自2009年比特幣問世以來，區塊鏈技術發生了巨大變革，從加密貨幣發展為廣泛應用的去中心化平台。儘管區塊鏈技術不斷進步，但資料隱私仍然是一個問題。全同態加密貨幣（FHE）和零知識證明（ZKP）等先進加密貨幣方法變得重要，以提高資料隱私性。 FHE允許對加密貨幣資料進行計算，而ZKP驗證計算的真實性。兩者在加密貨幣計算、可擴展性和複雜計算方面有所不同，但結合應用可以增強身份和資料安全性。目前有許多項目在探索如何將FHE技術應用於區塊鏈領域。隨著數位主權時代的到來，對這些技術的了解至關重要，以滿足不斷變化的資料隱私需求。
自2009年比特幣問世以來，區塊鏈技術已經發生了巨大的變革，從一個簡單的加密貨幣本變成一個廣泛去評估中心化應用的平台。其屬性——不可篡改、基本和透明度去中心化——已經確立了區塊鏈作為安全資料交易的鞏固框架，消除了對傳統境內的需求。
儘管區塊鏈技術不斷進步，但對資料隱私的擔憂仍然存在。雖然區塊鏈透過加密貨幣保證了傳輸的安全性，但為了處理資料而進行的解密過程可能存在潛在的安全漏洞。資料隱私性和首要的領域，如去中心化應用（dApps）和運作在Web3框架內的金融系統中，這種漏洞脆弱性顯著。
為了緩解這些風險，諸如全同態加密貨幣（FHE）和零知識證明（ZKP）等先進加密貨幣方法變得愈發重要。這些技術提供了一種革命性的方法，可以在未揭示底層敏感資訊的情況下接下來對資料進行計算並驗證其機密性。
在本文中，我們將深入分析FHE和ZKP在提升區塊鏈應用隱私性方面的關鍵作用，並強調這些技術在未來區塊鏈資料隱私領域發展潛力的重要性。
簡介
FHE 和ZKP 的歷史可以追溯到幾十年前。隨著時間的推移，兩者都經歷了重大發展，在增強資料隱私方面仍然發揮著重要作用。
全同態加密貨幣（FHE）
FHE是一種複雜的加密貨幣方法，允許直接對資料加密貨幣執行函數，從而在整個過程中保持其機密性。從本質上來說，FHE在儲存和計算過程中都保持資料加密貨幣，將加密貨幣視為一個安全性的「黑盒子」，只有鑰匙業主才能解密輸出結果。 FHE的概念最初於1978年提出，旨在修改電腦硬體以實現加密貨幣資料的安全處理。然而，直到2009年，隨著運算能力的進步，一個可安裝的FHE 方案才得以出現。這打破了Craig Gentry 的嚴重困境，他的創新工作是該領域的重大里程碑。
圖片來自於紮馬
關鍵術語解釋：
全同態（Fully）：表示能夠對加密貨幣資料執行各種操作，如加法和乘法。同態（Homomorphic）：指能夠在不解密的情況下直接對加密貨幣資料進行計算的能力。加密貨幣（Encryption）：描述將資訊轉換為安全格式以防止未經授權的存取的過程。
自2009年以來，FHE領域取得了顯著的進展，其中2013年發生的一項重大突破，該突破簡化了重線性化過程並顯著提高了FHE的效率。這些進展主要探討了FHE在加密貨幣資料執行方面的各種問題運算作業方面的能力，保護資料的安全性和缺陷，同時又不暴露資料內容。
零知識證明(ZKP)
ZKP最早出現在1985年Shafi Goldwasser、Silvio Micali和Charles Rackoff撰寫的開創性論文《酒精證明系統的知識複雜性》中提出。 ZKP最初出現理論概念，直到2012年zk-SNARKs才令人振奮的重大重大發展。 zk-SNARKs 是一種ZKP，可以在幾乎不洩露任何資訊的情況下驗證任何計算的真實性。
在典型的ZKP中，有兩個主要角色：證明者和驗證者。證明者的目標是確認特定聲明，驗證者的角色是評估聲明的真實性，而不會學到任何額外資訊。這種方法允許證明者只披露驗證所需的必要證據，從而保護資料的機密性並增強隱私性。
隨著區塊鏈技術和加密的興起，ZKP的實際應用勢必增加。它們在促進交易和增強智能合約安全方面至關重要。 zk-SNARKs的出現催生了諸如zCash、zkRollups和zkEVMs等解決方案的發展，將以往的學術追求轉變為一個充滿實際應用的生態系統。這種轉變突顯了ZKP在保護以太坊等去中心化系統的安全性，並推動了強烈的隱私為中心的數位基礎設施方面迫切增強的相關性。
ZK vs FHE
儘管FHE和ZKP存在一些相似之處，但在功能上卻存在較大差異。 FHE可以直接對加密貨幣數據進行計算，而消耗丟失或存取原始數據，從而在不暴露薄弱資訊的情況下產生準確的結果。
圖片來自Morten Dahl 的研討會
這兩種技術在以下方面存在差異：
加密貨幣計算
ZKP在處理來自大量用戶的加密貨幣資料（如私人ERC-20代幣）時存在困難，而不會對安全性造成損害。相較之下，FHE在這方面的表現，為區塊鏈網路提供了更出色的表現巨大的靈活性和可組合性。然而，ZKP通常需要為每個新網路或資產進行客製化整合。
可擴展性
目前，ZKP被廣泛認為比FHE增加了可擴展性。然而，隨著技術的不斷進步，最早的FHE的可擴展性將在未來幾年內得到改善。
複雜計算
FHE非常適合對加密貨幣資料進行複雜計算，因此非常適合機器學習、安全MPC和完全依賴計算等應用。相較之下，ZKP通常用於更簡單的操作，例如論證特定值而不丟失它。
通用適用性
ZKP 在特定應用領域表現出色，例如身份驗證、認證和可擴展性。然而，FHE 可以在更廣泛的應用領域中使用，包括安全雲端運算、保護隱私的人工智慧和機密資料處理。
這比較突顯了許多技術的獨特優勢和，說明它們與不同場景的相關性。這兩種技術都是區塊鏈應用的重要組成部分，但目前ZKP的應用記錄更加成熟。儘管如此， FHE有望在未來發展，並有可能成為未來隱私保護的更合適的解決方案。
ZKP與FHE的聯合應用
一些應用程式已經嘗試了將ZKP 和FHE 結合起來的有趣的方法。值得關注的是，Craig Gentry 及其同事已經探索了使用混合全同態加密貨幣技術來減輕通訊開銷的方法。這些創新技術已經得到了各方面的認可種區塊鏈場景，並且在其他領域也具有探索的潛力。
ZKP 與FHE 聯合的潛在應用包括：
安全雲端運算：FHE對資料進行加密，而ZKP驗證其正確性，使得在雲端中進行安全運算而不是暴露原始資料成為可能。
電子投票：其組合確保了選票的保密性並確認了準確的計票。
金融交易：在金融領域，這種整合保持了交易的機密性，同時允許各方在不洩露詳細資訊的情況下驗證交易的正確性。
醫療診斷：醫療數據經過加密貨幣後可以被醫療提供者分析，他們可以在不存取敏感患者資訊的情況下確認診斷結果。
ZKP和FHE的聯合應用有望增強應用程式中的身份和資料安全性，非常值得進一步探索和研究。
目前的FHE項目
以下是一些致力於區塊鏈領域應用FHE技術的項目：
Zama：一家致力於區塊鏈和人工智慧開發FHE解決方案的開源密碼學公司。
Secret Network：於2020年推出的區塊鏈平台，整合了隱私保護智慧合約功能。
Sunscreen：專為FHE和ZKP設計的編譯器。
Fhenix：利用FHE技術的機密型Layer 2區塊鏈。
Mind Network：基於FHE 的通用型restake rollup 解決方案。
Privasea：採用FHE技術的資料基礎設施平台，促進加密貨幣資料的運算。
總結
FHE 正在迅速將自己定位為網路安全枕頭的一部分，尤其是在雲端運算領域。產業聯盟如Google和微軟正在採用技術，以安全地處理和儲存客戶數據，同時不損害隱私。
這項技術承諾重新定義了各平台上的資料安全，並著力解決一個外部的隱私時代。要實現這個未來，需要持續推動FHE和ZKP等技術的進步。跨學科領域的協作關鍵，包括密碼學家庭、軟體工程師、硬體專家和政策制定者，以應對法規環境，並促進更廣泛的採用。
隨著我們邁向數位主權的新時代，在資料隱私和無縫融合的背景下，安全及時了解FHE和ZKP等領域的最新發展關鍵。保持資訊更新使我們能夠有效地應對這一點變革的格局，充分發揮這些先進的加密貨幣工具的潛力。
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