FHE全同态加密如何赋能AI隐私计算重塑Web3安全生态

微想AI • 2025年3月22日 am9:28 • 资讯

全同态加密（FHE）作为密码学领域的”圣杯级”技术，在人工智能成为未来主导技术的趋势下，必将成为构建安全体系的基石之一，其应用前景值得高度期待。此前我曾在多篇文章中提到，AI Agent将成为加密货币行业诸多叙事的”救赎者”。在上一轮围绕AI自主化的叙事演进中，可信执行环境（TEE）一度成为风口，但比TEE、甚至零知识证明（ZKP）更为冷门的FHE技术，也将因AI赛道的兴起迎来”重生”。下面，我们将通过具体案例梳理FHE的逻辑脉络。

FHE是一种允许在加密数据上直接进行计算的密码学技术，被誉为”密码学圣杯”。相较于ZKP、TEE等热门技术，FHE目前处于相对冷门的位置，主要受限于计算开销和应用场景的局限性。Mind Network作为专注于FHE的基础设施开发商，推出了面向AI Agent的FHE链——MindChain。尽管该团队已获得超千万美元融资并历经数年技术攻关，但受限于FHE本身的技术门槛，市场关注度仍被严重低估。

近期Mind Network围绕AI应用场景推出了一系列利好消息。其开发的FHE Rust SDK被开源大模型DeepSeek集成，成为AI训练场景的关键一环，为可信AI的实现提供了坚实的安全基础。那么FHE为何能在AI隐私计算中展现独特价值？它能否借助AI Agent的叙事实现弯道超车？

简单来说，FHE全同态加密是一种可以直接作用于当前公链架构的密码学技术，允许在加密数据上直接进行加法、乘法等任意计算，无需先解密。这意味着数据从输入到输出的全过程都保持加密状态，即使是参与公链共识验证的节点也无法获取明文信息。这一特性使FHE能够在医疗、金融等垂直领域为AI大模型训练提供底层技术保障，成为传统AI大模型训练向垂直场景扩展并结合区块链分布式架构的”优选”解决方案。

以金融交易场景为例，FHE的独特优势尤为明显。AI Agent作为面向C端的应用，通常会接入DeepSeek、Claude、OpenAI等不同供应商提供的AI大模型。但在高敏感的金融应用场景中，如何确保AI Agent的执行过程不被大模型后台突然篡改规则所影响？FHE的解决方案是：对输入的Prompt进行加密，当LLMs服务商直接对密文进行计算处理时，就不会存在强制性的干涉改动，从而保证结果的公正性。

“可信AI”是Mind Network试图构建的FHE去中心化AI愿景。该愿景包括允许多方通过分布式算力GPU实现高效的模型训练和推理，无需依赖中央服务器，并为AI Agent提供基于FHE的共识验证机制。这种设计消除了传统中心化AI的局限性，为Web3 AI Agent在分布式架构下的运行提供了隐私和自主性双重保障，与Mind Network本身的分布式公链架构叙事高度契合。

在链上交易过程中，FHE可以保护各方Oracle数据的隐私推理和执行过程。例如，AI Agent可以在无需暴露仓位或策略的情况下实现自主决策。那么为什么说FHE会和TEE一样具有类似的行业渗透路径？在AI应用场景爆发的大背景下，FHE将迎来直接机遇。

此前TEE能抓住AI Agent的机会，得益于TEE硬件环境可以在隐私状态下托管数据，使AI Agent能够自主管理私钥，从而实现资产管理的新叙事。但TEE保管私钥存在硬伤：信任需要依托第三方硬件提供方（如英特尔）。而要让TEE发挥作用，需要一套分布式链式架构为其附加公开透明的”共识”约束。相比之下，FHE完全可以基于去中心化链式架构存在，无需依赖第三方。FHE和TEE有着类似的生态位处境，虽然TEE在Web3生态中的应用尚不广泛，但在Web2领域早已非常成熟。在当前AI趋势的爆发下，FHE也将同时在Web2和Web3找到存在价值。

综上所述，FHE作为加密领域的”圣杯级”技术，在AI成为未来主导技术的趋势下，必将成为安全体系的基石之一，其应用前景值得高度期待。当然，FHE在算法实现时的高开销成本问题不可忽视。若能在Web2 AI场景内获得应用，再联动Web3 AI场景，预计将出其不意地释放”规模化效应”而摊薄整体成本，使其获得更广泛的应用。

本文网址：http://www.idea2003.cn/news/2097.html

FHE全同态加密如何赋能AI隐私计算重塑Web3安全生态

相关推荐

发表回复