文加密的是一个 $4$ -bit 的值，即取值范围为 $\ldots, 15]$ 的整数，那么在引导的同时，可以“免费”地评估任何一个将 $4$ -bit 输入映射为 4-bit 输出的函数。

这意味着在 TFHE 中，同态计算变成了 一系列的加法、乘法和查找表函数的评估。因此：

引导的速度比其他方案快了若干个数量级；
计算可以用更丰富的语言表达；
实现复杂函数所需的操作次数更少；
无需像 CKKS 那样通过增加参数规模来支持深层电路。

5. 总结

引导（Bootstrapping）技术使得同态计算可以持续不断地进行下去。它的实现依赖于修改密文关联的“等级（level）”与“噪声（noise）”。具体如何修改、其延迟（latency）和吞吐量（throughput）等性能指标，都取决于所采用的具体 FHE 加密方案。

为了总结各种方案下引导的表现，以下我提供了一张对比表，内容摘自目前（2022年11月）所知的相关研究论文。

在这里插入图片描述
其中：

[1] 指：2021年论文Bootstrapping for HElib
[3] 指：2021年论文Sine Series Approximation of the Mod Function for Bootstrapping of Approximate HE
[4]指：Zama团队2022年7月6日博客Announcing Concrete-core v1.0.0-gamma with GPU acceleration

对于表中 BGV 的时间数据（来源于2021年论文Bootstrapping for HElib），使用了 thin-bootstrapping 的计时方式：也就是说，假设每个明文槽（plaintext slot）仅包含一个基本域/环上的元素，而不是扩展域/环的元素。这种形式在实际应用中最具相关性。

需要注意的是，对于 BGV，还可以考虑第四种性能度量方式：

即引导的摊销成本，涵盖所有明文槽以及未来可以“免费”执行的乘法次数（即无需再次引导）。
- 在以上表格中未纳入这一项，但可以粗略理解为：将原始吞吐量乘上 15 到 30 的系数，具体取决于使用的参数集合。

2022年论文BASALISC: Flexible Asynchronous Hardware Accelerator for Fully Homomorphic Encryption 中提出了一种用于 BGV 的硬件加速器设计，它在明文空间为 $Z/(127^3)Z$ 、并具有 64 个明文槽的情况下，实现了 40 毫秒的引导延迟。预计如果为其他同态加密方案也设计专用硬件，加速效果也将达到3 个数量级的提升。

至于 CKKS 的引导时间，采用2021年论文Sine Series Approximation of the Mod Function for Bootstrapping of Approximate HE 中的实验数据，其引导误差为 $2^{-25}$ 。

参考资料

[1] Zama团队2022年11月16日博客 Bootstrapping for Dummies