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隐私三难困境：ZK、FHE 和 TEE 争夺区块链的未来

· 阅读需 21 分钟
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

以太坊的 Vitalik Buterin 曾将隐私称为区块链中“最大的未解决问题”。三年后，这一说法似乎已经过时——并非因为隐私问题已得到解决，而是因为我们现在明白这不只是一个问题。它是三个问题。

零知识证明 (ZK) 擅长在不泄露数据的情况下证明计算。全同态加密 (FHE) 允许对加密数据进行计算。可信执行环境 (TEE) 提供硬件保护的私密计算。每种技术都承诺提供隐私，但它们通过截然不同的架构实现，并伴随着不兼容的权衡。

DeFi 在需要隐私的同时也需要可审计性。支付需要在没有监控的情况下符合监管要求。AI 要求在不暴露训练数据的情况下进行可验证的计算。没有哪一种单一的隐私技术能够解决所有这三种用例——到 2026 年，业界已经不再对此抱有幻想。

这就是隐私三难困境：性能、去中心化和可审计性无法同时达到最大化。了解哪种技术在哪些领域胜出，将决定未来十年的区块链基础设施。

了解三种方法​

零知识证明：在不揭晓的情况下进行证明​

ZK 证明了如何验证。零知识证明是一种在不泄露底层数据的情况下证明某事属实的方法。

目前主导的有两种主要的实现方式：

  • ZK-SNARKs (简洁非交互式知识论证) —— 具有快速验证能力的紧凑证明，但需要可信设置仪式
  • ZK-STARKs (可扩展透明知识论证) —— 无需可信设置，具有抗量子性，但产生的证明较大

目前 75% 的专注于隐私的区块链项目使用 ZK-SNARKs，而 ZK-STARKs 的采用率近期增长了 55%。关键的技术区别在于：SNARKs 生成简洁且非交互式的证明，而 STARKs 生成可扩展且透明的证明。

2026 年的现实应用：

  • Aztec —— 专注于隐私的以太坊 Layer 2
  • ZKsync —— 带有 Prividium 隐私引擎的通用型 ZK rollup
  • Starknet —— 基于 STARK 且集成隐私路线图的 L2
  • Umbra —— 以太坊和 Solana 上的隐身地址系统

全同态加密：在秘密上进行计算​

FHE 强调如何加密。全同态加密允许在不解密的情况下对加密数据进行计算。

终极目标：在数据保持端到端加密的同时，对敏感数据（财务模型、医疗记录、AI 训练集）进行复杂计算。没有解密步骤意味着攻击者没有接触数据的窗口。

限制： FHE 的计算速度比明文计算慢几个数量级，这使得 2026 年的大多数实时加密货币用例在经济上不可行。

FHE 提供了强大的加密功能，但对于大多数 Web3 应用来说仍然过于缓慢且计算负担过重。COTI 的混淆电路 (Garbled Circuits) 技术比 FHE 快 3000 倍，轻量 250 倍，代表了弥合性能差距的一种方法。

2026 年的进展：

  • Zama —— 率先将实用的 FHE 应用于区块链，发布了 zk + FHE 混合模型的蓝图，包括提议的 FHE rollups
  • Fhenix —— 以太坊上由 FHE 驱动的智能合约
  • COTI —— 作为高性能隐私 FHE 替代方案的混淆电路

可信执行环境：基于硬件的隐私​

TEE 基于硬件。可信执行环境是 CPU 内部的安全“盒子”，代码在安全飞地 (secure enclave) 内私密执行。

可以将其想象为处理器内部的一个保险库，敏感计算在紧锁的门后进行。操作系统、其他应用程序甚至硬件所有者都无法窥视内部。

性能优势： TEE 提供接近原生的速度，使其成为唯一能够处理实时金融应用且没有显著开销的隐私技术。

中心化问题： TEE 依赖于受信任的硬件制造商（Intel SGX、AMD SEV、ARM TrustZone）。这造成了潜在的单点故障和易受供应链攻击的脆弱性。

2026 年的现实应用：

  • Phala Network —— 多重证明 ZK 和 TEE 混合基础设施
  • MagicBlock —— Solana 上用于低延迟、高吞吐量隐私的基于 TEE 的临时 Rollup (Ephemeral Rollups)
  • Arcium —— 结合了 MPC、FHE 和 ZKP 以及 TEE 集成的去中心化隐私计算网络

性能图谱：速度与安全性的博弈​

ZK：验证飞快，证明昂贵​

零知识证明提供了最佳的验证性能。一旦证明生成，验证者可以在几毫秒内确认其正确性——这对于成千上万个节点必须对状态达成一致的区块链共识至关重要。

但证明生成仍然具有高昂的计算成本。生成复杂交易的 ZK-SNARK 可能需要几秒到几分钟，具体取决于电路的复杂性。

2026 年的效率提升：

Starknet 的 S-two 证明器于 2025 年 11 月成功集成到主网，其效率比前代提高了 100 倍。 以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 公开反转了其坚持 10 年的立场，由于 ZK 证明效率的进步，他现在称 ZK-SNARKs 为实现安全、去中心化自我验证的“灵丹妙药”。

FHE：长期博弈​

FHE 允许直接对加密数据进行计算，代表了长期的隐私前沿。随着 2025 年加密智能合约执行演示的推进，其进展正在加速。

但对于大多数应用来说，计算开销仍然过高。FHE 加密数据上的简单加法操作可能比明文慢 1,000 倍。乘法？慢 10,000 倍。

FHE 在 2026 年的闪光点：

  • 加密 AI 模型推理 —— 在不暴露模型或数据的情况下，对加密输入运行预测
  • 隐私保护拍卖 —— 出价在整个拍卖过程中保持加密状态
  • 机密 DeFi 原语 —— 在不泄露单个订单的情况下进行订单簿匹配

这些用例为了绝对的机密性而容忍延迟，使得 FHE 的性能权衡变得可以接受。

TEE：以信任换取速度​

MagicBlock 在 Solana 上使用基于 TEE 的临时 Rollup（Ephemeral Rollups）来实现低延迟、高吞吐量的隐私，提供接近原生的性能，而无需复杂的 ZK 证明。

TEE 的性能优势是无与伦比的。应用程序以原生速度的 90-95% 运行——这足以应对高频交易、实时游戏和即时支付结算。

缺点是：这种速度源于对硬件制造商的信任。如果 Intel、AMD 或 ARM 的安全飞地（Secure Enclaves）被攻破，整个安全模型就会崩溃。

去中心化之问：你信任谁？​

ZK：设计上的去信任化（大部分情况下）​

零知识证明在密码学上是去信任的。任何人都可以验证证明的正确性，而无需信任证明者。

除了 ZK-SNARKs 的可信设置仪式。 大多数基于 SNARK 的系统需要一个初始参数生成过程，其中秘密随机性必须被安全销毁。如果保留了该仪式中的“有毒废物（toxic waste）”，整个系统就会遭到破坏。

ZK-STARKs 不依赖可信设置，使其具备抗量子性且不易受潜在威胁的影响。这就是为什么 StarkNet 和其他基于 STARK 的系统越来越受到追求极致去中心化的青睐。

FHE：去信任计算，中心化基础设施​

FHE 的数学原理是去信任的。加密方案不需要信任任何第三方。

但在 2026 年大规模部署 FHE 仍然是中心化的。大多数 FHE 应用需要专门的硬件加速器和大量的计算资源。这使得 FHE 计算集中在由少数供应商控制的数据中心。

Zama 正在开创面向区块链的实用 FHE，并发布了 ZK+FHE 混合模型的蓝图，包括提议的 FHE Rollup，其中 FHE 加密状态通过 ZK-SNARKs 进行验证。这些混合方法试图在 FHE 的隐私保证与 ZK 的验证效率之间取得平衡。

TEE：可信硬件，去中心化网络​

TEE 代表了最中心化的隐私技术。TEE 依赖于可信硬件，从而产生了中心化风险。

信任假设：你必须相信 Intel、AMD 或 ARM 正确设计了它们的安全飞地，并且不存在后门。对于某些应用（企业级 DeFi、受监管的支付），这是可以接受的。但对于抗审查的货币或无许可计算，这是一个致命伤。

缓解策略：

使用 TEE 作为执行环境来构造 ZK 证明并参与 MPC 和 FHE 协议，可以在几乎零成本的情况下提高安全性。 秘密仅在活动计算期间保留在 TEE 中，随后会被丢弃。

通过 ZK+FHE 分层架构可以提高系统安全性，这样即使 FHE 被攻破，除了抗胁迫性（anti-coercion）之外的所有隐私属性仍可保留。

合规监管：隐私与政策的融合​

2026 年的合规版图​

隐私目前受到明确法规而非不确定政策的约束，欧盟的反洗钱 (AML) 规则禁止金融机构和加密货币提供商处理“增强型匿名”资产。其目标是：在强制执行 KYC 和交易追踪合规的同时，消除完全匿名的支付。

这种监管透明度重塑了隐私基础设施的优先级。

ZK：用于合规的选择性披露​

零知识证明实现了最灵活的合规架构：在不泄露所有细节的情况下证明你符合要求。

示例：

  • 信用评分 —— 证明你的信用评分超过 700 分，而无需透露你的确切分数或财务历史
  • 年龄验证 —— 证明你已年满 18 岁，而无需透露你的出生日期
  • 制裁筛选 —— 证明你不在制裁名单上，而无需暴露你的完整身份

与 AI 的结合创造了诸如安全信用评分和可验证身份系统等变革性用例，而欧盟 MiCA 和美国 GENIUS 法案等监管框架也明确支持采用 ZKP。

Entry 筹集了 100 万美元，旨在将 AI 合规与零知识隐私融合，用于受监管的机构级 DeFi。这代表了一种新兴模式：ZK 用于可验证的合规，而非匿名规避。

Umbra 在以太坊 (Ethereum) 和 Solana 上提供隐身地址系统，在隐藏交易的同时允许为了合规进行可审计的隐私保护，其 SDK 使得钱包和 dApp 的集成变得简单。

FHE：加密处理，可审计结果​

FHE 提供了一种不同的合规模型：在不暴露敏感数据的情况下对其进行计算，但在需要时披露结果。

用例：加密交易监控。金融机构可以对加密的交易数据运行 AML 检查。如果检测到可疑活动，加密结果仅对授权的合规官员解密。

这在日常运营中保护了用户隐私，同时在需要时保持了监管审查能力。

TEE：硬件强化的政策​

TEE 的中心化特性成为了合规方面的优势。监管政策可以被硬编码到安全飞地 (Secure Enclaves) 中，创建防篡改的合规执行环境。

示例：基于 TEE 的支付处理器可以在硬件层面强制执行制裁筛选，这使得向受制裁实体处理支付在加密层面变得不可能——即使应用程序运营商想要这样做。

对于受监管的机构，这种硬件强化的合规性降低了法律责任和运营复杂性。

用例赢家：DeFi、支付与 AI​

DeFi：ZK 占据主导，TEE 负责性能​

为什么 ZK 在 DeFi 中胜出：

  • 透明的可审计性 —— 储备证明、偿付能力验证和协议完整性可以公开证明
  • 选择性披露 —— 用户在不透露余额或交易历史的情况下证明合规
  • 可组合性 —— ZK 证明可以在不同协议之间链式调用，实现保护隐私的 DeFi 可组合性

通过将 PeerDAS 的数据处理能力与 ZK-EVM 的密码学精确性相结合，以太坊已通过真实的、功能性的代码解决了以太坊区块链不可能三角 (Blockchain Trilemma)。以太坊 2026 年的路线图将机构级隐私标准列为优先级。

TEE 的利基市场： 延迟比去信任化更重要的高频 DeFi 策略。套利机器人、MEV 保护和实时清算引擎受益于 TEE 近乎原生的处理速度。

FHE 的未来： 加密订单簿和隐私拍卖，在这些场景中，绝对的机密性足以抵消计算开销。

支付：TEE 负责速度，ZK 负责合规​

支付基础设施的需求：

  • 亚秒级最终确定性
  • 合规性
  • 低交易成本
  • 高吞吐量

隐私正越来越多地作为“隐形基础设施”嵌入，而不是作为独立功能进行营销，针对机构薪资和支付的加密稳定币凸显了这一转变。隐私作为金融基础设施的基础层，实现了产品与市场的契合 (Product-Market Fit)，将用户保护与机构要求相统一，而非仅仅作为投机性的隐私币。

TEE 在消费者支付中胜出： 速度优势是不可妥协的。即时结账和商户实时结算需要 TEE 的性能。

ZK 在 B2B 支付中胜出： 企业支付优先考虑可审计性和合规性，而非毫秒级延迟。ZK 的选择性披露实现了带有可审计追踪的隐私保护，以满足监管报告需求。

AI：训练用 FHE，推理用 TEE，验证用 ZK​

2026 年的 AI 隐私堆栈：

  • FHE 用于模型训练 —— 在不暴露敏感数据的情况下对加密数据集进行 AI 模型训练
  • TEE 用于模型推理 —— 在安全飞地（Secure Enclaves）中运行预测，以保护模型 IP 和用户输入
  • ZK 用于验证 —— 在不泄露模型参数或训练数据的情况下证明模型输出的正确性

Arcium 是一个结合了 MPC、FHE 和 ZKP 的去中心化隐私计算网络，可为 AI 和金融实现全加密协作计算。

与 AI 的结合创造了诸如安全信用评分和可验证身份系统等变革性用例。隐私技术的结合使得 AI 系统在保持可审计和可信的同时，能够维护机密性。

混合方法：为什么 2026 年是关于组合的一年​

到 2026 年 1 月，大多数混合系统仍处于原型阶段。采用是由实用主义而非意识形态驱动的，工程师们会选择满足可接受的性能、安全性和信任考量的组合。

2026 年成功的混合架构：

ZK + TEE：具备可验证性的速度​

使用 TEE 作为执行环境来构建 ZK 证明并参与 MPC 和 FHE 协议，可以以几乎为零的成本提高安全性。

工作流程：

  1. 在 TEE 内部执行私密计算（速度快）
  2. 生成正确执行的 ZK 证明（可验证）
  3. 计算后丢弃秘密（瞬时性）

结果：TEE 的性能结合 ZK 的无须信任验证。

ZK + FHE：验证与加密的结合​

Zama 已经发布了 zk+FHE 混合模型的蓝图，包括提议的 FHE Rollups，其中 FHE 加密状态通过 zk-SNARKs 进行验证。

工作流程：

  1. 对 FHE 加密数据进行计算
  2. 生成证明 FHE 计算执行正确的 ZK 证明
  3. 在链上验证证明，而不泄露输入或输出

结果：FHE 的机密性结合 ZK 的高效验证。

FHE + TEE：硬件加速加密​

在 TEE 环境中运行 FHE 计算可以加速性能，同时增加硬件级的安全隔离。

工作流程：

  1. TEE 提供安全执行环境
  2. FHE 计算在具有硬件加速的 TEE 内部运行
  3. 结果保持端到端加密

结果：在不损害加密保证的情况下提高 FHE 性能。

十年路线图：下一步是什么？​

2026-2028：生产就绪​

多种隐私解决方案正从测试网走向生产阶段，包括 Aztec、Nightfall、Railgun、COTI 等。

关键里程碑：

2028-2031：主流采用​

隐私作为默认选项，而非可选项：

  • 所有交易均内置 ZK 隐私的钱包
  • 默认具有机密余额的稳定币
  • 以隐私保护智能合约为标准的 DeFi 协议

监管框架成熟：

  • 隐私保护合规性的全球标准
  • 可审计隐私在法律上被金融服务接受
  • 隐私保护的 AML/KYC 解决方案取代基于监控的方法

2031-2036：后量子过渡​

ZK-STARKs 不依赖于可信设置，使其具备抗量子性，且不易受到潜在威胁的影响。

随着量子计算的发展，隐私基础设施必须适应：

  • 基于 STARK 的系统成为标准 —— 抗量子性变得不可谈判
  • 后量子 FHE 方案趋于成熟 —— FHE 本身已具备量子安全性，但需要提高效率
  • TEE 硬件演进 —— 下一代处理器中出现抗量子的安全飞地

选择正确的隐私技术​

在隐私三难困境中没有万能的赢家。正确的选择取决于你应用程序的优先级：

如果你需要以下内容，请选择 ZK：

  • 公开可验证性
  • 无须信任的执行
  • 用于合规的选择性披露
  • 长期抗量子性 (STARKs)

如果你需要以下内容，请选择 FHE：

  • 无需解密的加密计算
  • 绝对的机密性
  • 当下的抗量子性
  • 对计算开销的容忍度

如果你需要以下内容，请选择 TEE：

  • 接近原生的性能
  • 实时应用程序
  • 硬件中可接受的信任假设
  • 较低的实现复杂度

如果你需要以下内容，请选择混合方法：

  • TEE 的速度结合 ZK 的验证
  • FHE 的加密结合 ZK 的效率
  • TEE 环境中对 FHE 的硬件加速

隐形的基础设施​

隐私之所以实现产品市场匹配（Product-market fit），并不是作为一种投机性的隐私币，而是作为一种将用户保护与机构需求相结合的金融基础设施基础层。

到 2026 年，隐私之战不再是关于哪种技术将占据主导地位，而是关于哪种组合能最有效地解决每个用例。DeFi 倾向于使用 ZK 来实现可审计性。支付领域利用 TEE 来提升速度。AI 则结合了 FHE、TEE 和 ZK，用于计算流水线的不同阶段。

隐私三难困境（Privacy trilemma）不会被彻底解决，而是会被管理——工程师为每个应用选择合适的权衡方案，监管机构界定保护用户权利的合规边界，用户则选择符合其威胁模型的系统。

Vitalik 说得没错，隐私是区块链最大的未解难题。但答案并非单一的技术，而是在于知道何时使用每一种技术。

来源​

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