受到风险投资热捧，以下是 FHE 生态系统中值得关注的项目

原作者：Poopman

原文翻译：Joyce、BlockBeats
编者注：

FHE 是最近加密社区中的一个热门技术话题。

两周前，以太坊 Layer 2 Fhenix 宣布完成由 Hack VC 领投的 $1500 万 A 轮融资。早在去年，Fhenix 就曾获得由 Multicoin 领投的种子轮融资。Fhenix 是一个由 FHE Rollups 和 FHE Coprocessors 提供支持的以太坊 L2，可以运行基于 FHE 的具有链上机密计算的智能合约。昨天，正在进行重大更新的 Arweave 创始人 Sam Williams 也在社交媒体上发文称，即将推出在 AO 流程内使用 FHE 进行隐私计算的功能。

FHE 生态项目众多，社区 KOL Poopman 的这篇长文对 FHE 的概念和生态项目进行了基本回顾，并提出了 FHE 面临的技术挑战和可能的解决方案，BlockBeats 整理如下：

FHE 开启了无需解密即可对加密数据进行计算的可能性。当与区块链、MPC、ZKP（可扩展性）结合时，FHE 提供了必要的机密性并支持各种链上用例。

在本文中，我将介绍四个问题，即 FHE 的背景、FHE 的工作原理、FHE 生态系统的 5 个景观以及 FHE 当前面临的挑战和解决方案。

FHE 背景

全场电磁场最早在1978年被提出，但由于计算复杂度较高，在相当长的一段时间内，它仅停留在理论层面，并未真正应用于实际。直到2009年，Craig为全场电磁场开发了切实可行的模型，才引发了人们对全场电磁场的研究兴趣。

2020 年，Zama 推出了 TFHE 和 fhEVM，使 FHE 成为加密货币领域的焦点。从那时起，我们看到了通用 EVM 兼容的 FHE L1/L2（例如 Fhenix、Inco）和 FHE 编译器（例如 Sunscreen 等）的出现。

FHE 如何运作？

你可以想象一个盲盒，里面有一个谜题。然而，盲盒无法知道你给它的谜题的任何信息，但它仍然可以用数学方法计算出结果。

如果这太抽象，你可以从我对 FHE 的简单解释中了解更多信息。FHE 是一种隐私技术，允许在不先解密的情况下对加密数据进行计算。换句话说，任何第三方或云都可以处理敏感信息，而无需访问其中的任何数据。

那么 FHE 的用例是什么？通过 ZKP 和 MPC 增强机器学习、云计算、链上赌博的隐私。私人链上交易/私人智能合约/以隐私为中心的虚拟机（如 FHEVM）等。

一些 FHE 用例包括：私人链上计算、链上数据加密、公共网络上的私人智能合约、机密 ERC 20、私人投票、NFT 盲拍、更安全的 MPC、抢先交易保护、无需信任的桥梁。

FHE 生态系统

总体来说，链上 FHE 的前景可以概括为五个方面：通用 FHE、针对特定用例（应用）的 FHE/HE、FHE 加速硬件、FHE Wif AI、替代解决方案。

通用 FHE 区块链和工具

它们是实现区块链机密性的骨干。这包括 SDK、协处理器、编译器、新执行环境、区块链、FHE 模块……最具挑战性的是将 FHE 引入 EVM，即 fhEVM。

fhEVM：

扎马（ @zama_fhe ），为fhEVM代表——首家提供TFHE（全同态加密）+fhEVM（全同态虚拟机）解决方案的提供商。

菲尼克斯（ @FhenixIO ），在ETH上实现FHE L2（第二层）+FHE协处理器。

Inco 网络 ( @inconetwork )，专注于游戏/RWA（现实世界资产）/DID（去中心化身份）/社交等领域与EVM兼容的FHE L1。

FairMath（ @FairMath ) 是一个全同态虚拟机 (FHE-(E)VM) 研究组织，与 openFHE 合作推动 FHE 的实施和采用。

FHE 基础设施工具：

Octra 网络 ( @octra )，一种支持HFHE（高阶全同态加密）隔离执行环境的区块链。

防晒霜 （ @SunscreenTech ) 是一个基于 Rust 的全同态编译器，依赖于微软的 SEAL 库。

费尔布洛克 ( @0x fairblock 是一家可编程加密和条件解密服务提供商，也支持 tFHE（门限全同态加密）。

德羅 ( @DeroProject )、L1 采用 HE（同态加密）支持私人交易（不是 FHE）。

蓼属植物（ @ArciumHQ )，由 @elusivprivacy 团队，是结合HE（同态加密）+MPC（多方计算）+ZK（零知识证明）隐私的L1。

Shibraum FHE 链条、FHE L1 采用 zama TFHE 溶液制成。

适合特定应用的 FHE/HE

半影区 ( @penumbrazone ): 使用 tFHE 作为其屏蔽交易所/池的跨链 Cosmos dex (appchain)。

zkHold-em ( @zkHoldem ：是 Manta 上的一款扑克游戏，使用 HE 和 ZKP 来证明游戏的公平性。

硬件加速的 FHE

每当 FHE 用于密集计算（例如 FHE-ML）时，引导以减少噪声增长都至关重要。硬件加速等解决方案在促进引导方面发挥着重要作用，其中 ASIC 表现最佳。

Optalysys（ @Optalysys ) 是一家专注于通过光学计算加速包括 FHE 在内的所有 TEE 相关软件的硬件公司。

连锁反应（ @chainreactioni0 ) 是一家硬件公司，生产有助于提高挖矿效率的芯片。他们计划在 2024 年底推出一款 FHE 芯片。

因戈尼亚马 ( @Ingo_zk ）是一家专注于ZKP/FHE硬件加速的半导体公司，现有产品包括ZPU。

囊性（ @cysic_xyz ）是一家硬件加速公司，现有产品包括自研FPGA硬件，以及即将推出的ZK DePiN芯片、ZK Air和ZK Pro。

每家公司都专门生产可以加速 FHE 的启动/计算的硬件，例如芯片、ASIC 和半导体。

人工智能

最近，人们对将 FHE 集成到 AI/ML 中的兴趣日益浓厚，FHE 可以防止机器在处理敏感信息时学习任何敏感信息，并在整个过程中为数据、模型和输出提供机密性。

Ai x FHE 成员包括：

心灵网络（ @mindnetwork_xyz )，一个 FHE 重新质押层，用于通过高价值数据加密和私人投票来保护权益证明 (PoS) 和 AI 网络，减少节点勾结和操纵的机会。

SightAl（ @theSightAI )，具有可验证的 FHE AI 推理区块链和可验证的 FHE-ML。区块链由三个主要部分组成：Sight Chain、数据聚合层 (DA 层) 和 Sight 推理网络，FHE-ML 任务在其中执行。

基于人工智能（ @getbasedai ), Based AI 是一个 L1 区块链，它使用一种名为 Cerberus Squeezing 的机制将 FHE 与大型语言模型 (LLM) 相结合，可以将任何 LLM 转换为加密的零知识大语言模型 (ZL-LLM)。

私人 Al ( @Privasea_ai ), Privasea AI 是一个AI网络，允许用户使用HESea库中的FHE方案加密他们的数据或模型，然后将其上传到Privasea-AI网络，区块链在该网络中以加密状态处理数据。

HESea库功能全面，包含TFHE、CKKS、BGV/BFV等不同的库，并且兼容多种方案。

替代解决方案 PC/ZKFHE

有的不使用FHE，而是使用MPC来保护高价值数据并进行盲计算，有的则使用ZKSNARK来保证FHE对加密数据计算的正确性，分别是：

Nillion 网络 ( @nillionnetwork )，一种使用 MPC 来分散和存储高价值数据的计算网络，同时允许用户编写程序并执行盲计算。Nillion 由两个主要组件组成：协调层和 Petnet。协调层充当支付渠道，而 Petnet 执行盲计算和高价值数据的存储。

Padolabs ( @padolabs ），Pado 是一个使用 FHE 处理敏感数据的计算网络，同时利用 MPC-TLS 和 ZKP 来确保计算的正确性。

FHE 挑战与解决方案

与 ZK 和 MPC 不同，FHE 还处于早期阶段。FHE 现在的瓶颈是什么？为了增强计算的安全性，加密时会给密文添加一些噪音。当密文中积累了太多噪音时，就会变得噪音太大，最终影响输出的准确性。不同的解决方案都在探索如何有效消除噪音，又不对设计施加太多限制，包括 TFHE、CKKS、BGV 等。

FHE 面临的主要挑战包括：

性能缓慢：目前使用 fh-EVM 的隐私智能合约只有 5 TPS，相比纯数据，TFHE 现在慢了约 1000 倍。

尚不适合开发人员：仍然缺乏标准化的算法和整体支持的FHE工具。

高计算开销（成本）：这可能导致由于噪声管理和复杂的计算引导而导致节点集中化。

FHE 在不安全链上的风险：为了确保任何门限解密系统的安全性，解密密钥分布在节点之间。然而，由于 FHE 的高开销，这可能导致验证者数量较少，因此串通的可能性更高。

解决方案包括：

可编程增强：允许在启动期间应用计算，从而提高特定应用的效率。

硬件加速：与 OpenFHE 库一起开发 ASIC、GPU 和 FPGA，以加速 FHE 性能。

更好的门限解密系统。简而言之，为了让链上 FHE 更安全，我们需要一个系统（可以是 MPC）来确保：低延迟；降低节点进入门槛并实现去中心化；容错。

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