HashKey Capital Insights 分享了一篇綜合文章，解釋了完全同態加密 (#FHE) 的挑戰和範式轉變潛力。我們很高興與其他著名的 Web3 FHE 項目一起爲本文做出貢獻。

我們將爲您進行分解併爲您提供要點。

1⃣
最重要的是：FHE 成爲密碼學的聖盃是有原因的。它正在改變我們跨平臺保護數據的方式，爲數據隱私描繪了一個幾乎令人難以置信的新時代。

2⃣
FHE DevEx 的主要限制：
1）簡單的前端語言
2) 功能齊全的FHE編譯器
3）FHE方案太慢

3⃣
針對這些限制的新解決方案：
1) Web3 特定的 FHE 編譯器無需硬件加速器即可提供最佳性能
2) 利用流行的 Web3 編程語言的新 FHE 庫
3）Zama的工具包將同態操作公開爲預編譯合約

4⃣
ZKP 和 FHE - 隱私天堂中的絕配。 FHE 允許任何人對加密數據進行計算。 ZKP 允許人們在不透露底層信息本身的情況下證明某件事是真實的。這是他們一起工作的方式：
1）確保密文滿足加密方案的要求
2) 提交輸入明文滿足給定應用條件的證明
3）驗證者節點需要證明他們已經正確執行了FHE計算

5⃣
密文的 ZKP。像 SNARKS 和 STARKS 這樣的 ZKP 不依賴於格密碼學； FHE 確實如此。這意味着 FHE 是“後量子”的。換句話說，ZKP 本身並不能抵抗量子計算攻擊，但 FHE 可以。

6⃣
硬件問題。現有硬件上的 FHE 效率低下，並且無法以分散的方式進行擴展。可驗證的 FHE 通過允許計算方提交 ZKP 作爲誠實執行交易的證明來解決這個問題。

加密 101：完全同態加密 (#FHE)

發現完全同態加密 (FHE) 方案及其獨特的功能，以及最佳用例！

深入挖掘附圖中的細節！

Mind 101：完全同態加密 (#FHE)

完全同態加密 (FHE) 是數據安全領域的遊戲規則改變者，可以在不泄露其內容的情況下對加密數據進行計算。數字時代保護隱私的重要工具。
#FHE的核心是能夠對加密數字執行算術運算並獲得加密結果，該結果在解密時與運算結果相匹配，就像對純數據進行運算一樣。
#FHE的影響包括高度安全的投票系統、機密醫療記錄分析、私人金融交易等等。在任何數據隱私至關重要的地方，FHE 都可以成爲解決方案。

觀看#MindNetwork研究主管在 EPF 日發表的演講！

我們討論了基於完全同態加密（#FHE）的隱形地址（一種隱私保護和量子計算抵抗協議）。

向我們令人難以置信的 46K 守護者在#ZeroTrustBridge活動期間與 BNB Chain 的支持表示大力的感謝！對#MindNetwork來說，這是碩果累累的一週。查看下面的海報瞭解更多詳情。

Galxe激勵活動仍在進行中！

#Mind101#ZeroTrustBridge(ZTB) 如何解決合規性問題？

ZTB 增強的安全性和隱私性使實體能夠實現監管合規性。 ZTB 透過以下兩種方式幫助 TradFi：

1. ZTB用於加密和處理KYC/AML數據，確保在處理過程中持續受到保護。這符合要求銀行保護客戶資料的法規。

2. ZTB用於保護髮送方/接收方訊息，以便交易訊息不易追蹤，但仍可由監管機構/當局驗證。 #MindNetwork

#Mind101#ZeroTrustBridge(ZTB) 是如何工作的？
#MindNetwork中的 ZTB 通過三個具有終極安全性的重要組件進行運行：

➡️ 零信任交易：通過基於完全同態加密的雙密鑰隱形地址協議（#FHE-DKSAP）確保安全交易。

➡️ 零信任數據：保護用戶數據、KYC 信息、消息、日誌、風險概況等。

➡️零信任資產：在不泄露貨幣種類或數量的情況下保護資產，增強智能合約安全性。

#Mind101#ZeroTrustBridge(ZTB) 能做什麼？零信任橋連接不同的區塊鏈網絡，創造無數機會：

- 銀行鏈到公共鏈：安全地合併金融和區塊鏈。 - CBDC 鏈到公有鏈：安全集成央行數字貨幣。 - 公鏈到公鏈：實現順暢、保密的跨鏈資產流動。

Mind Network 的“零信任特別”激勵活動現已在@Galxe 上推出！
通過在產品開發階段完成#MindNetwork簡單任務，您將全面瞭解#ZeroTrustBridge 並獲得忠誠度積分#Web3#Binancelabs