揭秘FHE赛道：区块链隐私技术的未来趋势

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前言

密码学技术自古以来就在人类文明进程中扮演着关键角色，特别是在信息安全和隐私保护方面发挥着不可替代的作用。这项技术不仅为各行各业的数据传输和存储提供了安全保障，其核心的非对称加密公私钥体系和哈希函数更是在2008年被中本聪创造性地融合，设计出了解决双花问题的工作量证明机制，由此催生了比特币这一划时代的数字货币，正式拉开了区块链时代的序幕。

随着区块链技术的蓬勃发展，零知识证明（ZKP）、多方计算（MPC）和全同态加密（FHE）等前沿密码学技术相继涌现。这些技术正在多个领域大放异彩：ZKP与Rollup方案的结合有效缓解了区块链的”不可能三角”困境；MPC技术与公私钥体系的融合则推动了用户入口的大规模应用。而被称为”加密学圣杯”的FHE技术，凭借其允许在不解密情况下对加密数据进行任意计算操作的独特优势，正在为可组合的链上隐私计算开辟新的可能性。

全同态加密初探

要理解FHE（全同态加密），首先需要拆解其名称含义。HE代表同态加密，其核心特点是允许对密文进行计算操作，且这些操作能直接映射到明文上，保持加密数据的数学特性不变。而FHE中的”F”则意味着这种同态性达到了更高层次，支持对加密数据进行无限次的计算操作。

为了便于理解，我们可以用最简单的线性函数作为加密算法来说明加法同态和乘法同态。当然，实际FHE应用中使用的是更为复杂的数学算法，这些算法对计算资源（CPU和内存）有着极高的要求。

虽然FHE的数学原理相当深奥，但值得一提的是，在同态加密领域，除了FHE外，还存在部分同态加密和有些同态加密等形式。它们的主要区别在于支持的操作类型和运算次数不同，但同样为加密数据的计算操作提供了可能性。

在FHE领域，微软和Zama凭借其出色的开源产品脱颖而出。微软的SEAL库由微软研究院开发，不仅支持全同态加密，还兼容部分同态加密，通过高效的C++接口和优化算法显著提升了计算性能。Zama的TFHE则专注于高性能全同态加密，通过C语言接口和先进优化技术实现了更快的计算速度和更低的资源消耗。

FHE的基本操作流程包括：首先生成公私钥对，然后使用公钥加密待处理数据，接着利用FHE库的同态计算功能对加密数据进行各种运算，最后在需要时使用私钥解密计算结果。在这个过程中，解密密钥的管理尤为关键，需要采取严谨的策略确保数据安全。

对于区块链应用而言，采用阈值的多方安全计算方案（TMPC）是一个极具前景的选择。这种方案允许多个参与者共同管理解密密钥，只有达到预设阈值数量的参与者才能成功解密数据，既提高了安全性，又降低了单点故障风险。

奠定基础的fhEVM

从最小化改动的角度出发，将FHE封装为智能合约代码库是最理想的实现方式。但这要求智能合约虚拟机必须预先支持FHE所需的特定指令集。如果不能满足这一要求，就需要对虚拟机核心架构进行深度改造。

作为经过长期验证的虚拟机，EVM自然成为实现FHE的首选平台。在这方面，Zama公司不仅提供了基础的TFHE库，还推出了两款重要开源产品：专注于机器学习隐私计算的Concrete ML，以及支持Solidity实现隐私计算的全同态EVM——fhEVM。

fhEVM的核心特性包括：在EVM字节码层面通过预编译合约集成FHE操作支持；为FHE专门设计的内存和存储区域；基于分布式阈值协议的解密机制；以及降低开发者门槛的Solidity合约库。虽然Zama在技术研发方面表现出色，但其解决方案在工程落地和商业应用方面仍有提升空间。

构建生态的FHE-Rollups

单纯的fhEVM无法构成完整生态，需要依托公链架构或Layer2/Layer3解决方案。Fhenix作为先行者，将fhEVM与Rollup技术结合，提出了FHE-Rollups型Layer2方案。考虑到ZK Rollups的计算资源需求，Fhenix目前选择了更为实际的Optimistic Rollups方案。