ArkStream Capital：我们为何投资FHE

前言

过去，密码学技术在人类文明进步和预防犯罪中举足轻重的地位，尤其在信息和隐私保护领域发挥了不可替代的作用。它不仅为各领域服务提供商提供了安全的保护，而且它的非对称加密货币公私密钥体系和哈希函数，更重要的是在2008年由中本聪进行创造性地融合，设计出了解决双花问题的工作量证明机制，从而推动了比特币这一革命性数字货币的诞生，并开启了区块链行业的新时代。

随着区块链行业的不断演进和飞速发展，一系列的密码学技术不断浮现，其中零知识证明（ZKP）、多方计算（MPC）和全同态加密货币（FHE）等最为突出。这些技术在多个场景中得到了广泛的应用，如ZKP结合Rollup方案解决区块链的“不可能三角”问题，MPC结合公私密钥体系推动用户入口的大规模应用（Mass Adoption）。至于被视为加密货币学圣杯之一的全同态加密货币FHE，其独特的特性使得能够在不解密的条件下，对加密货币数据进行任意次数的计算和操作，从而实现可组合的链上隐私计算，为多个领域和场景带来了新的可能。

快速概览FHE

当我们提到FHE（全同态）时，我们可以首先了解其名称背后的理念。首先，HE代表同态技术，其核心特性在于允许加密货币进行计算和操作，而这些操作能够统一到明文上，即保持数据的数学属性不变。而FHE中的“F”则意味着这种同态性达到了全新的高度，允许对数据进行次计算和操作。

为了帮助理解，我们选用一些线性函数作为加密货币算法，并且每次操作说明加法同态和乘法同态。当然，实际使用的FHE算法与之更为流行的数学算法相同，并且这些算法对于计算资源（CPU和内存）要求极高。

尽管FHE的数学原理很复杂，但在这里我们不会对问题进行阐述。值得一提的是，在同态的领域中，除了FHE之外，还有许多同态处理方式不同。它们的区别在于支持的操作类型和允许的运算量不同，但为了保持内容的简洁性，我们在这里做一个讨论。

在FHE行业中，尽管有不少知名企业参与研究和开发，不过，微软和Zama凭借他们卓越的开源产品（代码库），凸显了我们的可用度和影响力。他们为开发者提供了稳定且我们的FHE实现，这些贡献使得FHE技术的持续发展和广泛应用。

微软的SEAL：由微软研究院精心打造的FHE库，不仅支持全同加密货币，还兼容部分同加密货币。SEAL作为一个C++接口，并集成了众多的算法和技术，提升了计算性能和效率。

Zama 的 TFHE：是一个致力于高性能全同态加密的开源库。TFHE通过 C 语言接口提供服务，并运用一系列先进优化的技术和算法，旨在实现更快速的计算速度和更低的资源消耗。

按照最简化的想法，体验FHE的流程大致如下：

• 生成密钥：使用FHE库/框架生成一对公私密钥。
• 加密货币数据：使用公钥对需要进行FHE计算处理的数据进行加密。
• 进行同态计算：利用FHE库提供的同态计算功能，对加密货币数据执行各种计算操作，例如加法、乘法等。
• 结果：当需要查看计算结果时，合法的用户使用私钥对计算结果进行操作。

在FHE的实践中，解密的密钥（生成、流转和使用等）至关重要。由于特定时刻的数据计算和操作以及场景下需要解密，因此解密密钥便可确保加密货币数据的安全与防火墙的安全。关于密钥的管理，其方案与传统密钥管理有许多相似之处，但请参考FHE的常见问题解答。

对于区块链而言，由于其去中心化、透明化和不可破解等特性，引入阈值的多方安全计算（Threshold Multi-Parts Computation，TMPC）是一种极具潜力的选择。这种方案允许多个参与者共同管理和解密密钥，达到预设的阈值数量（即参与者数量）时，才能成功解密数据。这样不仅能够提高密钥管理的安全性，还能降低单一节点被攻破的风险，为FHE在区块链下载的应用提供了面对。

基础的fhEVM

从最小侵入性角度出发，实现FHE在区块链上的应用，最理想的方式是将其封装为通用的智能合约代码库，以确保轻便和复杂。然而，这一方案的前提是智能合约虚拟机必须预先支持FHE所需的复杂数学运算和加密货币操作所需的指令集。若虚拟机无法满足这些要求，则必须深入虚拟机核心架构进行定制和改造，以适应FHE算法的需求，从而实现其无缝集成。

作为被广泛采用且经过长时间验证的虚拟机，EVM自然而然地能够实现FHE的首选。然而，在这个领域的实践者寥寥无几，其中，我们再次注意到开源TFHE的Zama公司。原来，Zama不仅提供了基础的TFHE库外，而且作为一家沿着FHE技术应用于人工智能和区块链领域的科技公司，还推出了两款重要开源产品：Concrete ML和fhEVM。Concrete ML沿用机器学习隐私计算。通过Concrete ML，数据科学家和ML从业者可以在保护隐私的前提下，对敏感数据进行机器学习模型的训练和推断，从而有效地利用资源而无需担心隐私泄露。另一款产品fhEVM充实支持Solidity实现隐私计算的全同态EVM。

通过阅读fhEVM的资料，我们了解到fhEVM的核心特性是：

• fhEVM：在非EVM字节码平台上，以内嵌函数形式，通过集成Zama开源FHE库的多个不同状态的预编译合约，提供了FHE的一些支持。另外，专门为FHE打造了一片特定的EVM内存和存储区域，用于存储、读写和验证FHE的密钥；
• 基于分布式阈值协议设计解密机制：支持在多个用户和多个合约之间混合加密的全局FHE密钥和链上存储加密货币、多个验证者之间以阈值计算加密的异步加密货币机制；
• 降低开发者使用门槛的Solidity合约库：设计了FHE的加密货币类型、操作类型、解密调用和加密货币输出等；

Zama的fhEVM为区块链应用中的FHE技术提供了四个起点，但考虑到Zama主要侧重于技术研发，其解决方案更偏向于技术层面，而在工程落地和商业应用方面的思考相对较新。因此，fhEVM在推向实际应用的过程中，可能会遭遇各种不愿意超出的挑战，包括但不限于技术门槛和性能优化等问题。

构建生态的FHE-Rollups

单纯的fhEVM本身并不能单独构成一个项目或完整的生态体系，它更像是以太坊生态系统中的一个客户端。若要作为独立项目建立，fhEVM必须依托于公链级别架构或采用Layer2/Layer3的解决方案。FHE公链的发展方向不可避免地要解决如何减少FHE计算资源在分布式验证者节点之间的重复和浪费。相反，本身作为公链执行层存在的Layer2 / Layer3方案可以将计算工作分配到少数节点，极大减少计算字节的数量。正因如此，Fhenix作为先驱者，积极探索将fhEVM与Rollup技术结合，提出构建先进的FHE-Rollups型Layer2解决方案。

考虑到ZK Rollups技术涉及广泛的ZKP机制，且需要巨大的计算资源来生成验证所需的证明，结合全FHE本身的特性，直接实现基于ZK Rollups的FHE-Rollups方案将面临诸多的挑战。因此，在目前阶段，相比于ZK Rollups，采用Optimistic Rollups方案来作为Fhenix的技术选择会更为实际和高效。

Fhenix的技术主要包括以下几个关键组件：Arbitrum Nitro的欺诈证明器，它可以在WebAssembly进行欺诈证明，因此，FHE逻辑可以先编译成WebAssembly进行安全运行。OS的核心库提供了将FHE逻辑集成到智能合约中所需的所有功能。阈值服务网络（TSN）是另一个重要组件，它托管着秘密共享的社交网络密钥，使用特定算法的秘密共享技术将其分割成多份来确保安全性，在必要时，负责解密数据等任务。

基于上述的技术，Fhenix开发了公开版本Fhenix Frontier。尽管它有不少和功能尚不存在的早期版本，但它已经提供了智能合约代码库、Solidity API、合约开发工具（如Hardhat/Remix）、前端交互JavaScript库等使用说明。对此感兴趣的开发者和项目方可以参考官方文档进行探索。

与链无关的 FHE 协处理器

在FHE-Rollups的基础上，Fhenix巧妙地引入了Relay模块，旨在赋能各类公链、L2及L3网络，使得它们能够接入FHE 协处理器使用FHE功能。这意味着，即便原来的Host Chain并不支持FHE，现在也能间接享受到FHE的强大功能。然而，由于FHE-Rollups的证明挑战期通常长达7天，这限制了FHE的广泛应用。为了克服这一挑战，Fhenix联手EigenLayer，通过EigenLayer的Restaking机制，为FHE 协处理器服务提供了更为快速方便的通道，并非常成功地提升了整个FHE 协处理器的效率和灵活性。

FHE 协处理器使用流程简单说明了：

1. 应用合约在Host Chain上调用FHE Coprocessor执行加密货币计算操作
2. 中继合约比特币请求
3. Relay 节点调用 Relay 合约将调用转发至专用的 Fhenix Rollup
4. FHE Rollup执行FHE计算操作
5. 阈值网络解密输出
6. 接力节点将结果和乐观证明回传给合约
7. 委托验证 乐观估计 向对方提出质询
8. 应用合约结合条款继续执行

Fhenix参与指南

如果你是一名开发者，你可以深入研究Fhenix的资料文档，并基于这些文档开发你自己的FHE型应用，以探索其在实际应用中的潜力。

如果你是一名用户，并尝试体验Fhenix的FHE-Rollups我dApps，感受FHE的数据安全性和隐私保护。

如果你是一名研究员，并邀请你仔细阅读Fhenix的资料文档，其中包括FHE的原理、技术细节和应用前景，并希望你能够为你的研究领域做出更目标的贡献。

FHE最佳应用场景

FHE技术推出了广泛的应用前景，特别是在全链游戏、DeFi以及AI方面，我们坚定地相信其潜力领域拥有巨大的发展潜力和广阔的应用空间：

• 隐私保护的全链游戏：FHE技术为游戏努力的金融交易和玩家操作提供了强大的加密货币保护和有效管理行为，确保游戏的公平性和公正性。同时，FHE还能够化玩家活动，吸引和控制玩家金融资产和个人信息泄露的风险，从而全方位保护玩家的隐私安全。
• DeFi/MEV：随着DeFi活动逐步推进，不少DeFi操作在黑暗森林中达成MEV攻击的目标。为了解决这一挑战，FHE能够保证业务逻辑计算处理的前提下，有效地保护DeFi中不愿泄露的敏感数据，如仓位管理、清算线、交易滑点等。通过应用FHE，链上DeFi的健康情况可以显著提升，从而大幅降低不良MEV行为的发生频率。
• AI：AI模型的训练依赖于数据集，当涉及使用个体数据进行训练时，确保个体隐私数据的安全性成为首要前提。为此，FHE技术成为AI模型训练个体隐私数据的理想方案，它允许AI在加密货币数据上进行处理，从而在不泄露任何个体隐私信息的情况下完成训练过程。

FHE 的社区认可

: 技术的发展并非仅靠其硬核特性就能实现。要实现技术的成熟与持续进步，必须依托于持续完善的学术研发和积极建设的社区力量。鉴于此，FHE 被称为加密货币学界的圣杯，其潜力与价值已得到广泛认可。2020 年，Vitalik Buterin 在《探索完全同态加密货币》一文中，对 FHE 技术给予了高度的认可与支持。近期，他的社交媒体上再次发声，无疑再次强调了这一立场，有问题 FHE 技术的发展呼吁了更多的资源和力量。与之相对应的是，不断涌现的新项目、非营利性研究和教育组织，持续注入的市场资金，这一切似乎都在预示着一场技术爆发的序曲即将奏响。

潜力的FHE初始生态

在FHE生态的发展初期，除了核心基础技术服务公司Zama和重视目的Fhenix亚太优质项目外，还有一系列同样出色的项目值得我们进一步关注和关注：

• Sunscreen：通过自助研发构建的FHE编译器，支持传统浏览器进行FHE转换，设计对应FHE密文去中心化存储，最后以SDK形式为Web3应用输出FHE特性
• Mind Network：结合EigenLayer的Restaking机制，专门为AI和DePIN网络扩展安全性的FHE网络
• PADO Labs：推出融合ZKP和FHE的zkFHE，并在其上构建去中心化计算网络
• **Arcium：**前身是Solana的隐私协议Elusiv，近期的转型成为结合了FHE的隐私计算网络
• Inco Network：基于Zama的fhEVM，致力于优化FHE的计算成本和效率，深度参与生态系统的Layer1
• Treat：由Shiba团队与Zama联手打造， 致力于延展Shiba生态的FHE Layer3
• octra：基于OCaml、AST、ReasonML和C++开发，支持隔离执行环境的FHE网络
• BasedAI：支持为LLM模型引入FHE功能的分布式网络
• 加密货币：前身是BananaHQ，现更名为Rize Labs，正围绕着FHE做FHEML
• Privasea：NuLink核心团队打造的FHE网络，采用Zama的Concrete ML框架，旨在AI未来的ML推理过程中实现数据隐私保护

对于非赢利性研究和教育机构，我们强烈推荐FHE.org和FHE Onchain，它们为整个生态的学术研究和教育普及提供了宝贵的资源。

祝您生活愉快! 祝您生活愉快! 祝您节日愉快! !

总结

我们对FHE的技术前景充满乐观，对Fhenix课题抱有极高的期待。一旦Fhenix主网发布和正式上线，我们预计在不同领域的应用将因为FHE技术而得到提升。我们坚信，这个充满创新与活力的未来，已经近在咫尺。