这篇文章深入探讨了全同态加密（FHE）的安全模型及其潜在漏洞，特别是新近提出的针对FHE的攻击方法，揭示了在加密数据上操作可能带来的安全隐患。文章结合了学习误差（LWE）问题的基础知识和具体攻击的实现示例，强调了FHE在实际应用中的风险和改进方向。
本文深入探讨了Arcium平台如何通过多方计算（MPC）技术实现隐私保护计算，以满足现代企业和去中心化应用对敏感数据的高速安全处理需求。此外，文章分析了目前主流隐私保护技术如零知识证明（ZKP）、全同态加密（FHE）、可信执行环境（TEE）存在的局限，并介绍了Arcium的创新架构及其在去中心化金融（DeFi）和人工智能领域的应用前景。
本文探讨了完全同态加密（FHE）在最大可提取价值（MEV）领域中的应用，特别关注了如何利用FHE实现无盲回溯的套利交易。文章详述了协议设计、运行性能和涉及的复杂数学计算，同时提出了未来工作的方向，尽管当前技术尚不适用于实际部署，但为进一步研究奠定了基础。
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Saurabh Deshpande
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