全同态加密

本文探讨区块链隐私基础设施的发展方向，指出多方计算（MPC）可能是处理共享私有数据的最佳方案。文章对比了零知识证明（ZKP）和全同态加密（FHE）的局限性，强调MPC在实现可编程隐私和避免单点故障方面的优势。同时分析了MPC的技术成熟度、通信开销及合谋风险，并探讨TEE、私有DAC等替代方案的适用场景。最终提出应根据具体需求选择隐私方案，MPC虽非万能解，但对高价值场景最具潜力。

Eureka Partners研报探讨Singularity项目如何通过FHE、ZKP等隐私技术构建去中心化暗池，解决区块链透明性带来的大额交易隐私痛点。报告指出当前OTC市场占加密货币交易量70%，但存在监管缺失和流动性问题。Singularity创新性采用”明池作暗”架构，通过ZK Notes默克尔树记录、FHE加密订单簿和自动化AMM机制，在保证合规审查（集成KYC/KYB）的同时，实现交易金额、参与者身份的全面隐藏。相比传统MPC方案，该技术架构在计算效率、抗审查性和资金安全性方面表现突出，但需警惕监管政策、价格发现机制等潜在风险。研报认为该项目有望成为合规隐私交易领域的领跑者。

Privasea AI网络通过全同态加密（FHE）和去中心化协议解决AI时代的数据隐私问题，提供安全计算环境。其核心产品DeepSea支持加密数据上的机器学习任务，结合ImHuman应用实现隐私保护的身份验证。Privasea已完成1500万美元融资，主网计划2025年第一季度上线，代币$PRVA用于激励节点参与和生态治理。