全同态加密

全同态加密在 Web3 中的应用

Chuck Chen
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分类： [密码学]
标签： #密码学 #全同态加密 #BGV #BFV #CKKS #隐私保护

1. 简介

全同态加密（Fully Homomorphic Encryption, FHE）被誉为密码学的“圣杯”，它允许在不解密的情况下对加密数据进行任意计算，从而实现端到端的机密性保护：数据在静态存储、传输和处理的整个生命周期中均保持加密状态。这一特性直接解决了公有区块链长期存在的“透明性与隐私性悖论”：为了达成共识和实现可验证性，区块链历史上的状态必须公开，但这也阻碍了许多需要强隐私保护的应用——如金融交易、数字身份、电子投票、医疗数据AI分析——在链上的大规模落地。

Web3 环境引入了额外的复杂约束：智能合约的确定性执行、基于Gas的经济激励模型、协议间的可组合性，以及处于对抗性环境中的开放网络。因此，FHE 在这里不仅仅是一种通用的隐私增强工具，更是一种基础的加密原语。它使有状态、可组合、保护隐私的智能合约以及锚定在区块链上的链下服务成为可能，为去中心化应用（dApps）开辟了全新的设计空间。

本综述侧重于 FHE 在 Web3 中的应用案例，而非其深奥的密码学数学基础。本文将通过一个清晰的分类法，深入回顾主要的应用领域，概述当前的新兴架构模式和平台，并坦诚地讨论面临的技术挑战和未来的研究方向。

2. 背景：FHE 与 Web3 需求

2.1 FHE 技术概览

FHE 方案提供了一套完整的算法，包括密钥生成、加密、解密和评估（Evaluation）。其核心特性在于同态性：对于任何可高效计算的函数 ff，在加密数据上执行对应的评估操作 Eval\mathsf{Eval}，其结果解密后等同于在原始数据上执行 ff 的结果：

Dec(sk,Eval(pk,f,Enc(pk,x)))=f(x)\mathsf{Dec}(sk, \mathsf{Eval}(pk, f, \mathsf{Enc}(pk, x))) = f(x)

且在整个过程中，中间产生的密文始终保持语义安全性，攻击者无法从中获取关于原始数据的任何信息。

目前实用的主流方案（如 BGV, BFV, CKKS, TFHE/CGGI）大多基于格密码学（Lattice-based Cryptography），这使它们具有抗量子计算攻击的特性。这些方案支持在带有有界 噪声 的密文上进行加法和乘法运算。

  • BGV/BFV：擅长处理整数算术，适合精确计算场景。
  • CKKS：支持浮点数近似计算，非常适合机器学习和科学计算。
  • TFHE：以快速的布尔门运算和查表操作见长，适合逻辑判断和比较操作。

然而，随着计算深度的增加，密文中的噪声会累积，一旦超过阈值将导致解密失败。为了维持长时间的无限次计算，必须引入自举（bootstrapping）技术来刷新密文噪声。自举操作计算量巨大，导致了高昂的计算成本和延迟。这迫使基于 FHE 的 Web3 系统设计者必须在计算复杂度和用户体验之间做出权衡，仔细选择在何处（链上还是链下）以及如何执行计算。

2.2 Web3 环境的特定约束

与中心化的通用云应用相比，在 Web3 中部署 FHE 面临着独特且严苛的挑战：

  • 确定性执行的要求： 区块链共识要求智能合约必须是严格确定性的，所有节点必须得出完全一致的状态根。这对于涉及近似计算的 FHE 方案（如 CKKS）是一个挑战，需要特殊的处理机制。
  • Gas 限制和吞吐量瓶颈： 链上计算资源极其昂贵且区块空间有限。FHE 密文通常比明文大得多（密文膨胀），且计算耗时，这直接限制了可以完全在链上运行的逻辑复杂度。
  • 可组合性的挑战： DeFi 的核心优势在于可组合性（“金钱乐高”）。隐私合约必须在不破坏机密性或安全性的前提下，与其他合约（可能是公开的，也可能是隐私的）进行互操作。
  • 对抗性经济环境： 链上环境充满了追求利润的套利者（MEV 搜索者）和黑客。任何微小的信息泄露（如访问模式、时序信息）都可能被利用来进行抢跑交易、审查或市场操纵。
  • 合规与监管压力： 随着监管的收紧，协议通常必须支持审计功能、KYC/AML（反洗钱）合规性，以及针对特定机构的选择性数据披露，这要求隐私系统必须是“可编程的”而非绝对的匿名。

这些约束共同塑造了 Web3 中 FHE 的新兴架构：即“链上存储加密状态 + 链下执行密集计算”的模式，以及协处理器/Rollup设计，和融合了FHE、TEE（可信执行环境）、ZK（零知识证明）的混合技术栈。

3. Web3 FHE 用例分类

为了更好地理解 FHE 在 Web3 生态中的位置，我们可以从两个维度对用例进行分类：

  1. 应用领域

    • 金融： 包括隐私 DeFi、机密交易、暗池交易、现实世界资产（RWA）代币化。
    • 治理： 涵盖隐私投票、DAO 治理、准备金管理。
    • 身份与合规： 涉及保护隐私的 KYC/AML、链上声誉系统、去中心化信用评分。
    • 数据与 AI： 包括去中心化数据市场、隐私保护的 AI 推理与训练、自主代理。
    • 跨链与基础设施： 解决跨链互操作性中的隐私问题、隐私预言机。

  2. 执行模型

    • 纯链上 FHE 智能合约： 逻辑完全在链上执行，去中心化程度最高，但性能受限。
    • 链下 FHE 协处理器 / Rollup： 计算密集型任务外包给链下节点，结果锚定回链上，平衡了性能与安全。
    • 混合架构： 结合 FHE 与其他隐私增强技术（PETs，如 ZK, MPC, TEEs）以取长补短。

在此分类下，目前大多数落地的Web3部署倾向于使用链下或协处理器环境来运行FHE负载，由链上合约负责编排任务流程并验证结果的有效性。

4. 金融用例：隐私 DeFi 和交易

4.1 隐私代币和余额

FHE 在 Web3 中最基础也最直接的用途是实现隐私同质化代币（Confidential Fungible Tokens）。在这种模型中，用户的代币余额和转账金额都以密文形式存储在链上账本中。智能合约的逻辑——例如验证转账金额是否不超过余额、更新发送方和接收方的余额、检查授权额度——全部直接在密文上执行。

与 Zcash 或 Tornado Cash 等基于零知识证明（ZKP）的隐私方案相比，基于 FHE 的代币系统具有独特的优势：

  • 原生有状态计算：FHE 允许在不知道具体数值的情况下对加密余额进行加减乘除。这意味着可以构建复杂的金融逻辑，而不仅仅是简单的转账。
  • 无缝可组合性：隐私代币可以像普通的ERC-20代币一样，与其他 FHE 感知的智能合约（如借贷池、自动做市商 AMM）进行交互，资金在跨合约流转时始终保持加密状态，不会因为交互而泄露隐私。
  • 可编程的可见性：合约可以集成复杂的访问控制策略。例如，可以生成“查看密钥（View Key）”，允许用户授权审计员、税务机构或监管者查看特定的交易历史或余额，而无需公开给全网。

这种特性对于机构级稳定币和企业国库管理至关重要，因为这些机构既需要区块链的结算效率，又必须保护商业机密，同时还需要满足合规审计需求。

4.2 隐私借贷、借款和衍生品

FHE 将 DeFi 进化为隐私DeFi（Confidential DeFi），在这里，用户的仓位详情、风险参数甚至交易策略都可以得到保护：

  • 隐私抵押品和债务管理： 用户存入的抵押品价值对外界不可见。合约能够在密文状态下计算贷款价值比（LTV）、判断是否达到清算阈值，并计算利息。最重要的是，清算逻辑可以由任何人触发，但触发者只能知道“该账户需要清算”，而无法知道具体的抵押品数量或债务金额，从而避免了针对性的猎杀。
  • 基于隐私分数的信用借贷： 传统的 DeFi 超额抵押效率低下。通过 FHE，可以将链下的传统信用评分、收入证明或机构内部的风险模型以加密形式引入链上。借贷合约可以同态地运行资格检查（如“信用分 > 700”或“违约概率 < 5%”），从而实现保护隐私的信贷业务和抵押不足借贷。
  • 隐私衍生品和结构化产品： 复杂的金融产品如期权、掉期或结构化票据，其支付函数可以在加密的标的资产价格和用户持仓上进行评估。只有最终的结算金额会对相关方揭示，交易过程中的中间状态和策略逻辑均对外保密。

这些模式为传统金融机构（TradFi）进入 DeFi 扫清了障碍，使它们能够在不暴露核心商业数据的前提下，利用去中心化金融的流动性和基础设施。

4.3 抗 MEV 交易和暗池

最大可提取价值（MEV）是公链的一大顽疾，主要源于交易内容的公开可见性，导致抢跑（Front-running）和三明治攻击（Sandwich Attacks）。FHE 从根本上改变了这一博弈：

  • 加密订单流： 用户的交易意图——包括买卖方向、数量、滑点容忍度甚至交易对——在提交到内存池时即被加密。验证者（Validators）和排序者（Sequencers）无法窥探交易内容，从而无法针对性地插入抢跑交易。
  • 隐私 AMM / 暗池： 类似于传统金融中的暗池，基于 FHE 的去中心化交易所（DEX）可以在加密的流动性池和加密的订单簿上运行匹配引擎。它可以计算定价曲线、滑点和执行价格，仅在交易确认后揭示最终的成交结果或聚合统计，从而保护了大额交易者的意图，减少了市场冲击。
  • 策略保护： 对于专业的做市商和高频交易公司，FHE 允许它们在链上部署复杂的做市策略，而无需担心其算法逻辑或当前库存状态被竞争对手通过链上数据分析逆向工程。

虽然 ZKP 也可以隐藏交易细节，但 FHE 独特地允许在全加密状态下进行 连续的、多人参与的复杂状态更新，这对于构建功能丰富的动态交易市场至关重要。

5. 拍卖与资源分配

5.1 密封投标代币拍卖

拍卖是价格发现的关键机制，但公开拍卖容易引发 Gas 战争和出价操纵。FHE 特别适合实现 链上密封投标拍卖（Sealed-bid Auctions）：

  • 流程优化： 传统的密封拍卖通常需要“提交（Commit）- 揭示（Reveal）”两个阶段，用户体验较差且容易因忘记揭示而损失押金。FHE 允许用户直接提交加密投标（包含价格和数量）。
  • 自动清算： 拍卖合约或 FHE 协处理器可以直接对加密的投标列表进行排序和计算，确定清算价格和分配结果。
  • 隐私保护： 只有最终的赢家和成交价被解密公布。所有失败者的出价信息永远保持加密，这对于保护投资机构的估值模型和资金实力至关重要。

这种机制不仅适用于代币生成事件（TGE）和 NFT 销售，还能防止由于观察他人出价而产生的“投标遮荫（bid shading）”行为，促进更公平、更真实的市场定价。

5.2 超越代币销售：资源和优先权

拍卖的逻辑可以泛化到稀缺资源的分配：

  • 区块空间拍卖： 用户可以提交加密的出价来竞拍区块内的包含权或特定的交易顺序。矿工根据加密出价打包区块，既实现了资源的有效分配，又避免了基于明文出价的 MEV 勒索。
  • 国库资产处置： DAO 在出售国库持有的大额资产或进行回购时，往往面临巨大的市场博弈压力。密封拍卖允许 DAO 以最优价格执行大宗交易，而不会被市场上的掠夺性交易者盯上。
  • 保密采购与招标： 去中心化项目可以发起招标，供应商提交加密的报价方案。智能合约根据预设的评分逻辑自动选择最优方案，整个过程公开可审计，但商业机密（报价细节）得到严格保护。

6. 治理与投票

6.1 加密链上投票

电子投票是同态加密最经典的教科书应用之一。Web3 为其赋予了新的内涵，结合了去中心化的抗审查性和基于代币权益的投票权。

一个完善的基于 FHE 的 DAO 治理系统通常包含：

  • 加密选票提交： 选民在本地加密他们的投票意向（赞成/反对/弃权），有时还包括加密的投票权重。
  • 同态计票： 治理合约直接对密文进行聚合加法运算。在投票截止前，没有任何人（包括管理员）能知道当前的票数分布，这有效防止了“跟风投票”和基于选情的最后一刻贿选。
  • 受控解密： 只有在投票结束并满足特定条件后，通过阈值解密协议，系统才会计算并揭示最终的胜负结果。

关键优势：

  • 抗胁迫性： 由于个人选票不可见，选民不会因为投票选择而受到来自社区大户或项目方的报复或社会压力。
  • 更复杂的治理模型： FHE 使得在加密数据上计算加权平均、二次方投票（Quadratic Voting）甚至多维度的偏好聚合变得简单直接，这在纯 ZK 方案中实现起来通常非常繁琐。

6.2 DAO 应用

DAO 的治理不再局限于简单的提案表决：

  • 隐私委员会选举： 可以进行完全保密的理事会成员选举。
  • 薪酬与奖金分配： DAO 成员可以对贡献者的奖金分配进行同行评审打分，分数互不可见，最终由合约计算平均分发放奖励，避免了人情世故的干扰。
  • 敏感提案决策： 涉及投资、法律诉讼或战略转型的提案，其投票分布本身就是敏感信息，FHE 能够确保决策过程的机密性。

7. 身份、合规与声誉

7.1 加密 KYC / AML 检查

Web3 正面临日益严峻的合规挑战。如何在不牺牲用户隐私且不建立中心化数据蜜罐的前提下满足 KYC（了解你的客户）和 AML（反洗钱）要求？FHE 提供了 保护隐私的合规性（Privacy-Preserving Compliance） 方案：

  • 数据持有与验证分离： 身份提供商（Issuer）对用户的敏感属性（如国籍、年龄、合格投资者身份、风险评分）进行认证并加密。
  • 链上盲验证： 用户的加密属性被提交给 DeFi 协议。协议的智能合约同态地运行合规策略（例如：“该用户是否来自受制裁地区？”，“年龄是否大于18岁？”）。
  • 最小化披露： 计算结果仅为一个布尔值（是/否），或者一个生成的合规凭证。原始的个人身份信息（PII）从未解密，也从未暴露给协议方或链上观察者。

这种模式实现了“数据可用但不可见”，为机构进入 DeFi 打开了大门，同时也保护了用户免受大规模数据泄露的威胁。

7.2 隐私声誉和信用系统

声誉是去中心化社会的基石。FHE 使得构建 隐私但可组合的声誉系统 成为可能：

  • 多源数据聚合： 用户的链上交互历史、链下学历认证、社交媒体影响力等数据可以被量化并同态聚合成一个加密的“声誉分数”。
  • 隐私信用应用： 应用层协议可以向该加密分数发起查询，例如“分数是否足以获得低息贷款？”。用户拥有对这些计算的完全控制权，可以选择性地批准特定的计算请求。
  • 防止歧视： 由于具体的历史行为数据被隐藏，仅输出聚合评分，这在一定程度上减少了基于具体行为的歧视或偏见。

8. 数据市场、AI 与代理系统

8.1 加密数据市场

数据被誉为新时代的石油，但现有的数据交易面临“复制即失窃”的困境。FHE 解锁了真正的 数据市场：

  • 所有权与使用权分离： 数据所有者不再直接出售原始数据。相反，他们将数据加密托管或存储在链下，并在链上发布数据的加密描述符和访问策略。
  • 计算即交付： 数据购买者提交他们希望运行的算法（如统计分析、AI 模型训练）。这些计算请求在加密数据上执行，返回的结果也是加密的。
  • 结果解密授权： 通过密钥管理机制，只有付费并获得授权的买家才能解密计算结果。

这种机制特别适用于医疗健康记录、物联网传感器数据、DePIN（去中心化物理基础设施网络）设备数据等高敏感度领域。它实现了从“出售数据”到“出售数据洞察”的范式转变。

8.2 隐私 AI 推理和训练

随着 Web3 与 AI 的融合，FHE 成为解决 AI 隐私问题的关键技术：

  • 隐私推理（Private Inference）： 用户可以将加密的个人数据（如医疗影像、财务报表）发送给链上的 AI 模型。模型在密文上运行推理，返回加密的诊断结果或投资建议。全程中，模型提供者看不到用户数据，用户也拿不到模型参数（保护了模型知识产权）。
  • 联邦学习与聚合： 在跨组织的协作训练中，各方可以上传加密的梯度更新。通过 FHE 进行梯度的同态聚合，可以确保没有任何一方能够从梯度中反推其他方的私有训练数据，从而安全地提升全局模型的智能水平。
  • 可验证的自主代理： 结合 ZK 技术，AI 代理可以证明它们是按照预定的逻辑和策略在加密数据上执行操作的，而无需公开其内部的决策树或状态机。这对于那些被授权管理资金的自主交易 Agent 尤为重要。

9. 跨链、互操作性与基础设施

9.1 跨链分析和风控

在多链生态中，资金和状态分散在孤岛中。跨链桥和聚合器面临巨大的安全风险。FHE 可用于构建全局视角的隐私风控：

  • 全局风险视图： 可以在不暴露用户在各条链上具体持仓的情况下，收集加密的资产快照。
  • 跨链同态计算： 一个中心化的 FHE 协调层可以汇总这些加密数据，计算用户在所有链上的总杠杆率或清算风险。
  • 联合风控： 不同的借贷协议可以共享加密的黑名单或风险数据，共同计算一个用户的违约概率，而无需互相披露各自的客户数据。

9.2 预言机和机密输入

现有的预言机（Oracles）主要传输公开市场数据。支持 FHE 的下一代预言机将能够处理 机密数据源：

  • 专有数据上链： 传统金融机构可以将专有的定价模型、波动率指数或非公开的信用评级以加密形式推送到链上。
  • 盲计算服务： 智能合约可以请求预言机对加密的链下数据和加密的链上状态进行联合计算，从而触发特定的合约逻辑（如基于非公开指数的期权结算）。

10. 架构模式与平台

10.1 链上 FHE 智能合约

这是最理想化的形态，即 原生 FHE 执行环境。

  • 实现方式： 区块链节点集成了 FHE 库，EVM 被扩展以支持特定的 FHE 操作码（Opcode）或预编译合约。
  • 挑战： 由于 FHE 运算（尤其是乘法和自举）极度消耗 CPU，这种模式下的 Gas 成本极高，吞吐量极低（可能仅为每秒几次交易）。
  • 适用场景： 适用于计算逻辑极简单、但在去中心化和抗审查方面要求极高的核心治理或资产管理合约。

10.2 FHE 协处理器和 Rollup

这是目前最务实且主流的 扩展性解决方案：

  • 工作流程： L1 主链仅存储加密状态哈希和轻量级逻辑。当需要进行繁重的同态计算时，请求被发送到链下的 FHE 协处理器网络或专用的 FHE Rollup。
  • 验证机制： 协处理器在高性能硬件（如 GPU 集群）上执行计算，并将结果及其有效性证明（通过 ZK-SNARKs 或乐观欺诈证明机制）提交回主链。
  • 优势： 这种架构解耦了共识与隐私计算，利用链下强大的硬件加速能力来规避链上的性能瓶颈，同时保持了与现有 EVM 生态的兼容性。

10.3 混合 FHE + TEEs + ZK + MPC

不存在“银弹”，实际的生产级系统往往是多种技术的 混合体：

  • FHE + TEEs (如 Intel SGX)： TEE 提供极快的执行速度，但需要信任硬件制造商。在混合模式中，对于极高频或低价值的计算可使用 TEE，而对于核心的高价值资产结算则使用 FHE，或者将 FHE 的密钥管理放入 TEE 中以增强安全性。
  • FHE + ZK 证明： FHE 负责“计算隐私”（没人看到数据），ZK 负责“计算完整性”（证明计算过程未被篡改）。ZK 可以证明输入的密文是格式正确的，或者证明 FHE 计算的结果是正确的，从而避免链上重新执行昂贵的 FHE 验证。
  • FHE + MPC： 多方计算（MPC）常用于分布式的密钥生成和阈值解密过程，确保没有单一实体掌握全局解密私钥，从而实现去中心化的信任根。

11. 技术与经济挑战

11.1 性能和自举瓶颈

尽管算法在进步，FHE 的性能开销依然巨大。

  • 计算膨胀： FHE 运算比明文运算慢 10,000 到 1,000,000 倍。
  • 存储膨胀： 密文体积通常是明文的几百倍甚至上千倍，这对区块链的存储和带宽构成了巨大压力。
  • 自举难题： 自举（降低噪声以允许更多计算）是目前最大的性能瓶颈。
  • 解决方案： 业界正在全力研发 FHE 专用的硬件加速器（ASIC）、优化基于 GPU/FPGA 的并行计算库，以及设计更高效的算法参数，旨在将性能提升到商业可用的阈值。

11.2 密钥管理和访问控制

在 Web3 中，“谁持有解密密钥？”是一个关乎生死的安全问题。

  • 去中心化密钥生成（DKG）： 必须通过 MPC 协议由验证者网络共同生成公钥，私钥分片存储，任何单一节点都无法解密用户数据。
  • 细粒度权限： 系统必须支持灵活的重加密（Re-encryption）或代理重加密机制，以便将特定数据的查看权临时授予特定的接收者（如合规审计员），而无需泄露全局主密钥。

11.3 易用性和开发者体验

对于普通 Solidity 开发者来说，FHE 的门槛极高。

  • 思维转变： 开发者需要理解“加密数据”的概念，不能直接使用 if-else 分支语句（因为条件是加密的），必须改用多路复用器（MUX）逻辑。
  • 参数调优： 噪声管理、位宽选择、SIMD 批处理优化等底层细节极其复杂。
  • 工具链完善： 迫切需要高级编译器和转译工具，能够自动将普通的高级语言代码转换为 FHE 优化的电路，向开发者屏蔽底层的密码学复杂性。

11.4 监管模糊性

FHE 是一把双刃剑。

  • 它为监管者提供了技术手段来实现“既保护隐私又满足合规”的理想状态。
  • 但也可能被用于构建完全不可穿透的暗网市场。
  • 如何在协议层嵌入合规接口，同时不赋予监管者过大的后门权力，是技术、法律和伦理的复杂博弈。

12. 开放研究方向

从 Web3 落地应用的角度，以下方向极具潜力：

  1. 特定领域的 FHE 友好 DeFi 原语 重新设计经典的 DeFi 算法（如常数乘积做市商 CPMM），使其数学结构天然适应 FHE 的特性（例如，减少乘法深度，避免高精度的除法运算），从而大幅降低 Gas 成本和延迟。

  2. 组合隐私框架与编译器 开发统一的编程语言或框架，允许开发者在一个文件中混合编写 ZK、FHE 和 MPC 逻辑，编译器自动将不同部分分发给最优的执行后端，并处理中间的安全转换。

  3. FHE 原生治理机制 探索只有在 FHE 环境下才可能实现的新型社会治理实验，例如基于加密信念的流支付治理、保护隐私的声誉加权投票等。

  4. 隐私保护的跨链分析协议 建立标准化的跨链隐私数据交换协议，允许链与链之间在不泄露底层数据的前提下交换风险信号和信用评估。

  5. 加密智能合约的形式化验证 由于 FHE 合约的状态不可见，传统的调试和测试方法失效。需要新的形式化验证方法来从数学上证明 FHE 合约在密文状态下的逻辑正确性和安全性。

  6. 基于 FHE 的 MEV 缓解经济学分析 深入研究加密内存池对 MEV 供应链的经济影响：套利利润会转移到哪里？验证者的激励机制需要如何调整才能维持网络的安全性？

13. 结论

全同态加密（FHE）正在 Web3 领域经历从“理论黑科技”到“基础设施基石”的蜕变。它不再仅仅是锦上添花的隐私插件，而是构建下一代 机密 DeFi、公平拍卖、抗审查治理 以及 数据主权 AI 的核心驱动力。

虽然目前仍面临性能、成本和开发体验等“成长的烦恼”，但随着硬件加速的摩尔定律生效和协处理器架构的成熟，FHE 在 Web3 中的普及已是大势所趋。它将使得区块链能够承载真正的商业级应用，让 机密状态（Confidential State） 与 公开验证（Public Verification） 这对看似矛盾的特性得以完美共存。对于 Web3 而言，这不仅是隐私的胜利，更是向着成为全球可信结算层迈出的关键一步。

14. 参考