随着数据隐私保护越来越受重视，尤其在云计算、区块链和人工智能场景中，如何在不暴露原始数据的前提下进行有效计算成为难题。
同态加密（Homomorphic Encryption）作为一种新兴的密码学技术，提供了在加密数据上直接执行计算的可能性，为隐私保护和数据可用性之间找到新的平衡。近期专注此领域的项目 Zama 获得大量融资和行业关注，推动了这项技术从理论向实践迈进。
什么是同态加密（Homomorphic Encryption）
同态加密（Homomorphic Encryption）是一种支持在加密数据（密文）上执行运算的加密方式，其计算结果解密后与先解密再计算的结果一致。换句话说，你可以在不知道原始数据内容的情况下对密文进行处理，并且最终解密后的结果与对明文直接操作得到的结果一致。
这一技术基于数论与抽象代数的同态性质，使得加密数据在执行加法、乘法等操作时仍然保持密文结构。它的目标在于实现 “加密数据可计算”，彻底解决传统加密方法必须解密才能参与计算的局限。
传统数据加密为何无法直接参与计算
传统加密技术（如 AES、RSA）主要关注数据在存储和传输过程中的机密性，它们通过将数据变换成不可直接识别的形式来保护信息。然而，在实际应用中，如数据分析、云端处理等，这些加密数据都必须先解密才能参与计算，才能执行加法、乘法等操作。这意味着第三方服务器或服务提供者在执行计算时可以访问明文数据，从而造成隐私泄露的风险。
简而言之：
- 传统加密保护“静态数据”隐私
- 但无法在“动态计算”中保持数据加密状态
- 因此计算过程需解密，导致数据暴露风险
同态加密如何实现“加密数据可计算”
同态加密的核心在于数学结构的同态性：
针对加密函数 EEE 和解密函数 DDD，如果对于两个明文 m1,m2m_1, m_2m1,m2 和某种运算（例如加法、乘法等）满足：D(E(m_1) ⊕ E(m_2)) = m_1 ✕ m_2
那么这种加密方法就是同态加密。也就是说，当对密文执行某种操作（⊕）时，该操作在解密后依然等价于明文之间的原生操作（✕）。
这种性质允许密文执行复杂运算，而不泄露原始数据内容，极大增强了数据处理过程的隐私性。
全同态加密（FHE）与部分同态加密的区别
同态加密按其支持的运算范围可分为：
部分同态加密 (PHE)
只支持某一种同态操作，例如仅支持加法或乘法。例如 Paillier 密码系统支持加法同态，而 ElGamal 支持乘法同态。这种模式只能执行有限类型的运算，因此无法表示所有计算。
全同态加密 (FHE)
同时支持加法和乘法等任意基本运算。这意味着任何可以表示为组合的逻辑电路或程序都可以在加密状态下执行，因此是真正通用的同态加密方案。FHE 曾长期被视为密码学的“圣杯”，因其理论潜力巨大，但早期在性能上难以实用化。
Zama 如何优化同态加密的实际应用效率
同态加密，尤其是全同态加密（FHE），在实际应用中最大的障碍之一是计算成本过高。由于密文运算涉及复杂的代数结构和噪声控制机制，早期 FHE 实现的执行效率远低于明文计算，限制了其在真实系统中的可行性。因此，近年来同态加密研究的重点逐渐从理论可行性转向工程优化与系统实现。
图源：Zama
在这一背景下，Zama 主要通过工程化手段对现有 FHE 方案进行优化，而非改变其基础密码学假设。其工作重点集中在密文表示方式、运算电路设计以及噪声增长控制等关键环节，通过减少不必要的计算深度和中间开销，在保证安全性的前提下提升整体执行效率。这类优化使同态计算在部分应用场景中逐步具备可接受的性能表现。
在实现层面，Zama 提供了一系列开源 FHE 工具和库，用于支持不同层级的开发需求。这些工具在底层封装了复杂的参数选择和噪声管理逻辑，使开发者能够在不深入理解同态加密内部细节的情况下使用相关功能。同时，Zama 也尝试将同态加密引入更通用的计算环境，使加密数据能够参与更复杂的程序逻辑，而不仅限于单一算术操作。
此外，针对同态加密计算密集型的特点，Zama 在执行环境上探索与 GPU 等并行计算架构的结合，以缓解纯 CPU 环境下的性能瓶颈。这种软硬件协同优化的思路，为同态加密在未来实现更大规模应用提供了现实路径，也为后续的性能改进奠定了基础。
同态加密目前面临的技术挑战
虽然同态加密理论成熟并且逐渐迈向实用，但仍存在显著障碍：
- 性能开销大：FHE 操作比明文计算慢很多，这是限制大规模部署的一大瓶颈。GPU、ASIC 等硬件加速虽可提升效率，但整体计算成本仍高。
- 噪声累积问题：在密文运算过程中会产生噪声，过多噪声会导致解密失败。需要通过“自举（bootstrapping）”等技术来重置噪声，但这增加了额外开销。
- 类型支持与限制：在某些实现中（如区块链中的 fhEVM），目前仅支持有限的数据类型，不能轻松处理浮点数或复杂数据结构。
- 标准化与生态成熟度：同态加密的标准化程度和易用度相对较低，需要更多成熟工具和协议来支持大规模开发。
同态加密正在改变哪些行业应用
同态加密的应用领域日益扩展，在多个关键行业已有实际潜力：
隐私计算与云服务
用户可将加密数据发送至云端进行计算，而无需担心服务提供者获取明文数据，有助于保护数据隐私并满足合规要求。区块链与保密智能合约
通过在链上执行加密操作，可以实现交易隐私、合约执行秘密等新功能，这正是 Zama Protocol 的重要应用方向。人工智能与隐私训练
同态加密支持在加密状态下执行机器学习推理甚至训练，为用户敏感数据提供隐私保护。金融数据处理
从金融风险建模到跨机构数据分析，同态加密可保护客户隐私同时支持复杂运算。
同态加密未来的发展方向
随着研究的深入和产业投入增加，同态加密未来可能出现以下趋势：
性能提升与硬件加速融合
结合 GPU、FPGA、ASIC 等硬件设计，以及更优算法和编译器改进，实现更快的加密执行效率将是技术发展关键。跨领域协议集成
同态加密与其他隐私保护技术（如 零知识证明、MPC 等）可能融合，形成更强大、更灵活的隐私计算解决方案。标准化与生态完善
业界将推动 FHE 的标准规范化，并建立更多开发者工具、SDK 和实现库，使应用开发更加便利。大规模商用落地
未来几年随着性能瓶颈缓解和行业需求增长，同态加密将进入更多实际应用场景，包括 Web3、医疗数据分析、跨机构数据共享等。
总结
同态加密作为一项革命性密码学技术，通过支持在加密状态下执行计算，为隐私与数据可用性之间提供了重要桥梁。
相比传统加密方法，它具有独特的数据保护优势，但同时也面临性能、噪声管理等挑战。项目 Zama 通过优化算法、加速执行和实际协议构建，在推动同态加密从理论走向实际应用方面具有领先地位。随着技术不断成熟和行业推广，同态加密将继续改变多个行业数据处理方式，并在未来隐私计算领域发挥更加重要作用。
FAQ：关于同态加密的常见问题
Q1：同态加密现在可以实际使用了吗？ 在特定场景下已经可以使用，例如隐私计算和加密推理，但由于性能开销较高，仍不适合所有高频计算场景。
Q2：同态加密和零知识证明有什么区别？ 同态加密关注的是在加密状态下完成计算，而零知识证明用于证明结果正确性，二者解决的问题不同。
Q3：Zama 的方案主要解决了什么问题？ Zama 主要通过工程优化和工具链，降低同态加密的使用门槛，并提升其在实际系统中的可用性。