HashKey Capital Insights 分享了一篇综合文章，解释了完全同态加密 (#FHE) 的挑战和范式转变潜力。我们很高兴与其他著名的 Web3 FHE 项目一起为本文做出贡献。

我们将为您进行分解并为您提供要点。

1⃣
最重要的是：FHE 成为密码学的圣杯是有原因的。它正在改变我们跨平台保护数据的方式，为数据隐私描绘了一个几乎令人难以置信的新时代。

2⃣
FHE DevEx 的主要限制：
1）简单的前端语言
2) 功能齐全的FHE编译器
3）FHE方案太慢

3⃣
针对这些限制的新解决方案：
1) Web3 特定的 FHE 编译器无需硬件加速器即可提供最佳性能
2) 利用流行的 Web3 编程语言的新 FHE 库
3）Zama的工具包将同态操作公开为预编译合约

4⃣
ZKP 和 FHE - 隐私天堂中的绝配。 FHE 允许任何人对加密数据进行计算。 ZKP 允许人们在不透露底层信息本身的情况下证明某件事是真实的。这是他们一起工作的方式：
1）确保密文满足加密方案的要求
2) 提交输入明文满足给定应用条件的证明
3）验证者节点需要证明他们已经正确执行了FHE计算

5⃣
密文的 ZKP。像 SNARKS 和 STARKS 这样的 ZKP 不依赖于格密码学； FHE 确实如此。这意味着 FHE 是“后量子”的。换句话说，ZKP 本身并不能抵抗量子计算攻击，但 FHE 可以。

6⃣
硬件问题。现有硬件上的 FHE 效率低下，并且无法以分散的方式进行扩展。可验证的 FHE 通过允许计算方提交 ZKP 作为诚实执行交易的证明来解决这个问题。

加密 101：完全同态加密 (#FHE)

发现完全同态加密 (FHE) 方案及其独特的功能，以及最佳用例！

深入挖掘附图中的细节！

Mind 101：完全同态加密 (#FHE)

完全同态加密 (FHE) 是数据安全领域的游戏规则改变者，可以在不泄露其内容的情况下对加密数据进行计算。数字时代保护隐私的重要工具。
#FHE的核心是能够对加密数字执行算术运算并获得加密结果，该结果在解密时与运算结果相匹配，就像对纯数据进行运算一样。
#FHE的影响包括高度安全的投票系统、机密医疗记录分析、私人金融交易等等。在任何数据隐私至关重要的地方，FHE 都可以成为解决方案。

观看#MindNetwork研究主管在 EPF 日发表的演讲！

我们讨论了基于完全同态加密（#FHE）的隐形地址（一种隐私保护和量子计算抵抗协议）。

向我们令人难以置信的 46K 守护者在#ZeroTrustBridge活动期间与 BNB Chain 的支持表示大力的感谢！对#MindNetwork来说，这是硕果累累的一周。查看下面的海报了解更多详情。

Galxe激励活动仍在进行中！

#Mind101#ZeroTrustBridge(ZTB) 如何解决合规性问题？

ZTB 增强的安全性和隐私性使实体能够实现监管合规性。 ZTB 透过以下两种方式帮助 TradFi：

1. ZTB用于加密和处理KYC/AML数据，确保在处理过程中持续受到保护。这符合要求银行保护客户资料的法规。

2. ZTB用于保护发送方/接收方讯息，以便交易讯息不易追踪，但仍可由监管机构/当局验证。 #MindNetwork

#Mind101#ZeroTrustBridge(ZTB) 是如何工作的？
#MindNetwork中的 ZTB 通过三个具有终极安全性的重要组件进行运行：

➡️ 零信任交易：通过基于完全同态加密的双密钥隐形地址协议（#FHE-DKSAP）确保安全交易。

➡️ 零信任数据：保护用户数据、KYC 信息、消息、日志、风险概况等。

➡️零信任资产：在不泄露货币种类或数量的情况下保护资产，增强智能合约安全性。

#Mind101#ZeroTrustBridge(ZTB) 能做什么？零信任桥连接不同的区块链网络，创造无数机会：

- 银行链到公共链：安全地合并金融和区块链。 - CBDC 链到公有链：安全集成央行数字货币。 - 公链到公链：实现顺畅、保密的跨链资产流动。

Mind Network 的“零信任特别”激励活动现已在@Galxe 上推出！
通过在产品开发阶段完成#MindNetwork简单任务，您将全面了解#ZeroTrustBridge 并获得忠诚度积分#Web3#Binancelabs