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全同态加密（FHE）是一种新兴的数据加密技术，可以在保护数据隐私的同时进行数据分析。FHE的实际应用受到计算能力的限制，但已有多家公司投入研发，如微软、英特尔和谷歌。FHE的发展将带来强大的端到端加密和数据隐私保护，各公司也在合作共同推进这一复杂技术的发展。未来，我们可以期待更多关于FHE新兴应用、与其他技术的结合以及新兴公司如何引领FHE领域发展的讨论。
全同态加密（FHE）是一种加密技术，允许在加密数据上进行有意义的计算，保护数据隐私。它在机器学习领域的应用促进了保护隐私的计算能力，如私密训练和预测。FHEML是一种基于FHE的机器学习方法，允许在加密数据上进行计算。已有一些流行的框架和库用于构建FHEML程序，如Concrete-ml和Tenseal。FHEML的用例包括外包计算、加密推断和加密训练洞察，允许组织在保护隐私的同时利用数据来提升运营效率和优化决策过程。
隐私计算是一种技术方向，可以解决数据保护和AI大模型训练等问题。零知识证明和全同态加密是两种隐私工具，它们可以结合创建更高效和全面的隐私解决方案。服务器端证明可以解决证明生成复杂的问题，但需要用户信任第三方。全同态加密有三种类型，但计算贵，需要丰富开发生态系统以促进主流FHE采用。
FHE是计算的圣杯，价值和计算正在向开放、无需许可的网络过渡，FHE将支撑大部分所需的基础设施和应用程序。
