揭秘FHE技術：探索零知識技術以外的資料隱私方案

自2009年比特币问世以来，区块链技术已经发生了巨大的演变，从一个简单的加密货币账本转变为一个广泛应用于去中心化应用的平台。其基本属性——不可篡改性、透明度和去中心化——已经确立了区块链作为一个安全数据交易的坚固框架，消除了对传统中介的需求。

尽管区块链技术已进步，但对数据隐私的担忧仍然存在。虽然区块链通过加密确保了数据传输的安全性，但为了处理数据而进行的解密过程可能存在潜在的安全漏洞。特别是在数据保密性和完整性至关重要的领域，如去中心化应用（dApps）和运行在Web3框架内的金融系统中，这种漏洞尤为显著。

为了缓解这些风险，诸如全同态加密 (FHE) 和零知识证明 (ZKP) 等先进加密方法变得愈发重要。这些技术提供了一种革命性的方法，可以在不透露底层敏感信息的情况下对数据进行计算和验证其机密性。

在本文中，我们将深入分析了 FHE 与 ZKP 在提升区块链应用隐私性方面的关键作用，并强调这些技术在未来区块链数据隐私领域发展潜力的重要性。

简介

FHE 和 ZKP 的历史可以追溯到几十年前。随着时间的推移，两者都经历了重大发展，在增强数据隐私方面仍然发挥着重要作用。

全同态加密（FHE）

FHE 是一种复杂的加密方法，允许直接对加密数据执行函数，从而在整个过程中保持其机密性。从本质上来说，FHE 在存储和计算过程中都保持数据加密，将加密视为一个安全的「黑匣子」，只有密钥所有者才能解密输出结果。FHE 的概念最初在 1978 年提出，旨在修改计算机硬件以实现加密数据的安全处理。然而，直到 2009 年，随着计算能力的进步，一个可行的 FHE 方案才得以出现。这项突破很大程度上归功于 Craig Gentry，他创新的工作标志着该领域的重大里程碑。

<img src="/static/imghw/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/887/227/171506727041753.png" class="lazy" alt="揭秘FHE技術：探索零知識技術以外的資料隱私方案">图片来源于 Zama

关键术语解释：

• 全同态（Fully）：表示能够对加密数据执行各种操作，如加法和乘法。
• 同态（Homomorphic）：指能够在不解密的情况下直接对加密数据进行计算的能力。
• 加密（Encryption）：描述将信息转换为安全格式以防止未经授权的访问的过程。

自2009年以来，FHE领域取得了显著进展，其中一项重大突破发生在2013年，该突破简化了重线性化过程并显著提高了FHE的效率。这些进展彰显了FHE在对加密数据执行各种算术操作方面的能力，保护数据的安全性和完整性，同时又不暴露数据内容。

零知识证明 (ZKP)

ZKP 最早出现在 1985 年 Shafi Goldwasser、Silvio Micali 和 Charles Rackoff 撰写的开创性论文《交互式证明系统的知识复杂性》中提出。ZKP 最初仅为理论概念，直到 2012 年出现 zk-SNARKs 才迎来重大发展。zk-SNARKs 是 一种 ZKP，可以在几乎不泄露任何信息的情况下验证任何计算的真实性。

在典型的ZKP中，有两个主要角色：证明者和验证者。证明者的目标是确认特定声明，验证者的角色是评估声明的真实性，而不会学到任何额外信息。这种方法允许证明者只披露验证陈述所需的必要证据，从而保护数据的机密性并增强隐私性。

随着区块链技术和加密货币的兴起，ZKP 的实际应用急剧增加。它们在促进私密交易和增强智能合约安全方面至关重要。zk-SNARKs 的出现催生了诸如 zCash、zkRollups 和 zkEVMs 等解决方案的发展，将以往的学术追求转变为一个充满实际应用的生态系统。这种转变突显了 ZKP 在保护以太坊等去中心化系统安全性和推动强大的隐私为中心的数字基础设施方面日益增强的相关性。

ZK vs FHE

尽管 FHE 和 ZKP 存在一些相似之处，但在功能上却存在重大差异。FHE 可以直接对加密数据进行计算，而无需泄露或访问原始数据，从而在不暴露底层信息的情况下生成准确的结果。

图片来源于 Morten Dahl的研讨会

这两种技术在以下方面存在差异：

加密计算

ZKP 在处理来自多个用户的加密数据（如私人ERC-20代币）时存在困难，而不会损害安全性。相比之下，FHE在这方面表现出色，为区块链网络提供了更大的灵活性和可组合性。然而，ZKP通常需要为每个新网络或资产进行定制集成。

可扩展性

目前，ZKP 廣泛被認為比 FHE 更具可擴展性。然而，隨著技術的不斷進步，預計FHE的可擴展性將在未來幾年得到改善。

複雜計算

FHE非常適合對加密資料進行複雜計算，因此非常適用於機器學習、安全MPC和完全私密計算等應用。相較之下，ZKP通常用於更簡單的操作，例如證明特定值而不洩漏它。

通用適用性

ZKP在特定應用方面表現出色，例如身份驗證、認證和可擴展性。然而，FHE可以在更廣泛的應用領域中使用，包括安全雲端運算、保護隱私的人工智慧和機密資料處理。

這種比較突顯了每種技術的獨特優勢和限制，說明它們與不同場景的相關性。這兩種技術都是區塊鏈應用的重要組成部分，但目前ZKP的應用記錄更加成熟。儘管如此，FHE有望在未來發展，並有可能成為未來隱私保護的更合適解決方案。

ZKP與FHE的聯合應用

一些應用程式已經嘗試了將 ZKP 和 FHE 結合起來的有趣方法。值得關注的是，Craig Gentry 及其同事已經探索了使用混合全同態加密技術來減少通訊開銷的方法。這些創新技術已應用於各種區塊鏈場景，並且在其他領域也具有探索的潛力。

ZKP 和FHE 聯合的潛在應用包括：

1. 安全雲端運算：FHE 對資料進行加密，而ZKP 驗證其正確性，使得在雲端進行安全計算而不暴露原始數據成為可能。

2. 電子投票：其組合確保了選票的保密性並確認了準確的計票。

3. 金融交易：在金融領域，這種整合保持了交易的機密性，同時允許各方在不洩露詳細資訊的情況下驗證交易的正確性。

4. 醫療診斷：醫療資料經過加密後可以被醫療提供者分析，他們可以在不存取敏感病患資訊的情況下確認診斷結果。

ZKP 和 FHE 的聯合應用有望增強應用程式中的身分和資料安全性，非常值得進一步探索和研究。

目前的FHE 專案

以下是一些致力於在區塊鏈領域應用FHE 技術的專案：

• Zama：一家致力於為區塊鏈和人工智慧開發FHE解決方案的開源密碼學公司。

• Secret Network： 於 2020 年推出的區塊鏈平台，整合了隱私保護智慧合約功能。

• Sunscreen：專為 FHE 和 ZKP 設計的編譯器。

• Fhenix：利用 FHE 技術的機密型 Layer 2 區塊鏈。

• Mind Network： 基於 FHE 的通用型 restaking rollup 解決方案。

• Privasea：使用FHE技術的資料基礎設施平台，促進加密資料的運算。

總結

FHE 正在迅速確立自己作為網路安全不可或缺的一部分，尤其在雲端運算領域。行業巨頭如Google和微軟正在採用該技術，以安全地處理和儲存客戶數據，同時不損害隱私。

這項技術承諾重新定義各平台上的資料安全，預示著一個前所未有的隱私時代。要實現這一未來，需要持續推動 FHE 和 ZKP 等技術的進步。跨學科領域的協作至關重要，包括密碼學家、軟體工程師、硬體專家和政策制定者，以應對法規環境，並促進更廣泛的採用。

隨著我們邁向數位主權的新時代，在資料隱私和安全無縫整合的背景下，隨時了解 FHE 和 ZKP等領域的最新發展至關重要。保持資訊更新將使我們能夠有效地應對這一不斷演變的格局，充分發揮這些先進的加密工具的潛力。

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