備受VC追捧的FHE生態值得關注的項目

原作者： 普普曼

原文翻譯：Joyce、BlockBeats
編按：

FHE是近期加密社群的熱門科技話題。

兩週前，以太坊 Layer 2 Fhenix 宣布完成由 Hack VC 領投的 $1500 萬 A 輪融資。早在去年，Fhenix 就獲得了 Multicoin 領投的種子輪融資。 Fhenix 是由 FHE Rollups 和 FHE Coprocessors 提供支援的以太坊 L2，它可以運行基於 FHE 的智能合約並進行鏈上機密計算。昨天，正在進行重大更新的Arweave創始人Sam Williams也在社群媒體上發文稱，AO流程內使用FHE進行私人運算的功能即將上線。

FHE生態項目很多。社群KOL Poopman的這篇長文對FHE和生態計畫的概念進行了基本回顧，並提出了FHE面臨的技術挑戰和可能的解決方案。 BlockBeats 編譯如下：

FHE 開啟了在不解密加密資料的情況下進行計算的可能性。當與區塊鏈、MPC、ZKP（可擴展性）結合時，FHE 提供必要的機密性並支援各種鏈上用例。

在這篇文章中，我將介紹四個問題，即FHE的背景、FHE的工作原理、FHE生態的5個景觀以及FHE當前的挑戰和解決方案。

FHE 背景

FHE於1978年首次提出，但由於其計算複雜性，在相當長的一段時間內並不實用，而且相當理論化。直到2009年，Craig提出了FHE的可行模型，才引發了人們對FHE的研究興趣。

2020年，Zama推出了TFHE和fhEVM，使FHE成為加密貨幣領域的焦點。此後，我們看到了通用EVM相容的FHE L1/L2（如Fhenix、Inco）和FHE編譯器（如Sunscreen等）的出現。

FHE 如何運作？

你可以想像一個盲盒，裡面有一個拼圖。然而，盲盒無法知道你給它的謎題的任何信息，但它仍然可以通過數學方式計算出結果。

如果這太抽象，您可以從我對 FHE 的簡單解釋中了解更多。 FHE 是一種隱私技術，允許在不解密資料的情況下對加密資料進行計算。換句話說，任何第三方或雲端都可以處理敏感訊息，而無需存取內部的任何數據。

那麼 FHE 的用例有哪些呢？透過 ZKP 和 MPC 增強機器學習、雲端運算、鏈上賭博的隱私。私密的鏈上交易/私密的智能合約/FHEVM等注重隱私的虛擬機等

一些 FHE 用例包括：私有鏈上運算、鏈上資料加密、公有網路上的私有智慧合約、機密 ERC 20、私人投票、NFT 盲目拍賣、更安全的 MPC、搶先交易保護、去信任橋。

FHE生態系統

總的來說，鏈上FHE的前景可以概括為五個領域：通用FHE、針對特定用例（應用）的FHE/HE、FHE加速硬體、FHE Wif AI和替代解決方案。

通用 FHE 區塊鏈和工具

他們是實現區塊鏈保密性的中堅力量。這包括SDK、協處理器、編譯器、新的執行環境、區塊鏈、FHE模組…最具挑戰性的是將FHE引入EVM，即fhEVM。

fhEVM：

紮馬（ @zama_fhe ），以fhEVM為代表－第一家提供TFHE（全同態加密）+fhEVM（全同態虛擬機器）解決方案的供應商。

菲尼克斯 ( @FhenixIO ），在 ETH 上實現 FHE L2（第二層）+ FHE 協處理器。

英科網路（ @inconetwork ），專注於遊戲/RWA（現實世界資產）/DID（去中心化身分）/社交等領域的EVM相容FHE L1。

公平數學（ @FairMath ），全同態虛擬機器（FHE-(E)VM）研究組織，與 openFHE 合作，促進 FHE 的實施和採用。

FHE 基礎設施工具：

奧克特拉網路（ @奧克特拉 ），支援HFHE（高階全同態加密）隔離執行環境的區塊鏈。

防曬乳 （ @SunscreenTech ），一個基於Rust的完全同態編譯器，依賴微軟的SEAL函式庫。

費爾布洛克（ @0x 公平區塊 ），可程式加密和條件解密服務供應商，也支援tFHE（閾值全同態加密）。

德羅（ @DeroProject ），L1 具有 HE（同態加密）支援私有交易（不是 FHE）。

弧金 ( @ArciumHQ ），由 @elusiv隱私 團隊，是一個結合HE（同態加密）+ MPC（多方計算）+ ZK（零知識證明）隱私的L1。

Shibraum FHE 鏈條，FHE L1 採用 zama TFHE 溶液製成。

適用於特定應用的 FHE/HE

半影草酮（ @penumbrazone ）：使用 tFHE 作為其屏蔽交換/池的跨鏈 Cosmos dex（appchain）。

zkHold-em ( @zkHoldem )：是Manta上的撲克遊戲，使用HE和ZKP來證明遊戲的公平性。

硬體加速 FHE

每當 FHE 用於密集計算（例如 FHE-ML）時，引導以減少噪音增長至關重要。硬體加速等解決方案在促進引導方面發揮重要作用，其中 ASIC 的性能最佳。

光學系統（ @Optalysys ），一家硬體公司，專注於透過光計算加速所有 TEE 相關軟體，包括 FHE。

連鎖反應（ @鏈反應i0 ），硬體公司，生產有助於提高採礦效率的晶片。他們計劃在 2024 年底推出 FHE 晶片。

因戈亞馬 ( @Ingo_zk ）是一家專注於ZKP/FHE硬體加速的半導體公司。現有產品包含ZPU。

胞質（ @cysic_xyz ）是一家硬體加速公司，現有產品包括自主研發的FPGA硬件，以及即將推出的ZK DePiN晶片、ZK Air和ZK Pro。

每家公司都專門生產可以加速 FHE 啟動/計算的晶片、ASIC 和半導體等硬體。

人工智慧XFHE

最近，人們對將 FHE 整合到 AI/ML 中越來越感興趣，其中 FHE 可以防止機器在處理敏感資訊時學習任何敏感信息，並在整個過程中為資料、模型和輸出提供機密性。

Ai x FHE 成員包括：

心靈網絡（ @mindnetwork_xyz ），一個 FHE 重新質押層，用於透過高價值資料加密和私人投票來保護權益證明（PoS）和人工智慧網絡，減少節點共謀和操縱的機會。

視線阿爾（ @theSightAI ），具有可驗證 FHE-ML 的可驗證 FHE AI 推理區塊鏈。區塊鏈由三個主要部分組成：視覺鏈、資料聚合層（DA 層）和執行 FHE-ML 任務的視覺推理網路。

基於人工智慧（ @getbasedai ），Based AI是一個L1區塊鏈，它使用一種稱為Cerberus Squeezing的機制將FHE與大語言模型（LLM）集成，可以將任何LLM轉換為加密的零知識大語言模型（ZL-LLM） 。

私人私人 ( @Privasea_ai ），Privasea AI 是一個人工智慧網絡，允許用戶使用 HESea 庫中的 FHE 方案對其數據或模型進行加密，然後將其上傳到 Privasea-AI 網絡，在該網絡中區塊鏈以加密狀態處理數據。

HESea庫很全面，包含TFHE、CKKS和BGV/BFV的不同庫，並且與一系列方案相容。

替代解決方案 PC/ZKFHE

有的不使用FHE，而是使用MPC來保護高價值資料並進行盲計算，而有些則使用ZKSNARK來確保FHE對加密資料計算的正確性。他們是：

億聯網路（ @nillionnetwork ），一種使用 MPC 去中心化和存儲高價值數據的計算網絡，同時允許用戶編寫程式並執行盲計算。 Nillion 由兩個主要組件組成：協調層和 Petnet。協調層充當支付通道，而Petnet則執行盲運算和高價值資料的儲存。

帕多實驗室 ( @padolabs ），Pado是使用FHE處理敏感資料的計算網絡，同時利用MPC-TLS和ZKP來確保計算的正確性。

FHE 挑戰與解決方案

與 ZK 和 MPC 不同，FHE 仍處於早期階段。 FHE現在的瓶頸是什麼？為了增強計算的安全性，加密時會在密文中加入一些雜訊。當密文中累積太多雜訊時，它就會變得雜訊太大，最終影響輸出的準確性。不同的解決方案都在探索如何有效消除噪音而又不對設計施加太多限制，包括TFHE、CKKS、BGV等。

FHE 的主要挑戰包括：

效能緩慢：目前使用fh-EVM的私有智能合約只有5 TPS。與純數據相比，TFHE 現在大約慢了 1000 倍。

尚不適合開發者：仍缺乏標準化演算法和整體支援的FHE工具。

高運算開銷（成本）：由於雜訊管理和複雜的運算引導，這可能會導致節點集中。

不安全鏈上 FHE 的風險：為了確保任何閘限解密系統的安全性，解密金鑰都分佈在節點之間。然而，由於 FHE 的開銷較高，這可能會導致驗證者數量較少，從而導致串通的可能性較高。

解決方案包括：

可程式升壓：它允許在啟動期間應用計算，從而在針對特定應用的同時提高效率。

硬體加速：開發 ASIC、GPU 和 FPGA 以及 OpenFHE 庫，以加速 FHE 效能。

更好的閾值解密系統。簡而言之，為了讓鏈上FHE更安全，我們需要一個系統（可以是MPC）來確保：低延遲；降低節點進入門檻，實現去中心化；容錯能力。

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本文源自網路：備受VC追捧，FHE生態圈值得關注的項目

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