在数字化时代，数据隐私的保护比以往任何时候都显得更加重要。随着大数据、云计算和物联网技术的飞速发展，个人信息的收集、存储和分析变得日益普遍。然而，这也带来了数据泄露和滥用的风险。
全同态加密（Fully Homomorphic Encryption，FHE）允许在加密数据上直接进行计算，并且得到的计算结果与在原始数据上进行相同计算的结果一致。这意味着我们可以在不暴露原始数据的情况下，对数据进行处理和分析，它为保护数据隐私和完整性提供了一种新的解决方案。
FHE的理论基础可以追溯到1978年，Rivest等人提出了首个同态加密问题，直到2009年，Gentry在其博士论文中首次构造出可实现的全同态加密方案，FHE研究才真正开始蓬勃发展。早期的FHE方案计算效率极低，无法满足实际应用需求，随着研究人员不断提出优化方案，显著改善了FHE的性能，FHE的研究正朝着提高效率、降低计算复杂度和拓展应用场景的方向发展。
FHE的技术实现路径主要包括基于理想格、矩阵、NTRU和学习含噪声算术电路（LWE/LWR）等方案。与零知识证明（ZKP）相比，FHE和ZKP是互补的。ZKP允许证明者向验证者证明一个信息是正确的，而无需透露具体细节，验证者无需重新执行计算，即可验证信息的正确性及计算完整性。虽然ZKP可以在不泄露信息的情况下证明正确性，但其输入通常为明文形式，这可能会导致隐私泄露。FHE的引入可以解决这个问题，FHE能够在加密数据上执行任意计算，而无需解密，从而保护数据隐私。但FHE存在的问题是，无法确保计算的正确性和可靠性，这正是ZKP所解决的问题。
通过FHE+ZKP的技术组合，一方面FHE保护了输入数据和计算过程的隐私性，另一方面ZKP为FHE计算提供了正确性、合法性和可审计性的加密证明，最终实现真正安全可信的隐私计算，这对于敏感数据处理、多方合作计算等隐私保护应用场景都是非常有价值的。
Zama是一家开源密码学公司，为区块链和人工智能构建最先进的FHE解决方案。主要拥有四种开源方案，包括TFHE-rs、Concrete、Concrete ML和fhEVM。Fhenix则是第一个基于FHE的Layer2 Rollup，基于Zama的TFHE-rs构建了自己的加密计算库——fheOS，提供了共识机制和合作开发FHE coprocessors的服务。Inco Network和Mind Network分别提供了针对隐私保护和FHE Restaking的解决方案。最后，Privasea是一个用于FHE机器学习的Depin+AI网络，推出了Proof of Human应用，旨在保护用户数字身份。在不同领域的应用中，FHE为数据隐私保护和安全计算提供了新的解决方案，尽管仍面临挑战，但其发展前景仍然充满希望。