FHE、ZK和MPC：三種加密技術的異同

加密技術在保護數據安全和個人隱私方面發揮着至關重要的作用。本文將詳細對比全同態加密（FHE）、零知識證明（ZK）和多方安全計算（MPC）這三種先進的加密技術。

零知識證明（ZK）：證明而不泄露

零知識證明技術旨在解決如何在不披露具體內容的情況下驗證信息真實性的問題。它基於密碼學原理，允許一方向另一方證明某個祕密的存在，而無需揭示任何關於該祕密的具體信息。

舉例來說，如果Alice想向租車公司員工Bob證明她的信用狀況良好，但又不願提供詳細的銀行流水，那麼類似銀行或支付軟件提供的"信用分"就可以視爲一種零知識證明。Alice能夠在Bob"零知曉"的前提下證明自己的信用評分，而無需展示具體的帳戶信息。

在區塊鏈領域，ZK技術的應用可以參考某匿名加密貨幣。當用戶進行轉帳時，他們需要在保持匿名的同時證明自己擁有轉帳權限。通過生成ZK證明，礦工可以在不知道交易發起者身分的情況下驗證交易的合法性並將其上鏈。

多方安全計算（MPC）：共同計算而不泄露

多方安全計算技術主要解決如何在不泄露敏感信息的前提下讓多方參與者進行安全計算的問題。它使得多個參與者能夠共同完成計算任務，而無需任何一方透露自己的輸入數據。

例如，如果三個人想計算他們的平均工資但不想相互透露具體數額，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。然後各自對收到的數字進行求和並分享結果。最後，三人對這三個求和結果再次求和並取平均值，從而得到平均工資，但無法得知他人的具體工資數額。

在加密貨幣領域，MPC技術被應用於開發新型錢包。這種錢包不再需要用戶記住12個助記詞，而是採用類似2/2多重籤名的方式，將私鑰分散存儲在用戶手機、雲端和服務提供商等多個位置。即使用戶不小心丟失了手機，仍可通過其他途徑恢復訪問權限。

全同態加密（FHE）：加密外包計算

全同態加密技術着眼於解決如何對敏感數據進行加密，使得加密後的數據可以交由不受信任的第三方進行計算處理，而結果仍能被原始數據所有者正確解密的問題。

在實際應用中，FHE允許數據所有者將加入噪音（通過多次加法或乘法運算）的原始數據交給具有強大計算能力的第三方處理，然後自行解密得到真實結果，而第三方對原始數據內容一無所知。

這項技術在雲計算環境中處理敏感數據時尤爲重要。例如，在處理醫療記錄或個人財務信息時，FHE可以確保數據在整個處理過程中保持加密狀態，既保護了數據安全，又符合隱私法規要求。

在區塊鏈領域，FHE技術可以應用於改善PoS（權益證明）共識機制和投票系統。通過讓節點在互不知曉對方答案的情況下完成區塊驗證工作，可以防止節點間的抄襲行爲，從而解決小型PoS網路中節點懶惰和中心化的問題。同樣，在投票過程中，FHE可以確保投票者在互不知曉彼此投票意向的前提下完成投票，防止跟風投票現象的發生。

技術比較

雖然這三種技術都旨在保護數據隱私和安全，但它們在應用場景和技術復雜性方面存在差異：

1. 應用場景：
   • ZK側重於"如何證明"，適用於需要驗證權限或身分的場合。
   • MPC專注於"如何計算"，適用於多方需要共同計算但又要保護各自數據隱私的情況。
   • FHE着重於"如何加密"，適用於需要在保持數據加密狀態下進行復雜計算的場景。

2. 技術復雜性：
   • ZK理論上強大，但設計有效且易於實現的協議較爲復雜，需要深厚的數學和編程功底。
   • MPC在實現時需要解決同步和通信效率問題，特別是在多方參與的情況下，協調成本和計算開銷可能很高。
   • FHE面臨巨大的計算效率挑戰，雖然理論上極具吸引力，但實際應用中的高計算復雜性和時間成本仍是主要障礙。

總之，這三種加密技術各有特色和應用領域，共同構成了現代密碼學的重要組成部分，爲數據安全和隱私保護提供了強有力的支持。