全同態加密:日趨成熟的賽道概覽與潛在機遇

密碼學技術在人類文明進程中扮演着重要角色,尤其在信息安全和隱私保護方面發揮了不可替代的作用。它不僅爲各領域的數據傳輸和存儲提供了堅實保障,其非對稱加密公私鑰體系和哈希函數更是在2008年被中本聰創造性地融合,設計出解決雙花問題的工作量證明機制,推動了比特幣這一革命性數字貨幣的誕生,開啓了區塊鏈行業的新紀元。

隨着區塊鏈行業的快速發展,一系列前沿密碼學技術不斷湧現,其中零知識證明、多方計算和全同態加密最爲引人注目。這些技術在多個場景中得到了廣泛應用,如零知識證明結合Rollup方案解決區塊鏈的"不可能三角"問題,多方計算結合公私鑰體系推動用戶入口的大規模應用。而被視爲密碼學聖杯之一的全同態加密,其獨特特性使第三方能在不解密的情況下對加密數據進行任意次數的計算和操作,從而實現可組合的鏈上隱私計算,爲多個領域和場景帶來了新的可能。

全同態加密概述

全同態加密(FHE)的核心在於允許對密文進行計算和操作,這些操作能夠直接映射到明文上,保持加密數據的數學屬性不變。FHE中的"全"意味着這種同態性達到了全新高度,允許對加密數據進行無限次的計算和操作。

在FHE領域,微軟和Zama憑藉卓越的開源產品展現了無與倫比的可用性和影響力。他們爲開發者提供了穩定高效的FHE實現,極大推動了FHE技術的持續發展和廣泛應用。

微軟的SEAL是一款支持全同態加密和部分同態加密的庫,提供高效的C++接口,集成衆多優化算法和技術,顯著提升了計算性能和效率。

Zama的TFHE是專注於高性能全同態加密的開源庫,通過C語言接口提供服務,運用一系列先進的優化技術和算法,旨在實現更快的計算速度和更低的資源消耗。

FHE的基本操作流程包括:

1. 生成密鑰
2. 加密數據
3. 進行同態計算
4. 解密結果

在FHE實踐中,解密密鑰的管理至關重要。對於區塊鏈而言,引入閾值的多方安全計算方案是一種極具潛力的選擇,可提高密鑰管理的安全性,降低單一節點被攻破的風險。

支持FHE的以太坊虛擬機

爲實現FHE在區塊鏈上的應用,最理想的方式是將其封裝爲通用的智能合約代碼庫。這需要智能合約虛擬機預先支持FHE所需的復雜數學運算和加密操作的特定指令集。

作爲廣泛採用且經過長期驗證的虛擬機,EVM自然成爲了實現FHE的首選。在這一領域,Zama公司推出了支持Solidity實現隱私計算的全同態EVM - fhEVM。

fhEVM的核心特性包括:

• 通過集成Zama開源FHE庫的預編譯合約,提供FHE操作支持
• 爲FHE打造特定的EVM內存和存儲區域
• 基於分布式閾值協議設計的解密機制
• 降低開發門檻的Solidity合約庫

fhEVM爲區塊鏈應用中的FHE技術提供了堅實基礎,但在推向實際應用時可能面臨諸多挑戰。

基於全同態加密的Rollup方案

單純的fhEVM無法構成完整的生態系統,需要依托公鏈級別架構或採用Layer2/Layer3解決方案。考慮到FHE的特性,將fhEVM與Rollup技術結合,構建FHE-Rollups型Layer2解決方案成爲一個可行方向。

Fhenix作爲先行者,積極探索FHE-Rollups解決方案。考慮到技術復雜度,Fhenix選擇了基於Optimistic Rollups的方案。

Fhenix的技術棧主要包括:

• Arbitrum Nitro’s fraud prover的變種
• 核心庫fheOS
• 閾值服務網路(TSN)

基於這一技術棧,Fhenix發布了首個公開版本Fhenix Frontier,提供了全面的開發工具和文檔支持。

鏈無關的FHE協處理器

Fhenix引入Relay模塊,使各類公鏈、L2及L3網路能夠接入FHE Coprocessors使用FHE功能。爲克服FHE-Rollups較長的挑戰期限制,Fhenix聯手EigenLayer,通過Restaking機制爲FHE Coprocessors提供了更快捷的服務通道。

FHE Coprocessors的使用流程包括:

1. 應用合約調用FHE Coprocessor
2. Relay合約排隊請求
3. 請求轉發至Fhenix Rollup
4. 執行FHE計算
5. 閾值網路解密輸出
6. 結果回傳給合約
7. 合約驗證並發送結果
8. 應用合約繼續執行

FHE的應用場景

FHE技術在全鏈遊戲、DeFi以及AI等領域展現出巨大潛力:

• 隱私保護的全鏈遊戲:爲遊戲經濟體提供加密保障,防止實時操縱,保護玩家隱私
• DeFi/MEV:保護DeFi中的敏感數據,降低不良MEV行爲
• AI:保護個體隱私數據,實現安全的AI模型訓練

FHE生態概覽

除核心技術服務公司Zama和Fhenix外,FHE生態中還有一系列值得關注的項目:

• Sunscreen:自研FHE編譯器
• Mind Network:結合EigenLayer的FHE網路
• PADO Labs:融合ZKP和FHE的去中心化計算網路
• Arcium:並行機密計算網路
• Inco Network:優化FHE計算效率的Layer1
• Treat:Shiba生態的FHE Layer3
• octra:支持隔離執行環境的FHE網路
• BasedAI:爲LLM引入FHE功能的分布式網路
• Encifher:專注FHEML的項目
• Privasea:面向AI領域ML推理的FHE網路

非營利性研究和教育機構如FHE.org和FHE Onchain爲生態發展提供了寶貴資源。

FHE技術前景廣闊,一旦Fhenix等項目主網上線,將爲多個領域帶來創新與變革。這個充滿活力的未來已近在眼前。