加密技术大比拼：FHE、ZK和MPC的异同

在上一篇分析中，我们详细探讨了全同态加密（FHE）的工作原理。然而，许多人仍然对FHE、ZK和MPC这些加密技术感到困惑。因此，本文将对这三种技术进行深入对比。

FHE、ZK和MPC：核心概念解析

首先，让我们从基本问题入手：

• 这些技术各自代表什么？
• 它们如何运作？
• 它们在区块链应用中扮演什么角色？

1. 零知识证明（ZK）：证明无需泄露

零知识证明技术旨在解决一个关键问题：如何在不泄露任何具体信息的前提下，验证某个声明的真实性。

ZK建立在坚实的密码学基础之上。通过零知识证明，一方可以向另一方证明自己掌握某个秘密，而无需透露关于该秘密的任何细节。

想象这样一个场景：一个人想向租车公司证明自己的信用状况良好，但又不希望提供详细的银行流水。在这种情况下，银行或支付应用提供的"信用评分"就可以视为一种零知识证明。

这个人能够在不透露个人财务细节的情况下，证明自己的信用评分达标，这正是零知识证明的精髓所在。

在区块链领域，我们可以参考某匿名加密货币的应用案例：

当用户进行转账时，他们既需要保持匿名，又要证明自己有权转移这些币（以防止双重支付）。为此，用户需要生成一个ZK证明。

矿工在收到这个证明后，能够在不知道转账者身份的情况下，确认交易的有效性并将其添加到区块链中。

2. 多方安全计算（MPC）：共同计算无需泄露

多方安全计算技术主要用于解决这样一个问题：如何在多方参与者不泄露敏感信息的前提下，共同完成某项计算任务。

这项技术允许多个参与者（例如Alice、Bob和Carol）协作完成一项计算，而无需任何一方透露自己的输入数据。

举例来说，如果三个人想计算他们的平均工资，但又不想透露各自的具体工资数额，他们可以采用以下方法：

每个人将自己的工资分成三部分，并将其中两部分分别交给其他两人。然后，每个人对收到的数字进行求和，并分享这个结果。最后，三人再将这三个求和结果相加并取平均值，从而得到平均工资，但却无法得知其他人的具体工资。

在加密货币领域，MPC技术被广泛应用于钱包设计中。

以某些交易平台推出的MPC钱包为例，用户不再需要记忆12个助记词，而是采用了类似2/2多重签名的方式，将私钥分散存储在用户手机、云端和交易平台。

这种设计确保了即使用户不慎丢失手机，仍然可以通过云端和交易平台的数据恢复私钥。

当然，为了进一步提高安全性，一些MPC钱包还支持引入更多第三方来保护私钥碎片。

基于MPC这一密码学技术，多方可以在无需相互信任的情况下，安全地使用私钥。

3. 全同态加密（FHE）：加密外包计算

全同态加密技术主要解决的问题是：如何对敏感数据进行加密，使得加密后的数据可以交由不可信的第三方进行计算，而计算结果仍然可以被我们解密还原。

举个例子，假设Alice缺乏计算能力，需要依赖Bob来进行计算，但又不想向Bob透露真实数据。在这种情况下，Alice可以将原始数据进行加密处理（引入噪音，进行多次加法或乘法运算），然后利用Bob强大的算力对这些加密数据进行处理。最后，Alice可以解密处理结果，得到真实的计算结果，而Bob始终无法获知原始数据的内容。

在云计算环境中处理敏感信息（如医疗记录或个人财务数据）时，FHE技术显得尤为重要。它能够确保数据在整个处理过程中始终保持加密状态，不仅保护了数据安全，还符合相关隐私法规的要求。

在加密货币领域，FHE技术也有其独特的应用前景。例如，某区块链项目就利用FHE技术来解决权益证明（PoS）机制中的一个固有问题：

对于拥有大量验证者的PoS协议（如以太坊），这个问题并不明显。但对于一些小型项目来说，问题就凸显出来了。理论上，节点应该认真验证每笔交易的合法性。然而，在一些小型PoS网络中，由于节点数量不足且存在"大节点"，许多小节点发现：与其花时间自己计算核实，不如直接跟随大节点的结果。

这种行为无疑会导致严重的中心化问题。

类似的"跟随"现象也出现在投票场景中。例如，在某去中心化自治组织的投票中，由于某投资机构拥有大量投票权，其态度往往对某些提案起决定性作用。这导致许多小票仓持有者只能被动跟随或选择弃权，无法真实反映社区意见。

为了解决这个问题，该项目利用FHE技术：

1. 让PoS节点在互不知晓对方答案的情况下，仍能利用机器算力完成区块验证工作，防止节点间相互抄袭。

2. 让投票者在不知道他人投票意向的情况下，仍能通过投票平台计算出最终结果，避免跟风投票。

为了实现这些功能，该项目还需要构建一个再质押（re-staking）协议。因为某些协议本身就为小型区块链提供"外包节点"服务，如果再结合FHE技术，将极大提升PoS网络和投票系统的安全性。

这种做法有点类似于小国引入外国驻军来维护内部秩序，是该项目在PoS/Restaking领域与其他项目的主要区别之一。

总结

尽管ZK（零知识证明）、MPC（多方计算）和FHE（全同态加密）都是为保护数据隐私和安全而设计的先进加密技术，但它们在应用场景和技术复杂性上存在差异：

应用场景：

• ZK强调"如何证明"，允许一方向另一方证明某信息的正确性，而无需透露额外信息。这在需要验证权限或身份时特别有用。
• MPC强调"如何计算"，允许多方共同进行计算，而不必透露各自的输入。这适用于需要数据合作但又要保护各方隐私的场景，如跨机构数据分析和财务审计。
• FHE强调"如何加密"，使得在数据保持加密状态下进行复杂计算成为可能。这对云计算和人工智能服务尤为重要，用户可以安全地在云环境中处理敏感数据。

技术复杂性：

• ZK理论上功能强大，但设计有效且易于实现的零知识证明协议可能非常复杂，需要深厚的数学和编程技能。
• MPC在实现时需要解决同步和通信效率问题，特别是在参与者众多的情况下，协调成本和计算开销可能非常高。
• FHE在计算效率方面面临巨大挑战。尽管理论上极具吸引力，但其在实际应用中的高计算复杂性和时间成本仍是主要障碍。

在当今数字时代，数据安全和个人隐私保护面临前所未有的挑战。没有加密技术，我们的日常通讯、消费和交易信息都将暴露无遗，就像没有上锁的家门，任何人都可以随意进入。

希望通过本文的详细对比，读者能够更好地理解和区分这三种重要的加密技术。