走向超越零知识证明（ZKP）？快速了解5个潜在的全同态加密项目

保密性 RWA 代币化： FHE 允许在加密数据的同时进行计算，这为将实际世界资产（RWA）代币化提供了更高的隐私保护，因为计算过程中的数据始终保持加密状态，不泄露原始数据。

链上身份： FHE 可以用于创建具有隐私保护的链上身份系统，使用户能够在保护个人信息的同时进行身份验证和授权。

MEV 保护： 在区块链上执行交易时，存在闪电网络攻击（MEV）的风险，FHE 可以帮助保护交易的隐私，防止攻击者通过监视交易来获利。

具有隐私性的链上医疗数据： 在医疗领域，隐私保护是至关重要的。FHE 可以用于加密和处理链上医疗数据，从而保护个人隐私并确保数据的安全性。

使 DeFi 符合数据保护和隐私法： 随着加密货币和 DeFi 的发展，越来越多的法规要求对用户数据进行保护。FHE 技术可以帮助 DeFi 平台在遵守法规的同时保护用户的隐私。

Inco： 一个模块化的机密性即服务（confidentiality-as-a-service）区块链，由 FHE 支持。

Mind Network： 提供安全和数据隐私零信任层（Zero Trust Layer），旨在促进真正的 CrossFi 扩展。

Fhenix： 第一个基于 Rollup 的 FHE 架构，解决了在 L1 上执行 FHE 计算的挑战。

Privasea： 利用 FHE 确保 AI 计算过程中的隐私和安全的网络。

Optalysys： 构建下一代计算处理能力，专注于 DePIN 项目，为 FHE 工作负载提供云原生技术堆栈。