Vitalik 预言的新技术风暴：FHE 的崛起重塑加密世界

全同态加密的优势：与传统加密算法相比，其独特之处在于第三方可以在不解密的情况下对加密数据进行任意数量的计算和操作，为隐私计算提供了新的可能性。

FHE 的定义

同态加密（FHE）：允许对密文进行特定形式的代数运算，得到的结果仍是加密的，解密结果与对明文进行相同运算的结果一致。与零知识证明相比，全同态加密最大的优势在于赋予云端对加密数据进行计算的能力，从而保护敏感信息不被第三方访问。

全同态加密（FHE）可以分解为：

• FHE中的HE代表同态加密技术，其核心特点是允许对密文进行计算和运算，而这些运算可以直接映射到明文上，即加密数据的数学性质保持不变；

• FHE 中的 F 代表同态的全新水平，允许对加密数据进行无限制的计算和操作。

FHE 与 ZK 和 MPC 的比较

在隐私赛道，处于行业技术最前沿的三大技术是：FHE、ZK、MPC。

全同态加密（FHE）可以对加密数据进行各种操作而无需先解密，从而高度保护了数据的隐私性。同时，FHE为云计算、区块链等领域提供了强有力的安全保障。

零知识证明（ZK）是一种先进的密码学技术，在保护数据隐私和确保事实正确性方面发挥着关键作用。通过 ZK，一方可以在不透露与声明相关的具体数据的情况下向另一方证明该声明的真实性，从而有效保护数据主体的隐私。ZK 被广泛应用于构建区块链扩展解决方案，例如 zk-rollups。

多方计算（MPC）是一种基于密码技术的计算模型，可以保护参与方的隐私数据，在不暴露隐私输入的情况下完成计算任务。MPC技术将计算过程分解为多个步骤，并在每个步骤中引入加密和解密操作，从而使多方可以参与计算而不会泄露隐私信息。

从以上比较可以看出，FHE技术注重在不解密数据的情况下进行计算，从而保护数据的隐私；ZK技术注重在保护语句隐私的同时证明语句的正确性；MPC技术致力于实现多方安全计算，保证计算过程中参与各方的隐私安全。

FHE 的重要性

更好地保护隐私和安全： FHE通过对数据进行加密来保证计算过程中数据的私密性和安全性，从而防止数据泄露和攻击。这种加密方式利用数学原理和密码技术，使云计算环境中的安全计算成为可能。在计算过程中，包括数据处理者在内的任何人都无法查看数据的原始内容，从而达到不暴露原始数据的目的。

更多使用场景： FHE 可以应用于金融领域的安全数据处理、医疗领域的隐私保护、安全云计算、电子投票、物联网的安全数据传输等诸多领域。通过 FHE 技术，各行各业可以实现安全的数据处理和传输，保障用户隐私信息的安全，促进各行业的数字化和智能化发展。因此，无论在 Web 2 还是 Web 3 中，FHE 都比 ZK 和 MPC 拥有更广泛的应用场景。

FHE领域重点项目

座间

Zama 是一个专注于完全同态加密技术的项目。

项目致力于开发和推广全同态加密解决方案，以保护区块链和人工智能领域的数据隐私。全同态加密是 Zama 的核心技术，允许对加密数据进行任意计算而无需解密，从而确保数据在处理过程中的隐私性。Zama 提供了一套强大的开源全同态加密库和解决方案，让从独立开发者到大型企业的每个人都可以构建端到端的加密应用程序，而无需了解任何有关密码学的知识。

Zamas 的产品和服务主要面向医疗健康、金融服务、广告、国防、生物识别和政府安全等行业，通过其技术，Zama 能够为这些行业提供隐私保护的机器学习和智能合约解决方案。此外，Zama 还积极参与各种合作，进一步推动其 FHE 技术的应用。例如，它与 Mind Network 合作，将其 Concrete ML 解决方案集成到 Mind Networks 的 FHE 验证网络中，为去中心化的 AI 验证树立新标准。它还与 Privasea 合作，共同探索 AI、数据安全和 ML 领域，并基于 ZAMA-ConcreteML 平台开发一系列隐私保护的 AI 应用程序。

Zama 已完成由 Multicoin Capital 和 Protocol Labs 领投的 $73 百万 A 轮融资，其他参与者包括 Metaplanet、Blockchange Ventures、Vsquared Ventures 和 Stake Capital。

菲尼克斯

Fhenix 是基于以太坊的第 2 层解决方案，由 FHE Rollups 和 FHE Coprocessors 提供支持。

Fhenix与以太坊虚拟机（EVM）完全兼容，并提供对Solidity语言的全面支持，可运行基于FHE的智能合约，实现链上机密计算。与其他解决方案不同的是，Fhenix没有采用zkFHE，而是采用Optimistic Rollup替代ZK Rollup，同时利用Zamas FHE技术通过fhEVM实现链上机密性，并专注于TFHE（Threshold FHE）技术的研发与应用。TFHE技术在多方参与下可实现全同态加密，为保护用户隐私和数据安全提供更可靠的解决方案。Fhenix的上线将为以太坊生态带来更多的隐私保护与安全，推动区块链技术在更多领域的应用与发展。

2024年4月2日，Fhenix宣布将与EigenLayer合作开发FHE协处理器，希望将FHE引入智能合约。所谓的FHE协处理器专注于计算加密数据，而无需先解密信息。FHE计算任务不需要在以太坊、L2或L3上处理，而是由指定的处理器处理。FHE协处理器将受到Fhenix的FHE Rollup和EigenLayer质押机制的保护。根据路线图，Fhenix计划于2025年1月启动主网。

2023 年 9 月，Fhenix 完成 $7 百万种子轮融资，由 Sora Ventures、Multicoin Capital 和 Collider Ventures 领投，Node Capital、Bankless、HackVC、TaneLabs 和 Metaplanet 参投。Fhenix 项目通过结合全同态加密技术与以太坊 L2 解决方案为区块链领域带来创新的机密计算能力，并在多个领域展现出广阔的应用潜力。

秘密网络

Secret Network 是一个专注于隐私的区块链项目，旨在为去中心化应用程序 (DApp) 提供隐私保护。该项目允许开发人员构建新型的无需许可的隐私保护应用程序。

Secret Network 是使用 Cosmos SDK 和 Tendermint BFT 构建的 Layer 1 区块链，是一个以隐私为中心的智能合约平台，是第一个在主网上提供隐私智能合约的项目。该项目通过集成英特尔 SGX（Software Guard Extensions）技术增强了隐私保护能力。Secret Network 原名 Enigma，最初希望基于以太坊生态发展，但后来由于性能瓶颈，改为通过 Cosmos SDK 开发一条支持隐私计算的独立公链。这条链不仅支持隐私计算，还可以实现与其他 Cosmos 生态的互操作，为广泛的区块链网络带来隐私。

Secret Network 的核心技术创新在于集成了 Intel SGX，使其能够在保持区块链透明度的同时为用户提供数据隐私。Secret Network 通过其独特的隐私保护能力，为 Web 3.0 应用提供数据隐私，推动去中心化金融等领域的发展。

防晒霜

Sunscreen 是一个以隐私为重点的区块链项目，致力于为工程师提供使用 FHE 等加密技术构建和部署私有应用程序的解决方案。

该公司已经开源了自己的 FHE 编译器，这是一个基于 Web3 的原生编译器，可以将普通的 Rust 函数转换为具有隐私保护功能的 FHE 等效函数，为无需硬件加速的算术运算（如 DeFi）提供高性能。此外，FHE 编译器还支持 BFV FHE 方案。与此同时，Sunscreen 正致力于构建与 FHE 编译器兼容的 ZKP 编译器，以确保计算完整性，尽管在同态操作证明时整体速度较慢。此外，该公司还在寻求用于存储 FHE 密文的去中心化存储系统。

在未来的路线图中，Sunscreen 将首先支持测试网中的隐私交易，然后支持预先确定的隐私程序，最后允许开发人员使用其 FHE 和 ZKP 编译器编写任意隐私程序。

2022 年 7 月，Sunscreen 完成 $4.65 万美元种子轮融资，由 Polychain Capital 领投，Northzone、Coinbase Ventures、DAO 5 等参投。个人投资者包括 Naval Ravikan、Entropy 创始人 Tux Pacific 等。Sunscreen 联合创始人包括 Ravital Solomon 和隐私网络 NuCypher 联合创始人 MacLane Wilkison。该公司旨在帮助工程师基于全同态加密构建应用程序。此前，Sunscreen 在 Pre-Seed 轮融资中获得 $57 万美元。

心灵网络

Mind Network 是一个由 Zama 支持的重新质押层，旨在实现 HTTPZ，即端到端加密互联网的愿景。

该网络产品包括针对AI和DePIN网络的FHE重新质押解决方案MindLayer、FHE授权的隐身地址协议MindSAP以及基于FHE验证者网络创建的FHE DataLake MindLake。用户可以通过MindLayer将BTC和ETH的LST代币重新质押到Mind Network，并引入FHE增强型验证者，实现端到端的加密验证和计算过程。同时，它引入了专门为AI机器学习任务设计的智能证明（PoI）共识机制，以确保FHE验证者之间的公平和安全分配。FHE计算也可以通过硬件加速。MindLake是一个数据存储Rollup，用于链上加密数据计算。此外，Mind Network正在与AltLayer、EigenDA和Arbitrum Orbit合作推出Rollup链。Mind Networks测试网已经上线。 2023年6月，Mind Network完成$2.5万美元种子轮融资，投资人包括币安实验室、Comma 3 Ventures、SevenX Ventures、HashKey Capital、Big Brain Holdings、Arweave SCP Ventures、Mandala Capital等。同时入选币安实验室第五季孵化计划、入选Chainlink BUILD计划、获得以太坊基金会Fellowship Grant。

普里瓦西

Privasea 是一个集成全同态加密机器学习（FHEML）的分布式计算网络项目，并推出了基于 FHE 技术的 DApp ImHuman，以保证人脸验证（PoH）的安全执行。

用户一旦创建ImHuman账户，如果忘记密码，将无法找回。ImHuman将使用前置摄像头扫描面部图像并在手机上加密，不会发送到任何服务器，Privasea也无法访问。加密后的面部图像将被发送到Privasea服务器，用于生成个人NFT，完成面部验证。通过PoH验证的用户将获得专属空投。目前，ImHuman仅在Google Play上可用，很快将在App Store上线。Privasea还建立了AI DePIN基础设施Privasea AI Network，目前已作为测试网络上线。通过建立去中心化计算网络，测试网络为FHE AI任务提供可扩展的分布式计算资源，从而降低数据集中处理的风险。Privasea的FHE解决方案由Zamas特定的机器学习支持。截至2024年3月，Privasea已完成$5百万种子轮融资，投资者包括币安实验室、Gate Labs、MH Ventures、K 300、QB Ventures、CryptoTimes等。4月，Privasea完成新一轮战略融资，投资者包括OKX Ventures和软银参股的孵化器Tanelabs。

FHE 轨道的风险

FHE 效率低下： 在目前的区块链行业中，由于算力和算法的限制，ZK技术的实现难度非常大。FHE所需要的算力比ZK高出4-5个数量级（约1000-10000倍），所以现阶段完全实现FHE的难度非常大。现阶段只能实现FHE的加减运算，但这仍然需要大量的计算，这会导致计算效率低下，并且需要大量的算力，成本也会大幅增加。

FHE 的市场需求不强： 虽然采用 FHE 可以解决部分行业面临的问题，但是 FHE 的实施难度和成本较高，导致愿意采用 FHE 的项目较少。加之隐私对于大部分用户来说都是无痛需求，作为一项公共服务，很少有人愿意为隐私溢价买单。市场对 FHE 的需求不强，导致各项目方开发 FHE 的意愿也不是很强烈。因此 FHE 近几年一直处于发展停滞阶段，并未落地真正的应用。

算力基础设施薄弱： 实现FHE的基本前提是需要大量的算力，FHE加法计算的事实证明CPU无法满足FHE最基本的计算需求，需要GPU和ASIC来满足。但是由于AI产业的兴起，全球目前正处于算力短缺阶段，Nvidia的GPU产能排期到2025年，而Crypto行业的去中心化算力项目由于总算力不足以及带宽、TPS等硬件设备问题，并不具备发展FHE的条件。在这种算力短缺的背景下，想要大规模发展FHE赛道是不现实的。

总结

首先，FHE作为密码学的圣杯，通过其独特的算法，可以让第三方在无需解密的情况下对加密数据进行任意数量的计算和操作，为隐私计算提供了新的可能性。FHE技术在实现安全的数据共享和处理的同时，可以有效保护用户数据隐私。不仅在密码行业，在现实社会的各行各业，都可以发挥创新作用，为各行各业解决现有的隐私问题。

其次，作为早期赛道，FHE 面临诸多困难。FHE 的效率受限于当前区块链行业算力和算法限制，使得 FHE 技术落地难度较大。虽然 FHE 可以解决部分行业问题，但所需的算力约为 ZK 的 1000-10000 倍，因此 FHE 只能实现加减运算，其应用受到市场需求低、算力基础设施薄弱等影响，使得 FHE 发展停滞不前。

总体来说，FHE 是一个非常有前景和开创性的赛道，FHE 技术在实现安全的数据共享和处理的同时，能够有效保护用户数据隐私。但由于效率和成本问题导致基础设施有限、市场需求低，FEH 在落地过程中面临诸多困难。因此，FHE 是 Crypto 行业未来发展的一个方向，但现阶段还处于早期阶段，尚不具备项目落地的条件。

本文来源：Vitalik预言的新技术风暴：FHE崛起重塑加密世界

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