从"理论宅男"到"计算明星":FHE 的崛起与未来畅想
今天, $Swarms 的表现引发了广泛关注。随着 AI Agent 资金回流, Swarms 正成为 2025 年 AI 叙事中的头部应用之一。市场观察者普遍认为, Swarms 的代币经济系统尚未完全落地, 但规划已经清晰明确, 一旦系统上线, 代币的采用率和增值应用场景将大幅增加。随着 AI 从Web2和Web3的交汇点快速成长为吸引二级资金的重要板块, Swarms 有望在这一过程中成为跨行业的明星项目。
在密码学的世界里, 全同态加密(FHE)就像一位被埋没多年的天才, 终于走到了舞台的中心, 吸引了越来越多的关注。值得一提的是, 近期 Shiba Treat 项目的成功打新活动, 为 FHE 赛道带来了额外的关注。通过将全同态加密与去中心化应用相结合, Shiba Treat 吸引了大量投资者和开发者的目光, 标志着 FHE 技术从学术研究走向了商业化应用的新阶段。
FHE 的背景
FHE 首次于 1978 年提出, 但由于其计算复杂性, 它在很长一段时间内都无法实际应用, 且始终停留在理论阶段。学术界的理想主义者虽然对其赞不绝口, 但它始终像一位理想化的"理论宅男", 无法突破象牙塔的束缚。
直到 2009 年, Craig Gentry 提出了一个可行的 FHE 模型, 打破了以往的技术限制, 使 FHE 从一个"高冷理论"逐渐转变为能够实际应用的"技术黑马"。这一突破, 犹如班级里那个成绩不出众、懒散度日的同学突然一鸣惊人, 成为了科学界的新宠。
FHE 技术的突破与应用
FHE 的工作原理可以通过一个形象的比喻来理解:假设你有一块黄金需要加工, 但又不希望工人在过程中偷走金子。于是, 你将黄金放入一个密闭的透明盒子, 并在盒子上加锁, 工人只能通过手套进行操作。即便工人可以操作, 金子依然无法被拿走, 盒子确保了黄金的完整性。这个盒子象征着加密算法, 锁则代表着密钥, 工人是加密计算的操作员, 而加密数据就是金子。通过这种方式, FHE 实现了在加密状态下进行计算, 既保障了数据隐私, 又能执行复杂的计算任务。
FHE 的魅力在于, 它允许在数据加密的状态下进行计算, 而无需先解密。想象一下, 你可以将文件放在保险箱里修改, 既不需要打开它, 也能进行操作。对于个人隐私和企业数据, FHE 无疑是保护数据的一道强大防线。它在保证数据隐私的同时, 也能够确保对数据的操作不被泄露, 完整性得以保持。
FHE 的主要应用场景包括:
数据隐私保护:在医疗、金融等领域, 敏感数据的安全性至关重要, FHE 可以在不暴露数据的前提下进行计算。
云计算与大数据:数据处理往往发生在云端, FHE 可以确保数据在计算过程中的隐私性不被泄露。
智能合约:在Web3领域, FHE 使得智能合约能够在保障隐私的前提下执行合约内容并进行数字资产的管理。
FHE 生态系统:从基础设施到应用项目
随着 FHE 技术的不断发展, 越来越多的项目开始探索这一领域, 推动其应用的实践和发展。FHE 不仅仅限于加密数据的计算, 广泛应用于云计算、Web3、AI、隐私交易、量子抗性等多个领域。以下是一些代表性的 FHE 项目:
Zama
作为 FHE 技术的先行者, Zama 推出了 TFHE 和 fhEVM, 使得 FHE 在加密货币领域成为焦点。通过提供全同态加密解决方案, Zama 实现了 FHE 在 EVM(以太坊虚拟机)兼容区块链上的应用。
Fhenix
Fhenix 在以太坊(ETH)上实现了 FHE L2(第二层)解决方案, 利用 FHE 加速器和虚拟机(VM)实现数据加密计算。
Mind Network
专注于通过全同态加密技术为去中心化 AI 应用提供隐私保护解决方案。该平台采用 FHE 加密方法, 实现了 AI 算法在保护用户数据隐私的情况下进行训练和推理, 使得敏感数据的计算和分析变得安全且透明。Mind Network 不仅在加密数据上进行计算, 还推动了 AI 领域在去中心化框架下的应用发展
Shiba Inu Treat
近期, Shiba Inu 团队通过引入全同态加密(FHE)技术, 配合功能代币$Treat 为其生态带来了新的价值和机会, 吸引了 1200 万的融资。这一创新将数据隐私保护与区块链技术相结合, 提升了生态的运营效率。在确保数据隐私的同时, FHE 使得复杂计算成为可能。$Treat 不仅在Web3领域扩展, 还积极向Web2领域渗透, 旨在打造适用于现实世界的支付系统, 未来可能成为跨境支付的工具。
Privasea AI
Privasea AI 利用 FHE 技术确保 AI 与用户数据的交互过程中"隐身", 既避免隐私泄露, 又能实现与 AI 的无缝互动。他们推出的身份验证应用#ImHuman 结合面部识别技术验证用户身份, 并利用 FHE 技术保证身份验证过程中的数据始终处于加密状态。
Sunscreen
基于 Rust 的全同态编译器, Sunscreen 致力于为区块链应用提供加密计算能力, 帮助用户实现隐私保护。
Octra Network
Octra Network 支持 FHE 和高阶同态加密(HFHE)的隔离执行环境区块链, 专注于增强数据隐私和安全性。
这些项目展示了 FHE 技术的多样化应用场景, 涵盖了从基础设施建设到具体应用的各个领域, 如 FHE 加密智能合约、私有链计算、数据加密存储、隐私保护交易等。
FHE 与 AI 协作的未来
在 FHE 技术的众多应用领域中, AI 和多智能体系统(MAS)是最具前景的方向之一。Mind Network 正积极推动 FHE 与 AI 的结合, 尤其是在多智能体系统中的应用。多智能体系统是一种协作框架, 其中多个 AI 智能体共同工作, 解决复杂问题, 通过合作提高效率。然而, 确保数据在计算过程中不被泄露, 同时保持智能体之间的信任与合作, 仍是实现这一目标的重大挑战。
Mind Network 通过 FHE 为多智能体系统提供了一个安全且高效的解决方案。在这一方案中, 所有数据在处理过程中都保持加密状态, 确保敏感信息的隐私性不被泄露。具体而言, Mind Network 的 FHE 解决方案确保了以下几点:
数据保护:即使在计算过程中, 数据始终保持加密状态, 避免敏感信息泄露, 保障数据隐私。
安全共识:AI 智能体通过提交加密结果, FHE 网络验证这些结果的准确性和一致性, 确保最终的共识既安全又可靠, 避免泄漏任何敏感信息。
高效协作:通过 FHE 技术, 多个智能体可以在不暴露敏感信息的情况下进行协作, 实现复杂任务的高效处理。
Mind Network 的技术不仅提升了多智能体系统的安全性和隐私保护能力, 还促进了 AI 智能体之间的高效协作。例如, 在金融分析应用中, Mind Network 通过 FHE 确保了数据在整个过程中的加密处理, 保障了敏感数据的隐私与安全。
스웜(Swarm)과 FHE의 결합: AI 다중 에이전트 합의 추진
주목할 만한 점은 FHE와 다중 에이전트 협업의 최신 진전이 스웜(Swarm) 공식의 지원을 받고 있다는 것입니다. 스웜 팀은 특히 러스트 프로그래밍 언어와 FHE 기반 합의 솔루션의 결합 부분에서 AI 에이전트와 스웜 시스템의 기능 향상을 적극적으로 추진하고 있습니다. FHE 기술을 채택함으로써 스웜은 데이터를 노출하지 않고도 여러 에이전트가 협업할 수 있는 암호화 계산 합의 프레임워크를 구축하고 있습니다.
구체적으로 스웜-러스트 프로젝트는 스웜 팀이 러스트 언어로 재구현한 다중 에이전트 오케스트레이션 플랫폼으로, 더 효율적이고 안정적인 크로스 플랫폼 애플리케이션 개발을 목표로 하고 있습니다. 특히 이 프로젝트의 장점은 여러 에이전트 간 안전한 정보 교환과 FHE 기술을 통한 암호화 합의가 가능하다는 것입니다. 이 프로젝트의 특징은 다음과 같습니다:
AI 합의: 여러 에이전트가 암호화된 데이터 집계와 합의 메커니즘을 통해 일치된 의사결정을 내리면서도 모델과 데이터의 보안성을 보장합니다.
에이전트 간 협업: 여러 에이전트 간 안전하고 암호화된 데이터 교환을 통해 정보의 프라이버시를 확보합니다.
자율성: 탈중앙화된 자율 의사결정을 지원하여 인적 개입을 최소화하고 에이전트 간 자율 협업을 실현합니다.
스웜 팀은 FHE가 효율적이고 안전한 다중 에이전트 합의 솔루션을 실현하는 핵심 기술 중 하나라고 명확히 밝혔습니다. 특히 에이전트 모델의 지적 재산권 보호와 거래 의사결정의 신뢰성 확보 측면에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어 거래 분야에서 여러 전문 에이전트가 각자의 비공개 모델을 기반으로 의사결정을 내리고, 최종적으로 암호화 합의 투표를 통해 더 신뢰할 수 있는 결과를 도출함으로써 의사결정의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
요약
광범위한 응용 전망을 가진 기술인 FHE는 우리가 데이터를 처리하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 블록체인에서 AI, 클라우드 컴퓨팅에서 프라이버시 보호에 이르기까지, FHE는 프라이버시를 보장하면서도 데이터 계산을 수행할 수 있는 새로운 방법을 제공합니다. FHE 기술이 발전함에 따라 점점 더 많은 프로젝트와 플랫폼이 실제 사례에 이를 적용하여 암호화 기술의 발전과 혁신을 추진하고 있습니다.
이 과정에서 Mind Network는 FHE와 AI 결합 분야의 선도적인 기술력을 바탕으로 큰 잠재력을 보여주고 있습니다. 다중 에이전트 시스템에 안전하고 효율적인 암호화 계산 지원을 제공함으로써 Mind Network는 데이터 프라이버시 보호를 강화하는 동시에 AI 협업 혁신을 추진하고 있습니다. 또한 스웜 팀도 FHE를 통해 다중 에이전트 협업 능력을 더욱 발전시켜 더 안전하고 효율적인 합의 프레임워크를 구축하고 있습니다. FHE 기술이 계속 발전함에 따라 AI와 암호화 기술의 융합은 미래 디지털 세계의 중요한 발전 추세가 될 것입니다.
