2009年，IBM的研究人员Gentry首次设计出一个真正的全同态加密体制，即可以在不解密的条件下对加密数据进行任何可以在明文上进行的运算，使得对加密信息仍能进行深入和无限的分析，而不会影响其保密性。经过这一突破，存储他人机密电子数据的服务提供商就能受用户委托来充分分析数据，不用频繁地与用户交互，也不必看到任何隐私数据。同态加密技术允许公司将敏感的信息储存在远程服务器里，既避免从当地的主机端发生泄密，又依然保证了信息的使用和搜索；用户也得以使用搜索引擎进行查询并获取结果，而不用担心搜索引擎会留下自己的查询记录。为提高全同态加密的效率，密码学界对其研究与探索仍在不断推进，这将使得全同态加密越来越向实用化靠近。

现有的机器学习算法不能对加密后的数据进行分析技术，而很多领域如医疗、金融等又要求数据保持机密性和安全性，这促进了加密机器学习的产生和发展。同态加密技术是解决这一问题的主要思路，它可以保证在不解密的情况下对密文进行计算，使得解密后的结果与对明文执行相同计算得到的结果相同。

The Microsoft Simple Encrypted Arithmetic Library goes open source

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https://github.com/Microsoft/SEAL