加密技術大比拼：FHE、ZK和MPC的異同

在上一篇分析中，我們詳細探討了全同態加密（FHE）的工作原理。然而，許多人仍然對FHE、ZK和MPC這些加密技術感到困惑。因此，本文將對這三種技術進行深入對比。

FHE、ZK和MPC：核心概念解析

首先，讓我們從基本問題入手：

• 這些技術各自代表什麼？
• 它們如何運作？
• 它們在區塊鏈應用中扮演什麼角色？

1. 零知識證明（ZK）：證明無需泄露

零知識證明技術旨在解決一個關鍵問題：如何在不泄露任何具體信息的前提下，驗證某個聲明的真實性。

ZK建立在堅實的密碼學基礎之上。通過零知識證明，一方可以向另一方證明自己掌握某個祕密，而無需透露關於該祕密的任何細節。

想象這樣一個場景：一個人想向租車公司證明自己的信用狀況良好，但又不希望提供詳細的銀行流水。在這種情況下，銀行或支付應用提供的"信用評分"就可以視爲一種零知識證明。

這個人能夠在不透露個人財務細節的情況下，證明自己的信用評分達標，這正是零知識證明的精髓所在。

在區塊鏈領域，我們可以參考某匿名加密貨幣的應用案例：

當用戶進行轉帳時，他們既需要保持匿名，又要證明自己有權轉移這些幣（以防止雙重支付）。爲此，用戶需要生成一個ZK證明。

礦工在收到這個證明後，能夠在不知道轉帳者身分的情況下，確認交易的有效性並將其添加到區塊鏈中。

2. 多方安全計算（MPC）：共同計算無需泄露

多方安全計算技術主要用於解決這樣一個問題：如何在多方參與者不泄露敏感信息的前提下，共同完成某項計算任務。

這項技術允許多個參與者（例如Alice、Bob和Carol）協作完成一項計算，而無需任何一方透露自己的輸入數據。

舉例來說，如果三個人想計算他們的平均工資，但又不想透露各自的具體工資數額，他們可以採用以下方法：

每個人將自己的工資分成三部分，並將其中兩部分分別交給其他兩人。然後，每個人對收到的數字進行求和，並分享這個結果。最後，三人再將這三個求和結果相加並取平均值，從而得到平均工資，但卻無法得知其他人的具體工資。

在加密貨幣領域，MPC技術被廣泛應用於錢包設計中。

以某些交易平台推出的MPC錢包爲例，用戶不再需要記憶12個助記詞，而是採用了類似2/2多重籤名的方式，將私鑰分散存儲在用戶手機、雲端和交易平台。

這種設計確保了即使用戶不慎丟失手機，仍然可以通過雲端和交易平台的數據恢復私鑰。

當然，爲了進一步提高安全性，一些MPC錢包還支持引入更多第三方來保護私鑰碎片。

基於MPC這一密碼學技術，多方可以在無需相互信任的情況下，安全地使用私鑰。

3. 全同態加密（FHE）：加密外包計算

全同態加密技術主要解決的問題是：如何對敏感數據進行加密，使得加密後的數據可以交由不可信的第三方進行計算，而計算結果仍然可以被我們解密還原。

舉個例子，假設Alice缺乏計算能力，需要依賴Bob來進行計算，但又不想向Bob透露真實數據。在這種情況下，Alice可以將原始數據進行加密處理（引入噪音，進行多次加法或乘法運算），然後利用Bob強大的算力對這些加密數據進行處理。最後，Alice可以解密處理結果，得到真實的計算結果，而Bob始終無法獲知原始數據的內容。

在雲計算環境中處理敏感信息（如醫療記錄或個人財務數據）時，FHE技術顯得尤爲重要。它能夠確保數據在整個處理過程中始終保持加密狀態，不僅保護了數據安全，還符合相關隱私法規的要求。

在加密貨幣領域，FHE技術也有其獨特的應用前景。例如，某區塊鏈項目就利用FHE技術來解決權益證明（PoS）機制中的一個固有問題：

對於擁有大量驗證者的PoS協議（如以太坊），這個問題並不明顯。但對於一些小型項目來說，問題就凸顯出來了。理論上，節點應該認真驗證每筆交易的合法性。然而，在一些小型PoS網路中，由於節點數量不足且存在"大節點"，許多小節點發現：與其花時間自己計算核實，不如直接跟隨大節點的結果。

這種行爲無疑會導致嚴重的中心化問題。

類似的"跟隨"現象也出現在投票場景中。例如，在某去中心化自治組織的投票中，由於某投資機構擁有大量投票權，其態度往往對某些提案起決定性作用。這導致許多小票倉持有者只能被動跟隨或選擇棄權，無法真實反映社區意見。

爲了解決這個問題，該項目利用FHE技術：

1. 讓PoS節點在互不知曉對方答案的情況下，仍能利用機器算力完成區塊驗證工作，防止節點間相互抄襲。

2. 讓投票者在不知道他人投票意向的情況下，仍能通過投票平台計算出最終結果，避免跟風投票。

爲了實現這些功能，該項目還需要構建一個再質押（re-staking）協議。因爲某些協議本身就爲小型區塊鏈提供"外包節點"服務，如果再結合FHE技術，將極大提升PoS網路和投票系統的安全性。

這種做法有點類似於小國引入外國駐軍來維護內部秩序，是該項目在PoS/Restaking領域與其他項目的主要區別之一。

總結

盡管ZK（零知識證明）、MPC（多方計算）和FHE（全同態加密）都是爲保護數據隱私和安全而設計的先進加密技術，但它們在應用場景和技術復雜性上存在差異：

應用場景：

• ZK強調"如何證明"，允許一方向另一方證明某信息的正確性，而無需透露額外信息。這在需要驗證權限或身分時特別有用。
• MPC強調"如何計算"，允許多方共同進行計算，而不必透露各自的輸入。這適用於需要數據合作但又要保護各方隱私的場景，如跨機構數據分析和財務審計。
• FHE強調"如何加密"，使得在數據保持加密狀態下進行復雜計算成爲可能。這對雲計算和人工智能服務尤爲重要，用戶可以安全地在雲環境中處理敏感數據。

技術復雜性：

• ZK理論上功能強大，但設計有效且易於實現的零知識證明協議可能非常復雜，需要深厚的數學和編程技能。
• MPC在實現時需要解決同步和通信效率問題，特別是在參與者衆多的情況下，協調成本和計算開銷可能非常高。
• FHE在計算效率方面面臨巨大挑戰。盡管理論上極具吸引力，但其在實際應用中的高計算復雜性和時間成本仍是主要障礙。

在當今數字時代，數據安全和個人隱私保護面臨前所未有的挑戰。沒有加密技術，我們的日常通訊、消費和交易信息都將暴露無遺，就像沒有上鎖的家門，任何人都可以隨意進入。

希望通過本文的詳細對比，讀者能夠更好地理解和區分這三種重要的加密技術。