Zama 是一家专注于全同态加密(Fully Homomorphic Encryption, FHE)的开源密码学公司。他们致力于让 FHE 技术变得更易于使用、更快速、更普及,以便开发者能够构建保护用户隐私的机密应用程序,无论是链上还是链下。
什么是全同态加密 (FHE)?
要理解 Zama 的核心,首先要了解 FHE。FHE 被誉为密码学的“圣杯”,因为它解决了传统加密技术的一个关键限制:
传统加密: 数据在存储(静止)和传输(传输中)时可以加密。但如果需要对数据进行任何计算或处理,就必须先解密。这意味着在处理过程中,数据是脆弱的,可能被未经授权的方访问。
FHE: 允许在加密数据上直接执行计算,而无需先解密。这意味着数据可以从头到尾保持加密状态——在存储时加密、在传输时加密、在处理时也加密。只有拥有密钥的人才能解密最终结果。
想象一下,你有一个上锁的盒子,里面放着你的秘密数据。传统加密要求你打开盒子才能操作数据。而 FHE 就像你可以在不打开盒子的情况下,直接在盒子里对数据进行操作,然后把操作后的结果仍然放在上锁的盒子里交给你。
Zama 项目的核心目标与愿景
Zama 的愿景是让隐私成为互联网的默认设置,就像 HTTPS 让数据传输加密成为标准一样。他们将此概念称为 HTTPZ,意在表达 FHE 将实现从端到端、始终加密的互联网体验。
Zama 认为,**隐私不应是一种奢侈品,而是一种基础功能。**他们的目标是推动 FHE 成为 Web2 和 Web3 应用程序的通用标准,从而解决当前普遍存在的在线数据隐私问题。
Zama 提供的解决方案和技术栈
Zama 围绕 FHE 构建了一个强大的开源工具和库套件,旨在让开发者能够轻松地将 FHE 集成到他们的应用程序中,即使他们没有深厚的密码学背景。主要组件包括:
TFHE-rs: 这是 Zama 的核心 FHE 引擎,一个用 Rust 编写的高性能 TFHE(快速全同态加密)实现,用于对加密数据进行布尔和整数运算。它是 Zama 整个技术栈的基石。
Concrete: 一个创新的编译器框架,它能将标准的 Python 代码转换为 FHE 逻辑。这意味着数据科学家和开发者可以使用他们熟悉的 Python 语言来编写程序,而 Concrete 会自动处理底层的复杂加密操作,使 FHE 变得触手可及。
Concrete ML: 基于 Concrete 构建的隐私保护机器学习框架。它允许开发者在加密数据上训练和执行机器学习模型,这对于处理敏感数据(如医疗、金融等)的场景至关重要。
fhEVM: Zama 推出的首个支持 FHE 的 EVM(以太坊虚拟机)兼容协议。这使得开发者能够在链上构建机密智能合约,确保交易数据和链上状态始终保持加密。这意味着你可以拥有一个公开可验证的区块链,同时保持智能合约执行的隐私性。
工作原理: 用户加密他们的交易输入,生成一个零知识证明(ZK Proof)来证明输入是正确的,然后验证者在执行交易前检查这些证明。同时,通过门限 FHE(Threshold FHE),网络密钥被分散到多个验证者手中,确保没有单一实体可以访问所有数据。
Zama 的关键特性和优势
端到端加密: 确保数据在传输和处理过程中始终加密。
计算透明性与隐私性: FHE 允许在加密数据上进行计算,同时保持数据的机密性。这意味着你可以利用云服务或区块链网络进行数据处理,而服务提供商或网络节点无法看到你的原始数据。
公开可验证性: 尽管数据是加密的,FHE 仍允许任何人重新计算 FHE 操作并验证其正确性,从而结合了机密性和可审计性,这在去中心化系统中尤为重要。
抗量子计算: 基于格(lattice-based)的 FHE 方案被认为是后量子密码学的一部分,这意味着它们即使在面对未来的量子计算机攻击时也能保持安全。
开发者友好: Zama 致力于通过 Concrete 等工具简化 FHE 的使用,降低其复杂性,让更多开发者能够构建隐私保护的应用程序。
速度和可扩展性: Zama 在不断优化 FHE 的性能。虽然 FHE 传统上速度较慢,但 Zama 已经显著提升了其方案的速度,并预计通过 GPU 和专用硬件加速器(FPGA 和 ASIC)实现更高的可扩展性。
Zama 的应用场景
Zama 的 FHE 技术正在解锁以前不可能实现的用例,特别是在需要处理敏感数据的领域:
区块链与 Web3:
机密代币: 加密代币的余额和金额,实现链上薪资管理等,同时不泄露个人身份和薪资信息。
去中心化身份 (DePIN): 在链上安全地存储用户的年龄、国籍、信用评分等敏感身份信息,同时保持隐私。
机密 DeFi: 执行私密的金融逻辑,例如隐藏交易金额或参与者的身份。
隐私投票 DAO: 允许去中心化自治组织(DAO)的投票和逻辑保持私密性,防止投票受贿或胁迫。
游戏: 在链上游戏中隐藏玩家属性、手牌信息(如扑克)等,实现更公平和隐私的玩法。
人工智能与机器学习:
加密机器学习: 在不泄露原始数据的情况下,对加密的医疗记录、财务数据或其他敏感数据集进行分析和模型训练。
隐私保护的推理: 在加密数据上执行机器学习模型的推理,例如,对加密的文本进行情感分析,或者对加密的图像进行过滤,而服务提供商无法看到原始输入。
云计算:
允许企业将敏感数据存储在云端,并利用云服务进行计算,而无需担心数据泄露,因为数据始终处于加密状态。
医疗保健:
在保护患者隐私的前提下,对医疗数据进行分析和研究,例如加密的 DNA 测试、健康预测等。
总结
Zama 正在引领一场数据隐私的革命,通过普及全同态加密技术,他们致力于构建一个默认保护隐私的互联网。Zama 的一系列开源工具和解决方案,特别是其 fhEVM,为区块链、人工智能和云计算等领域的开发者提供了前所未有的能力,可以在保持数据机密性的同时进行计算,这对于数据敏感的现代世界至关重要。