FHE

摘要 Privasea推出的IMHUMAN人脸NFT项目通过全同态加密（FHE）技术实现Web3人机验证，上线月余铸造量超20万枚。其核心AI Network采用分层加密架构，结合PoW/PoS双机制激励节点，在保护生物特征数据隐私的同时完成分布式机器学习计算。尽管FHE存在算力瓶颈，该项目仍为Web3与AI融合提供了创新解决方案。

简介 Mind Network 是一个基于全同态加密（FHE）的“HTTPZ”基础设施，旨在为Web3提供量子抗性和端到端加密解决方案。其核心产品包括MindV（FHE投票系统）、FHE Bridge（安全跨链方案）和Mind Lake SDK（隐私计算工具），已获Binance Labs、Animoca Brands等机构两轮共1250万美元融资。项目通过vFHE代币机制重构AI/PoS网络的安全共识，并与Chainlink、Manta Network等40亿美元生态项目达成合作，近期推出CitizenZ Passport空投凭证活动。

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。

本文对比区块链三大加密技术：零知识证明（ZK）实现”证明不泄露”，用于匿名交易验证；多方安全计算（MPC）实现”计算不泄露”，应用于MPC钱包私钥管理；全同态加密（FHE）实现”加密外包计算”，解决PoS节点抄袭和投票跟风问题。三者分别聚焦证明、计算和加密场景，技术复杂度依次递增，共同构建区块链隐私保护基石。

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。

Web3与AI的融合正重塑互联网基础设施：通过去中心化计算网络（如IO.net）解决AI算力短缺，利用区块链数据市场（如Ocean Protocol）打破数据垄断，结合FHE加密技术实现隐私保护计算。DePIN推动边缘AI发展，IMO模式为AI模型创造新型收益机制，AI代理（如Myshell）开启智能交互新纪元。这种协同将释放数据与算力价值，构建透明、开放的下一代互联网生态。

基于全同态加密（FHE）技术的隐私基础设施项目 Mind Network 于 2025 年 4 月 10 日在 PancakeSwap 开启 TGE，超募 174 倍引发市场关注。该项目获币安孵化器、以太坊基金会等机构支持，此前完成 1000 万美元 Pre-A 轮融资。Mind Network 推出 AgenticWorld 生态，通过 FHE 技术构建 AI 智能体安全协作平台，支持多链交互与隐私计算，并集成 DeepSeek 等 AI 框架。其原生代币 $FHE 用于激活 AI 代理、生态激励及治理，初始流通量 24.9%。随着 AI 安全需求增长，Mind Network 旨在成为 Agentic AI 发展的核心安全引擎，推动去中心化 AI 生态落地。

引言： 全同态加密（FHE）技术正成为继ZK之后的新兴隐私赛道，Zama作为行业代表获7300万美元融资。FHE支持密文状态下的任意计算，在医疗、金融和区块链领域展现潜力，其完全同态性、数据保密性和计算灵活性超越MPC与ZK技术。 Zama技术矩阵： Concrete框架降低FHE开发门槛 Concrete ML实现加密数据机器学习 fhEVM支持以太坊加密智能合约 TFHE-rs通过并行化提升运算性能 应用场景： 覆盖DeFi隐私交易、暗池订单匹配、DAO加密投票、链上盲拍及游戏数据保护五大领域，推动链上交易体验向中心化标准靠拢。

Ika网络摘要 Sui基金会支持的Ika网络是基于MPC技术的创新基础设施，具备亚秒级响应速度，与Sui区块链高度适配。其采用2PC-MPC签名协议和并行处理技术，支持上千节点参与签名，提供去中心化托管和跨链互操作能力。Ika通过原生集成Sui状态证明，使Sui智能合约可直接操作多链资产，为DeFi和AI应用提供安全验证层。作为模块化签名网络，Ika在性能与去中心化间寻求平衡，但面临跨链标准竞争和节点更新机制等挑战。

FHE 是 ZK 的下一步，加密技术如是说 全同态加密（FHE）作为加密技术的未来方向，与零知识证明（ZK）和多方计算（MPC）形成互补关系。FHE 允许在加密数据上直接进行计算，而无需解密，这在隐私保护和数据安全方面具有巨大潜力。尽管 FHE 在学术上已成熟，但其在 Web3 领域的应用仍处于早期阶段。Web2 巨头如微软和 IBM 已投入大量资源开发 FHE 工具库，而 Web3 项目如 Zama 和 Inco Network 正探索 FHE 与区块链的结合，尤其是通过 fhEVM 实现 FHE 功能的 EVM 兼容链。FHE 的落地仍需解决计算效率和经济性问题，但其在隐私交易、抗 MEV 和机构级应用中的潜力不容忽视。