撰文：0xTodd
来源：0xTodd
上次我们分析了全同态加密（FHE，Fully Homomorphic Encryption）技术如何运作。
但是很多朋友仍然会把 FHE 和 ZK、MPC 这些加密技术弄混，因此第二篇 thread 计划将这三门技术详细对比一波：
FHE vs ZK vs MPC
首先，让我们从最基本的问题开始： - 这三种技术分别是什么？ - 它们如何工作？ - 它们如何为区块链应用工作？
1.零知识证明（ZK）：强调「证明却不泄露」零知识证明（ZK）技术探讨的命题是：如何在不泄露任何具体内容的情况下，验证信息的真实性。
ZK 建立在密码学的坚实基础上，通过零知识证明，Alice 可以向另一方 Bob 证明：她知道某个秘密，却不必揭示任何关于秘密本身的信息。
想象一个场景，Alice 希望向租车行员工 Bob 证明她的信用，但她不希望去银行打个流水之类的。这时候，比如银行 / 支付软件的「信用分」就堪比她的「零知识证明」。
Alice 在 Bob「零知晓」的条件下，证明她的信用评分良好，而无需展示她的账户流水，这就是零知识证明。
如果应用到区块链里，可以参考之前的一个匿名币 Zcash：
当 Alice 给他人转账时，她既要匿名，又要证明她拥有转账这些币的权力（否则会导致双花），于是她就需要生成一个 ZK 证明。
所以，矿工 Bob 看到了这个证明后，能够在不知道她到底是谁（即对 Alice 的身份零知识）的情况下，仍能把交易上链。
多方安全计算（MPC）技术主要应用于：如何在不泄露敏感信息的前提下，让多方参与者还能安全地一起计算。
这项技术让多个参与者（比如说 Alice、Bob 和 Carol）能够共同完成一项计算任务，却无需任何一方透露自己的输入数据。
例如，如果 Alice、Bob 和 Carol 想要计算他们三人的平均工资，却不泄露各自的具体工资。那么如何操作呢？
每个人可以将自己的工资分成三部分，并交换其中两部分给其他两人。每个人都对收到的数字进行加和，然后分享这个求和结果。
最后，三人再对这三个求和结果求出总和，进而得到平均值，但却无法确定除自己外其他人的确切工资。
如果套用到加密行业，MPC 钱包就使用这样的技术。
以 Binance 或者 Bybit 推出的最简单 MPC 钱包为例，用户不再需要存 12 个助记词，而是有点类似于，把私钥魔改成 2/2 多签，用户手机一份，用户云端一份，交易所一份。
如果用户不小心弄丢了自己的手机，至少云上 + 交易所还能恢复出来。
