FHE全同态加密是什么?全同态加密生态项目盘点！FHE开启了无需解密即可对加密数据进行计算的可能性。当与区块链、MPC、ZKP（可扩展性）结合时，FHE提供了必要的机密性并支持各种链上用例。在加密货币和区块链技术领域中，FHE（全同态加密）赛道是一个专注于利用全同态加密技术来增强数据隐私和安全性的领域。全同态加密是一种允许在加密数据上直接进行计算的加密形式，计算结果仍然保持加密状态，只有拥有正确密钥的用户才能解密查看最终结果。
今天非常好学习小编给大家详细介绍FHE现状、生态格局及未来挑战。需要的朋友一起看看吧！
FHE最早于1978年提出，但由于计算复杂度较高，在相当长的一段时间内，它并不实用，仅停留在理论层面。
直到2009年，Craig才为FHE开发出可行的模型，从此，FHE的研究兴趣便一路飙升。
2020年，Zama推出TFHE和fhEVM使FHE成为加密领域关注的焦点。
从那时起，我们看到了通用的EVM兼容FHEL1/L2例如Fhenix、IncoNetwork和FHE编译器SunscreenTech等的出现。
在加密货币和区块链技术领域中，FHE（全同态加密）赛道是一个专注于利用全同态加密技术来增强数据隐私和安全性的领域。全同态加密是一种允许在加密数据上直接进行计算的加密形式，计算结果仍然保持加密状态，只有拥有正确密钥的用户才能解密查看最终结果。
在区块链和加密货币的背景下，FHE技术有几个潜在的应用：
增强隐私：通过FHE，区块链可以处理加密交易而无需暴露交易的具体内容，从而保护用户隐私。
智能合约安全：FHE可以在不暴露智能合约内部逻辑和数据的情况下执行智能合约，增加安全性和隐私性。
跨链操作：FHE可以安全地处理跨链数据交换，使不同的区块链网络能够在不直接暴露数据的情况下合作和交互。
数据共享与分析：企业和组织可以利用FHE在保证数据隐私的前提下，共享和分析数据，推动区块链技术在非金融领域的应用。
全同态加密（FHE）作为一项突破性的技术，其应用潜力覆盖了整个互联网和数据处理行业，不仅限于Web3和区块链。FHE能够在不解密数据的情况下对其进行计算，这对于广告、个性化推荐系统、人工智能、游戏、链上交易、最小可提取价值（MEV）保护、区块空间拍卖、链上投票、防止女巫攻击、机器学习、医疗保健、金融服务以及自然语言处理等领域的隐私保护具有重大意义。
虽然FHE技术有着巨大的潜力，但它也面临着一些挑战，特别是在计算效率和扩展性方面。全同态加密的操作通常比非加密操作要慢得多，这在需要处理大量数据或进行复杂计算的区块链系统中可能成为一个瓶颈。
目前，FHE仍处于较为早期的研究和开发阶段，但它在提高区块链系统的隐私保护和安全性方面具有巨大的未来潜力。随着技术的成熟和优化，预计会有更多基于FHE的应用和解决方案出现。
你可以想象有一个盲盒，里面有谜题。然而，盲盒无法了解你给它的谜题的任何信息，但它仍然可以用数学计算结果。
FHE的一些用例包括：隐私链上计算、链上数据加密、公共网络上的私密智能合约、机密ERC20、私密投票、NFT盲拍卖、更安全的MPC、抢先交易保护、无需信任的桥等等。
总体而言，链上FHE的格局可以概括为5个领域：1、通用FHE；2、特定用例（应用）的FHE/HE；3、FHE加速硬件；4、带有AI的FHE；5、替代解决方案
它们是实现区块链机密性的支柱。这包括SDK、协处理器、编译器、新执行环境、区块链、FHE模块
最具挑战性的是：将FHE引入EVM，即fhEVM。
包括：
fhEVM：Zama、Fhenix、Inconetwork、FairMath
FHE工具/基础设施:Octra、SunscreenTech、Fairblock、Dero、Arcium（前Elusiv)、Shibarium
下面是每个项目的一句话总结。
Penum：使用tFHE进行屏蔽交换/池的跨链cosmosdex(appchain)。
zkHoldem：MantaNetwork上的扑克游戏，使用HE和ZKP来证明游戏的公平性。
每次使用FHE进行密集计算（如FHE-ML）时，引导以减少噪声增长都至关重要。硬件加速等解决方案在促进引导方面发挥着重要作用，其中ASIC表现最佳。
硬件领域的成员包括：Optalysys、ChainReaction、Ingonyama、Cysic
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