2025-06-26 15:05:38

隐私增强技术重塑加密未来：MPC、FHE与TEE如何突破区块链透明困局

摘要

随着区块链透明性与隐私需求的矛盾加剧，多方计算（MPC）、完全同态加密（FHE）、可信执行环境（TEE）和zkTLS等隐私增强技术正加速落地。这些技术在医疗AI协作、链上贷款验证、MEV防护等场景中展现潜力，推动加密基础设施向更安全、可扩展的方向演进。

作者：David C，来源：Bankless，编译：Shaw 比特之家

在全球对数据安全与隐私保护日益重视的背景下，加密领域正加快将隐私增强技术（PET）整合至核心基础设施。尽管区块链天生具备公开透明特性，但为了满足金融、医疗、AI训练等复杂场景的需求，行业正在探索超越专用隐私链的通用隐私解决方案。

四种主流隐私增强技术解析

当前最受关注的四项技术包括：多方计算（MPC）、完全同态加密（FHE）、可信执行环境（TEE）以及零知识传输安全层（zkTLS）。它们不仅缓解了传统区块链的隐私短板，更在人工智能训练、机构融资、链上信用验证等领域开辟新路径。

MPC 是一种分布式计算范式，允许多方共同完成计算任务而不暴露各自输入数据。例如，六名参与者可协作计算平均薪资，每人将工资拆分为六份并分发给他人，最终仅得出结果而无人知晓具体数值。

该技术特别适用于跨机构数据协作。如多家医院希望联合训练医疗AI模型，却受限于数据合规要求无法直接共享原始信息，MPC 可实现“数据可用不可见”的联合建模。

随着参与节点增多，消息传递量与计算开销呈指数级增长，导致系统延迟上升，限制其在大规模应用中的部署效率。

FHE 允许在不解密的前提下对加密数据进行任意计算。可类比为一个带锁保险箱，外部人员可在不打开箱子的情况下执行指令并返回结果，全程保持内容机密。

当前 FHE 计算速度普遍慢于常规计算 10 至 100 倍，若引入零知识验证（zkFHE），性能将进一步下降数个数量级，难以支撑实时交互类应用。

TEE 是通过硬件隔离机制保障数据处理过程不受操作系统或外部干扰的技术。例如 iPhone 中的 Secure Enclave 就是 TEE 的典型实现，用于存储指纹与面容数据，确保生物识别信息不被访问。

近年来，该技术开始进入加密领域。Uniswap 的 Layer-2 解决方案 Unichain 即采用 TEE 技术，以抵御矿工提取最大收益（MEV）攻击，并保障区块生成过程的公平性。

TEE 安全性高度依赖芯片制造商，存在单点故障隐患。此前 Secret Network 因英特尔芯片漏洞事件，导致所有交易记录被解密，暴露出硬件信任链的脆弱性。

zkTLS 将 TLS 加密协议与零知识证明结合，使用户能向第三方证明自身具备特定条件，而不泄露具体数据。例如，申请链上贷款时，可通过 zkTLS 生成证明，显示银行账户余额达标，但不透露金额或历史流水。

该技术仅能验证网站已公开的信息，无法强制获取隐藏数据。同时，其运行依赖稳定的 TLS 连接与实时预言机，可能引入延迟与信任假设。

总体来看，每种隐私增强技术各有优势与权衡。未来，跨技术融合将成为趋势——如将 MPC 与 zkTLS 结合用于隐私借贷，或将 FHE 与 TEE 联用提升加密计算效率。这些组合将极大拓展区块链的设计边界，推动其从价值传输工具演变为下一代互联网的核心基础设施。

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