FHE是个好东西，但开发起来要命

解密HashKey：克服区块链上全同态加密的挑战与应对之道

HashKey 解读链上FHE的挑战与解决方案

嘿，数字资产投资者们！今天我要给你们介绍一个热门话题——全同态加密（Fully Homomorphic Encryption，简称FHE）。虽然这东西听起来和高科技有点关系，但实际上，它也有一些颇为头疼的问题。

首先，FHE的领域缺乏成熟的开发工具和基础设施。想要在区块链上实现FHE，开发者们得面对一大堆麻烦事：后端加密技术纠结、挑选合适的FHE方案、设定关键参数…真是一团乱麻！不过放心，这些问题可不会让我们束手无策。我们有解决方案呀！

首先，我们可以用一些酷炫的Web3专用FHE编译器（比如Sunscreen）来帮忙。这玩意能自动搞定参数选择、数据编码、密钥选择，而且性能还是非常给力哒！另外，还有新的FHE库（比如Zama的fhEVM），可以让开发者们更轻松地集成FHE。不过还是得解决不同语言版本和基础设施的兼容性问题呀，这个也不能忽视哦。

其次，我们还要搞个安全且性能嗨的阈值解密协议。这玩意里面有个问题，就是用FHE进行计算会带来很大的开销，而且验证者集合规模也会减小。不过，大家放心，我们也有办法解决！

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我们可以改进阈值解密的方式，比如能开启n/2的阈值，或者让解密协议在HSM里头运行，甚至可以用基于TEE的网络进行动态密钥管理。另一个方法是使用非串通且分散的MPC算法，比如Odsy的2PC-MPC。当然，我们也要考虑只用用户公钥来进行数据加密，以避免完全依赖阈值假设。

最后，有一个麻烦的事情需要我们搞定——FHE计算如何验证用户输入和计算正确性。传统的信任模式已经被颠覆，而FHE虽然能处理加密数据，但无法验证用户输入或计算的准确性。别担心，问题都有解决方法！

我们可以使用零知识证明（Zero-Knowledge Proofs，简称ZKPs）来验证用户输入和计算过程，以确保计算的可验证性。具体包括验证密文的ZKP、验证明文输入的ZKP，还有验证计算正确性的ZKP。这些验证的玩意可以通过连接不同的证明系统来实现，当然，中间还要解决一些复杂的密码学问题。

为了提高效率，一些项目，比如Sunscreen和Mind Network，已经在ZKP编译器和FHE集成方面取得了巨大进展。这真是好消息啊！

所以，数字资产投资者们，别担心！虽然FHE开发起来有点令人头疼，但我们已经找到了解决之道。有了酷炫的FHE编译器、安全高效的阈值解密协议，以及验证用户输入和计算正确性的ZKPs，我们的道路会越走越宽广！

不过，别忘了这些领域还有许多有趣的挑战等待我们去攻克，而且未来的发展也会带来更多惊喜和机遇。如果你对FHE感兴趣，记得持续关注它的最新动态，咱们在数字资产的路上一起探索吧！💪

（原文链接：https://medium.com/hashkey-capital-insights/challenges-solutions-of-onchain-fhe-unlocking-the-holy-grail-d7c00abed166）

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