人工智能的圣杯:全同态加密(FHE)
全同态加密常被誉为密码学的圣杯,本文探讨 FHE 在人工智能领域的应用前景,指出了当前面临的局限性。并 list 了一些致力于在加密领域利用全同态加密进行 AI 应用的项目。

全同态加密常被誉为密码学的圣杯,本文探讨 FHE 在人工智能领域的应用前景,指出了当前面临的局限性。并 list 了一些致力于在加密领域利用全同态加密进行 AI 应用的项目。
尽管2024年的加密市场不如过去那样波澜壮阔,但依然有一些新的技术试着走向成熟。
尽管 2024 年的加密市场不如过去那样波澜壮阔,但依然有一些新的技术试着走向成熟,比如说我们今天要聊的主题:“FHE / 全同态加密(Fully Homomorphic Encryption)”。
FHE即全同态加密(Fully Homomorphic Encryption),它允许在加密数据上直接进行计算,并且得到的计算结果与在原始数据上进行相同计算的结果一致。
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。
Privasea采用FHE技术来提供数据隐私和安全性,利用AI和分布式网络架构,允许在保持数据完全加密的状态下进行复杂的数据处理和分析。
全同态加密(FHE)是一类加密方案,它允许在加密数据(密文)上执行计算而无需解密数据,为隐私和数据保护打开了一系列用例。
我尝试在本文中勾勒一种加密技术的发展史,这区别于加密行业的各类技术变迁过程。
随着区块链行业的不断演进和飞速发展,一系列前沿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(FHE)等最为突出。