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什么是?完全同态加密的应用是什么?

FHE允许对加密数据进行计算,通过启用安全的交易处理和私人智能合约执行来增强加密货币的隐私。

2025/04/11 23:35

完全同态加密(FHE)是一种开创性的加密技术,可以在不先解密的情况下对加密数据执行计算。这意味着即使在处理过程中,数据也可以保持机密,并在各种应用程序中提供前所未有的隐私和安全性。在加密货币领域,FHE有可能彻底改变敏感数据的处理方式,从交易处理到智能合同执行。

什么是完全同态加密?

完全同态加密(FHE)是一种加密形式,可以在加密数据上执行任意计算。与传统的加密方法不同,必须在使用数据之前将数据解密,而在整个计算过程中可以保持数据的加密。这种功能在隐私和安全性至关重要的加密货币领域中特别有价值。

同态加密的概念首先是由Rivest,Adleman和Dertouzos于1978年提出的,但直到2009年,Craig Gentry才提出了完全合理的同型加密方案的合理结构。从那时起,已经进行了各种改进和优化,使现实应用程序更加实用。

如何工作?

FHE根据以下原则操作:某些数学操作可以在加密数据上执行,以使结果与在明文数据上执行操作相同。这是关于如何功能的简化概述:

  • 加密:使用公共密钥对数据进行加密。加密数据或密文是共享或存储的内容。
  • 计算:操作是在密文上执行的。这些操作的设计使得它们与基础明确的所需操作相对应。
  • 解密:使用私钥将计算结果解密,从而产生了最终结果,就好像是在纯文本上执行了操作一样。

此过程确保计算过程中的数据始终曝光,从而提供了很高的安全性和隐私。

FHE在加密货币中的应用

FHE在加密货币生态系统中有许多应用程序,在多个领域增强了隐私和安全性:

安全交易处理

在加密货币交易中,隐私是一个重大问题。 FHE可用于以保持交易细节加密的方式处理交易。例如,区块链可以使用FHE执行交易验证和处理,而无需揭示所涉及的金额或各方,直到交易完成并记录在区块链上为止。

私人智能合约

智能合约是与直接写入代码的条款的自我执行合同。使用FHE,智能合约可以在加密数据上执行,以确保合同的逻辑和数据仍然保密。这对于诸如财务协议或机密业务交易之类的敏感应用程序特别有用。

机密数据共享

加密货币平台通常需要在不同各方之间共享数据,例如用户和交流之间。 FHE允许共享和处理这些数据,而无需将其暴露于未经授权的各方。例如,用户可以与Exchange共享加密的财务数据,然后可以执行必要的计算,而无需看到实际数据。

安全的多方计算

在多方需要在其私人输入上共同计算功能的情况下, FHE可以促进安全的多方计算。这对于分散的财务(DEFI)应用程序很有用,在这些应用程序(DEFI)应用程序中,多方需要在不揭示其个人数据的情况下进行协作。

在加密货币系统中实施

在加密货币系统中实施FHE涉及几个步骤和注意事项:

  • 选择一个方案:有几个可用的方案,例如Gentry-Halevi-Vaikuntanathan(GHV)计划或Fan-Vercauteren(FV)方案。选择取决于应用程序的特定要求,例如性能和安全级别。
  • 与现有系统集成:FHE需要与现有的区块链和加密货币系统集成。这涉及修改事务处理和智能合同执行层以支持操作。
  • 性能优化:操作可以是计算密集型的。优化实施的性能对于在加密货币系统中的实际使用至关重要。这可能涉及使用专门的硬件或优化所使用的算法。
  • 安全审核:鉴于加密货币系统中安全性的关键性质,必须进行彻底的安全审核,以确保实施不引入漏洞。

挑战和考虑因素

尽管FHE提供了巨大的好处,但仍有挑战和考虑因素要记住:

  • 计算开销:FHE操作在计算上很昂贵,这可能会影响加密货币系统的性能。正在进行努力通过更好的算法和硬件加速度来减少这一开销。
  • 钥匙管理:管理在FHE中使用的密钥至关重要。必须对用于解密的专用密钥进行牢固存储并设法,以防止未经授权的访问。
  • 法规合规性:在加密货币系统中实施FHE还必须考虑监管要求,以确保使用FHE不会与有关数据保护和隐私的法律义务相抵触。

加密货币中的现实示例

几个项目和计划正在探索在加密货币领域中使用FHE的使用:

  • ZCASH :ZCASH不直接使用FHE,但使用零知识证明来实现交易中的隐私。 FHE可能会进一步增强这些隐私功能。
  • Nucypher :该项目着重于分散的密钥管理和加密,并且可以整合FHE以提供更强大的隐私解决方案。
  • Enigma :Enigma使用安全的多方计算来启用私人数据共享和计算。可以整合以增强这些操作的安全性和隐私。

常见问题

问:可以用来使所有加密货币交易完全私密吗?

答:虽然FHE可以显着增强加密货币交易的隐私,但使所有交易完全私有将需要在整个区块链生态系统中进行全面的实施。此外,监管和实际考虑可能会限制可以实现完整隐私的程度。

问:FHE与其他增强隐私技术(如零知识证明)相比如何?

答:FHE和零知识证明具有不同的目的,但可以是互补的。 FHE允许对加密数据进行计算,而零知识证明使一个方向另一方证明语句是正确的,而无需揭示声明有效性以外的任何信息。两者都可以用不同的方式来增强隐私。

问:当前是否有使用FHE的加密货币?

答:截至目前,没有主要的加密货币在其主网操作中使用。但是,一些项目和研究计划正在探索将FHE集成到加密货币系统中,以增强隐私和安全性。

问:在加密货币系统中采用FHE的主要障碍是什么?

答:主要障碍包括FHE操作的计算开销,将FHE与现有系统集成的复杂性以及对强大的密钥管理和安全审核的需求。克服这些障碍需要在加密和区块链领域进行持续的研发。

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