截至 10 月 13 日，TrendX 平台 BTC、ETH、TON 的數據統計如下：
BTC 上週討論次數為 12.52 K，較上上週下跌 0.98% ，上週日價格為 63916 美元，較上上週日上漲 1.62% ；
ETH 上週討論次數為 3.63 K，較上上週上漲 3.45% ，上週日價格為 2530 美元，較上上週日下跌 4% ；
TON 上週討論次數為 782 ，較上上週下跌 12.63% ，上週日價格為 5.26 美元，較上上週日下跌 0.25% ；
同態加密（Fully Homomorphic Encryption, FHE）是當前密碼學中極具潛力的技術，其核心特性是允許在加密資料上直接進行計算而無需解密，這在隱私保護和資料處理方面提供了強大的支持。 FHE 可廣泛應用於金融、醫療、雲端運算、機器學習、投票系統、物聯網及區塊鏈隱私保護等領域。然而，儘管 FHE 的應用前景廣闊，但其商業化道路上仍面臨挑戰。
FHE 的潛力及應用場景
同態加密的最大優勢在於隱私保護。想像一下，A 公司需要利用 B 公司的運算能力來分析其數據，但又不希望 B 公司接觸到這些數據的具體內容。 FHE 便能在這種情境下發揮作用：A 公司可以將資料加密，傳輸給 B 公司進行計算，計算結果依然保持加密狀態，A 公司解密後便能取得分析結果。如此一來，資料隱私得到有效保護，而 B 公司也能完成所需的運算工作。
這種隱私保護機制對金融和醫療等資料敏感的行業尤其重要。此外，隨著雲端運算與人工智慧的發展，資料安全癒發成為關注焦點。 FHE 在這些場景中能夠提供多方運算保護，使各方在不暴露私密資訊的前提下完成協作。尤其是在區塊鏈技術中，FHE 透過鏈上隱私保護和隱私交易審查等功能，提高了資料處理的透明度和安全性。
FHE 與其他加密方式的對比
在Web3領域中，FHE、零知識證明（ZK）、多方計算（MPC）和可信任執行環境（TEE）都是主要的隱私保護方法。不同於 ZK，FHE 能對加密資料執行多種操作，而無需先解密資料。 MPC 則允許各方在資料加密的情況下進行計算，而無需彼此共享私密資訊。 TEE 則提供了安全環境中的計算，但對資料處理的靈活性相對有限。
這些加密技術各有優勢，但在支援複雜的運算任務方面，FHE 尤其出色。儘管如此，FHE 在實際應用中依然面臨高計算開銷與可拓展性差的問題，這導致其在即時應用中往往顯得捉襟見肘。 FHE 的限制與挑戰儘管 FHE 的理論基礎強大，但在商業化應用中遇到了實際挑戰。
大規模計算開銷：FHE 要求大量計算資源，與未加密計算相比，其計算開銷顯著增加。對於高次多項式運算，其處理時間呈現多項式成長，因此 FHE 難以滿足即時計算的需求。為了降低成本，FHE 需依賴專用硬體加速，但這也會增加部署複雜度。
有限的操作能力：儘管 FHE 可以執行加密資料的加法和乘法，但其對複雜非線性操作支援有限，這對涉及深度神經網路等人工智慧應用來說是一個瓶頸。目前的 FHE 方案仍主要適用於線性和簡單的多項式計算，非線性模型的應用受到顯著限制。
多用戶支援的複雜性：FHE 在單一用戶場景下表現良好，但當涉及多用戶資料集時，系統複雜性急劇上升。 2013 年，Lopez-Alt 等人提出的多密鑰 FHE 框架，雖然允許不同密鑰的加密資料集進行操作，但其密鑰管理和系統架構複雜度顯著提高。
FHE 與人工智慧的結合
在當前的數據驅動時代，人工智慧（AI）正在多個領域中廣泛應用，但由於數據隱私的顧慮，用戶往往不願意分享敏感數據，如醫療和金融資訊。 FHE 為 AI 領域提供了隱私保護的解決方案。在雲端運算場景下，資料在傳輸和預存過程中通常是加密的，但在處理過程中卻往往是明文狀態。透過 FHE，用戶的資料可以在保持加密狀態下進行處理，確保資料的隱私性。
這項優勢在 GDPR 等法規要求下尤其重要，因為這些法規要求使用者對資料處理方式有知情權，並確保資料在傳輸過程中得到保護。 FHE 的端對端加密為合規性和資料安全性提供了保障。
目前 FHE 在區塊鏈中的應用及項目
FHE 在區塊鏈中的應用主要著重於保護資料隱私，具體包括鏈上隱私、AI 訓練資料隱私、鏈上投票隱私和鏈上隱私交易審查等方向。目前，諸多專案利用 FHE 技術推動隱私保護的實現。例如 Zama 建構的 FHE 解決方案被廣泛應用於 Fhenix、Privasea、IncoNetwork 和 MindNetwork 等專案。
Zama：基於 TFHE 技術，專注於布林運算和低字長整數運算，並建構了針對區塊鏈與 AI 應用的 FHE 開發堆疊。
Octra：開發了一種新的智慧合約語言和 HyperghraphFHE 庫，適用於區塊鏈網路。
Privasea：利用 FHE 實現 AI 運算網路中的隱私保護，支援多種 AI 模型。
MindNetwork：結合 FHE 與人工智慧，提供去中心化且隱私保護的 AI 環境。
Fhenix：作為以太坊的 Layer 2 解決方案，支援 FHE Rollups 和 FHE Coprocessors，相容於 EVM 並支援 Solidity 編寫的智能合約。
研究數據
結論
FHE 作為一種能夠在加密資料上執行運算的先進技術，具有保護資料隱私的顯著優勢。雖然目前 FHE 的商業化應用依然面臨著計算開銷大和可擴展性差的難題，但透過硬體加速和演算法優化，這些問題有望逐步解決。此外，隨著區塊鏈技術的發展，FHE 將在隱私保護和安全運算方面扮演越來越重要的角色。未來，FHE 有可能成為支撐隱私保護運算的核心技術，為資料安全帶來新的革命性突破。
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