全同态加密

全同态加密（FHE）作为隐私计算的核心技术，正成为区块链领域新焦点。FHE允许直接对加密数据进行计算，实现”可算不可见”，在Web3、AI、医疗等场景潜力巨大。尽管面临计算效率低（比明文慢1万-10万倍）等技术瓶颈，但Zama、Fhenix等25个FHE项目已覆盖基础设施、公链、DePIN、AI等赛道。随着Vitalik等意见领袖的推动及硬件加速方案成熟，FHE与ZK结合将开启隐私计算新范式，其发展前景不亚于零知识证明（ZKP）。

全同态加密(FHE)技术推动区块链隐私计算革命 作为密码学圣杯的全同态加密技术(FHE)实现了对加密数据的任意计算操作，正在区块链领域引发隐私计算革命。Zama公司开源的fhEVM首次在以太坊虚拟机实现FHE支持，而Fhenix项目通过FHE-Rollups方案构建了完整的Layer2解决方案。该技术在全链游戏、DeFi防MEV攻击和AI隐私训练等场景展现出巨大潜力，已形成以Zama、Fhenix为核心的初期生态。Vitalik等业界领袖高度认可FHE价值，随着微软SEAL、Zama TFHE等开源库的成熟，这项技术正迎来爆发前夜。

区块链隐私技术正经历从碎片化金融隐私（混币器、zk-SNARKs）到可编程私密状态（Aztec、Aleo），最终迈向共享私密状态（隐私2.0）的三阶段演进。多方计算（MPC）、全同态加密（FHE）和受信执行环境（TEE）等隐私增强技术通过零知识证明、加密数据计算和硬件隔离实现暗池交易、保密AI训练等突破性应用。尽管面临性能瓶颈和信任模型挑战，多模态加密方案组合将重塑数据主权，推动区块链在医疗、金融等敏感领域的规模化采用，开启隐私驱动的数字经济新范式。

本文探讨了隐私在以太坊生态系统及数字时代的重要性，强调隐私是自由、秩序和进步的基础。作者指出，随着AI和大数据技术的发展，隐私保护变得尤为关键。文章分析了零知识证明（ZK-SNARKs）、全同态加密（FHE）等现代加密技术如何在不泄露隐私的前提下实现数据验证和计算。同时，作者警告过度数据收集可能导致的社会风险，如政府监控、企业滥用及跨国数据霸权。最后，文章呼吁通过技术手段（如本地计算、硬件验证）和开源工具来平衡隐私与透明度，确保数字时代的自由与安全。

转发原文标题《Foresight Ventures：深度解析FHE(全同态加密)赛道》 TLDR： FHE全同态加密是即将崛起的下一代隐私保护技术，值得我们布局。 FHE具备理想的隐私保护能力，但其的性能还存在差距。我们相信随着Crypto资本的进入，会极大地加速技术的发展和成熟，就像这几年ZK的飞速发展一样。 全同态加密在Web3中可以用于交易隐私保护、AI隐私保护和隐私保护协处理器。其中我尤其看好隐私保护EVM，它比现存的环签名、混币技术和ZK都要更灵活，更适配EVM。 我们调研了目前杰出的几个FHE项目，大部分FHE的项目是今年到明年第一季度上主网。这些项目中，ZAMA技术最强但暂未声明有发币的计划。此外，我们认为Fhenix是其中最优秀的FHE项目。

Mind Network创新性地将全同态加密（FHE）与再质押（Restaking）技术结合，为去中心化AI项目提供共识安全解决方案。该项目通过FHE技术确保AI模型验证、投票等关键环节的隐私与公平性，消除节点作恶空间；同时引入多链远程再质押机制，吸收碎片化流动性以增强网络安全性。目前已获币安250万美元融资，与io.net、Chainlink等头部项目达成合作，主网上线预期强烈。其技术方案直击当前AI项目”伪去中心化”痛点，有望成为牛市下半场推动AI+加密叙事的核心基础设施。

全同态加密（FHE）技术正成为区块链和数据隐私领域的新焦点。FHE允许对加密数据进行计算并获得与原始数据相同的结果，为医疗、AI等行业提供隐私保护解决方案。尽管过去存在计算效率低等挑战，但近期微软、英特尔等公司的DPRIVE计划及开源工具开发加速了FHE的实用化进程。Zama、Fhenix等区块链项目也获得融资推动FHE在DeFi等场景的应用。随着技术进步，FHE有望成为继零知识证明后又一变革性加密技术。

全同态加密（FHE）作为加密学圣杯上的明珠，能在数据加密状态下直接进行计算并解密获得正确结果，实现”既要隐私又要计算”。2024年该技术因与AI结合获得关注，可解决AI训练中的隐私难题——例如Privasea项目通过FHE实现人脸识别的隐私保护。尽管FHE存在算力消耗大等挑战，但其在AI时代的数据安全价值不可忽视，或将成为平衡技术创新与隐私保护的关键技术。

全同态加密（FHE）被誉为「密码学的圣杯」，但当前面临性能、开发体验和安全性的限制。为实现真正保密的共享状态系统，需将FHE与零知识证明（ZKPs）和多方计算（MPC）结合。FHE发展迅速，得益于新编译器、库、硬件及Web2公司的研发。未来「可验证的FHE」或成标准，DApps/rollups可能外包计算给FHE协处理器。链上FHE的核心挑战在于解密密钥管理，阈值解密和MPC提供了解决方案。FHE与ZKPs结合可验证用户输入和计算正确性，而优化的数据可用性层和专用硬件将推动FHE的广泛应用。FHE将重塑数据保护方式，开启隐私新时代。

随着数据隐私问题日益突出，AI与区块链技术正推动隐私保护创新。文章探讨了零知识证明（ZKP）、zkTLS、可信执行环境（TEE）和全同态加密（FHE）等技术在数据可验证性和隐私保护中的应用，如Grass网络利用ZKP验证数据完整性，zkMe实现隐私KYC流程，以及Mind Network的FHE再质押层。同时指出AI在隐私保护（如联邦学习）和深度伪造检测中的双重作用，强调技术融合对解决数据安全挑战的重要性。