FHE、ZK和MPC:三种先进加密技术的比较

我们之前探讨了全同态加密(FHE)的工作原理。不过,很多人仍然会将FHE与零知识证明(ZK)和多方安全计算(MPC)这些加密技术混淆。因此,这篇文章将对这三种技术进行详细比较:

1. 零知识证明(ZK):证明而不泄露

零知识证明技术解决的问题是:如何在不泄露任何具体内容的情况下,验证信息的真实性。

ZK基于密码学原理,允许一方向另一方证明自己知道某个秘密,而无需透露任何关于秘密本身的信息。

例如,Alice可以向租车行员工Bob证明她的信用良好,而无需展示具体的银行账户流水。支付软件的"信用分"就类似于一种零知识证明。

在区块链领域,匿名币Zcash就应用了ZK技术。当Alice进行转账时,她可以生成一个ZK证明,既保证了匿名性,又证明了她拥有转账这些币的权力。矿工Bob验证这个证明后,可以在不知道Alice身份的情况下将交易上链。

2. 多方安全计算(MPC):共同计算而不泄露

多方安全计算技术主要用于:在不泄露敏感信息的前提下,让多方参与者安全地共同计算。

MPC允许多个参与者(如Alice、Bob和Carol)共同完成一项计算任务,而无需任何一方透露自己的输入数据。

例如,Alice、Bob和Carol想计算他们三人的平均工资,但不想泄露各自的具体工资。他们可以将各自的工资分成三部分,交换其中两部分给其他两人。每个人对收到的数字求和,再分享求和结果。最后三人对这三个求和结果求总和,得到平均值,但无法确定他人的确切工资。

在加密货币领域,MPC钱包就使用了这种技术。一些交易平台推出的MPC钱包将私钥分成多份,由用户手机、云端和平台共同保管。即使用户丢失手机,也能通过云端和平台恢复私钥。

3. 全同态加密(FHE):加密后仍可计算

全同态加密技术解决的问题是:如何加密敏感数据,使其可以交给不信任的第三方进行辅助计算,而结果仍能被我们解密。

FHE允许在加密数据上直接进行计算,而无需先解密。这使得数据所有者可以将加密后的数据交给第三方处理,而不用担心数据泄露。

例如,Alice需要利用Bob的强大算力进行计算,但不想让Bob知道真实数据。她可以将原始数据加密(引入噪音),让Bob对加密数据进行处理,最后Alice自己解密得到真实结果,而Bob对内容一无所知。

在区块链领域,FHE可以用于提升PoS网络和投票系统的安全性。例如,Mind Network利用FHE技术让PoS节点在互不知道对方答案的情况下完成区块验证,防止节点相互抄袭。在投票中,FHE可以防止投票者相互影响,避免跟风投票。

总结

ZK、MPC和FHE都是为保护数据隐私和安全而设计的先进加密技术,但在应用场景和技术复杂性上有所不同:

• ZK强调"如何证明",适用于需要验证权限或身份的场景。
• MPC强调"如何计算",适用于多方需要数据合作但又要保护各自隐私的场景。
• FHE强调"如何加密",适用于需要在保持数据加密状态下进行复杂计算的场景。

这三种技术在实现上都有其独特的挑战,但它们对于保护我们的数据安全和个人隐私至关重要。随着技术的不断发展,相信它们将在更多领域发挥重要作用。