全同態加密敘事已到來？三大FHE熱門項目創始人觀點一覽

2024-04-06 09:04:13

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編者按：全同態加密，即 Fully Homomorphic Encryption (FHE) ，是一種無需解密即可處理數據的技術。這意味着公司可以在不查看用戶數據的情況下提供服務，而且用戶不會發現功能上的差異。由於數據在傳輸和處理過程中都經過加密，網絡行為便可以實現端到端加密。也就是說，FHE 讓零信任得以更好的執行，可以在不受信任的域上共享，執行計算的人是無法讀取數據的。、

行業構想

FHE 行業的領軍企業 Zama 最近發表了一篇關於其“整體規劃”的文章。文章中宣布公司成功融資 7300 萬美元（估值未公开），並概述了公司創建端到端加密網絡 HTTPZ（“Z” 即 “Zero Trust”，零信任）的愿景。

Zama 成立四年，已實現將 FHE 從理論數學推進到實際代碼，借此提高了开發人員的可訪問性，並擴大了 FHE 的應用範圍。目前，Zama 的 FHE 庫套件可支持各行各業的端到端加密應用，也很大的提高了 FHE 方案的速度。其推出的 fhEVM（一種保密的智能合約解決方案）解決了區塊鏈交易中的隱私問題。Zama 認為 FHE 在區塊鏈應用方面有很多潛力，包括隱私代幣和去中心化身份（DID），強調了 FHE 在人工智能中的應用，將在未來將造成更廣泛的影響。

Web3 中的一些 FHE 構建者們與 Zama 的目標一致，並正在推動將其變為現實。

本文將分享 FHE 賽道的三大熱門項目 Mind Network、Fhenix、和 Inco 創始人的觀點，闡述他們如何在 Web3 中實現端到端加密網絡，為什么這些項目將從根本上改變用戶與網絡的交互方式，以及為何他們認為 FHE 的應用場景前途無量。

Mind Network

Mind Network 是首個基於 FHE 的通用 Restaking Rollup 解決方案，為 EigenLayer 和以太坊生態系統提供安全計算和共識。

Crypto AI 和 DePIN 要打敗 Web2 競爭對手，仍需要解決一些難題。在加密人工智能中，如果其他驗證者可以復制預測結果，那么系統就有意向減少計算量，但仍能通過驗證獲得代幣獎勵，從而降低網絡安全性。因此，加密輸出是關鍵。

加密人工智能面臨的另一個挑战是如何啓動一個去中心化的驗證網絡。EigenLayer 為市場提供了針對此問題的服務，它允許通過 ETH 和流動性質押代幣共享安全性。但同時，人工智能對共識計算的安全性和數據的安全性有更高的要求。這是人工智能系統需要解決的另一個關鍵挑战。

在 DePIN 問題上，用戶通過貢獻特定數據來獲得代幣獎勵，但也會不經意間向網絡暴露設備、地理位置和收入等重要數據。如果 DePIN 成為當今物聯網的行業標准，那么 Web3 用戶的保密性就會比 Web2 模式中的用戶更差。這是 DePIN 要解決的一個關鍵挑战。

Mind Network 為解決上述問題提供了方案。Mind Network 與 ZAMA 合作，在加密數據上實現可驗證的分散計算，提供了基於 FHE 的數據安全、計算安全和共識安全解決方案，從而解決了上述第一個問題。其次，Mind Network 擴展了 EigenLayer 的共識服務，以滿足人工智能計算的需求，從而實現了人工智能網絡的關鍵 —— 概率共識，該方案將為 Restaker 提供更多來自人工智能網絡的收益。同時 Mind Network 為 Chainlink CCIP 提供了 FHE 橋的解決方案，該方案也獲得了以太坊基金會的 Grant。

目前，Mind Network 的人工智能解決方案已經與 IO.Net、AIOZ、Nimble、AigentX、Chainlink、Connext 和 Akash 等項目達成了初步的產品市場契合，在最新的測試網活動上已獲得 60 萬+的活躍錢包參與。

Fhenix

自創立之初，以太坊就選擇了用數據完整性換取其保密性。在遵守系統規則方面，用戶可以信任以太坊，例如，誠實地記錄財務账目。但在敏感信息方面，用戶卻完全沒辦法保持同等的信任。

這種對立極大地限制了以太坊可以處理的用例類型。事實上，要想讓以太坊真正發展成為 "Web3"，用戶需要確保以太坊不僅能做到現在網絡可以做的事，而且能夠做得更好。用“撲克遊戲”舉例 —— 雖然可以相信以太坊不會作弊，但它無法讓每個玩家都相互隱藏牌面，如果做不到這點，遊戲是根本無法進行的。

只有解決了鏈上保密性的問題，才能實現此類應用，這就是 FHE 的用武之地。Fhenix 使用並擴展 Zama 的加密庫，用於構建一個 FHE 協處理器（FHE coprocessor）。FHE 協處理器是以太坊（L1、L2 或 L3）的擴展，應用程序可以將需要處理敏感數據的特定計算外包出去。例如，一個 DAO 治理機制可以運行一個私人投票機制，讓人們對自己的投票進行加密，然後讓協處理器（在加密數據上）進行統計，同時只透露最終結果。

Fhenix 的 FHE 協處理器技術基於輕量級 FHE Rollup 架構，大大提高了可擴展性。假設每條鏈都配備這樣的協處理器時，可以推動無數新的應用出現。Fhenix 認為，這將成為讓十億多用戶湧入加密貨幣的催化劑。

Inco

Inco 是基於 EVM 的 Layer 1 區塊鏈，通過 EigenLayer 由以太坊提供安全保護，並簡化了 FHE 的復雜性，使开發人員能夠使用最常用的智能合約語言 Solidity 和以太坊生態系統中的工具（如 Metamask、Remix 和 Hardhat），在 20 分鐘內構建保密性 DApp。

此外，與 Celestia 為以太坊和其他區塊鏈提供數據可用性（即 Data Availability — DA）的方式類似，Inco 作為一個模塊化保密計算網絡，通過提供保密存儲、計算和訪問控制，將保密性擴展到以太坊和其他公共 L1 和 L2。

例如，一個不受信任的鏈上遊戲可以在 Arbitrum 上开發，其大部分核心邏輯都托管在 Arbitrum 上，而 Inco 則專門用於存儲隱藏信息（如卡牌、玩家狀態或資源）或執行私有計算（如支付、投票或隱匿攻擊）。Inco 的目標是將保密性帶入互聯網的價值層，並推動下一階段的大規模應用。

端到端

創始人們認為，端到端加密網絡是唯一能解決網絡最關鍵問題的潛在可能，實現這一目標可能需要四年，也可能需要八年。但由 FHE 實現的零信任基礎設施為交易和數據帶來了合理且強制性的隱私保護和共識安全，有助於將 DePIN 和去中心化人工智能帶到大衆身邊。

展望未來：全同態加密的意義

全同態加密（FHE）是密碼學的 "聖杯"，也是當代保護隱私和滿足安全需求的關鍵。其起源可追溯到 1978 年由 Rivest、Adleman 和 Dertouzos 首次提出的概念。然而，直到 2009 年，斯坦福大學博士候選人 Craig Gentry 才通過一篇开創性的論文實現了這一愿景，提供了首個可行的 FHE 方案。

這項技術可以在無需解密的情況下對加密數據進行復雜計算，從而提供一種即使在分析過程中數據也能保持安全和隱私的解決方案，這一過程被稱為“creating a shared private state”（創建共享私有狀態）。僅在過去幾年中，FHE 的進步就大大提高了效率和可用性，使其從一個理論概念轉變為安全數據處理的實用工具。

如今，FHE 已成為 Web2 網絡安全的前沿技術，廣泛應用於雲計算和數據分析領域。在這些領域中，敏感信息必須得到保護，同時又不能影響提取有價值見解的能力。Web2 已經有了嚴格的隱私保護措施，盡管是中心化的，但依然容易受到攻擊。Web3 最初是為公共數據而構建的，這是 Web3 生態系統需要解決的一個關鍵挑战。如果 Web2 明天就變成了 Web3，那么我們的雜貨账單、應用程序訂閱、電話账單等都將成為公共信息。在 Web3 中解決保密問題顯得至關重要。FHE 或是用戶未來得以實現增強隱私和安全性強有力方案，在實現保密的同時允許對加密交易、數據和智能合約進行操作。

在零識證明 Zero Knowledge Proofs, 多方計算 Multi-Party Computation 和全同態加密 FHE 三種方法中，FHE 是基石，這三種方法構成了 Web3 中的一個新的垂直領域：去中心化保密計算（Decentralized Confidential Computation — DeCC）。DeCC 將極大地擴展 Web3 的使用案例，並使 Web3 得到廣泛應用。