Mind Network：以 FHE 技术破解 AI Agent 安全难题

AI Agent 的强大来自自主能力，而自主必须建立在安全之上。Mind Network 以 FHE 为核心，为智能体提供一种不暴露数据也能协作的新路径，破解信任难题。

币安钱包最新一期 IDO 项目 Mind Network，有 Binance Labs 投资。

AI Agent 作为过去一年里最重要的热点之一，诞生了诸如 Virutual、ai16z 等明星项目。NVidia CEO 黄仁勋也公开演讲力挺 AI Agent，认为“AI Agent 可能是下一个机器人行业，潜力达到数万亿美元”。前不久，OpenAI 发布了专为简化 AI Agent 应用开发的全新工具包，对复杂的 AI Agent 提供了巨大的开发支持。2025 年 AI Agent 或将继续爆发潜力，各类能自主决策、协同工作的智能代理正加速走向实用。

但随着 AI Agent 能力激增，它们对用户隐私和数据安全的挑战也愈发突出。为了让它们真正可信赖，技术社区开始将目光投向密码学方案，如 ZK、MPC 和 FHE — — 我们依然记得 ZK 带来的诸多项目的估值暴走。相比而言，FHE（全同态加密）在市场上获得的关注度仍显不足 — — 这项技术的潜力远未被充分挖掘。在 AI Agent 这样需要处理海量敏感数据的场景中，FHE 有望大显身手，为隐私计算的应用拓展出全新的空间。

上述背景下诞生的 Mind Network 项目正吸引着行业目光。Mind Network 是首个将 FHE 技术应用于 AI 基础设施项目（由币安孵化并获得投资），其核心亮点包括多代理（Multi-Agent）系统中引入端到端的加密计算架构。本文将通过分析 Mind Network 的技术架构、运行机制与实际案例，探讨 FHE 对 AI Agent 行业的应用价值。

一、Mind Network 相关介绍

Mind Network 基本信息

Mind Network 于 2022 年成立，核心团队成员来自密码学、区块链、人工智能等领域。彼时 Web3 和人工智能兴起，数据安全与隐私问题突出，Mind Network 基于 FHE（全同态加密）技术构建安全高效网络平台，为数据主权保护、公平共识、私密投票、安全跨链传输和可信 AI 提供独特的解决方案，旨在将 Web3 引领至量子抗性和端到端加密的新时代。

Mind Network 致力于构建一个“信任操作系统”，支持具备自主决策能力的 AI Agent 安全运行。其目标不仅是提供“更安全的 AI”，而是构建能够与人类社会共存的可信 AI 基础设施，通过 FHE 网络，实现“数据在加密状态下即可被计算”，从根本上解决 Agent 面临的四大安全挑战：

1. 共识安全（Consensus Security）：通过加密共识机制，保障代理协作时行为可验证且不可篡改；

2. 数据安全（Data Security）：代理在处理健康、金融等敏感数据时，始终保持数据加密，避免隐私泄露；

3. 计算安全（Computational Security）：避免“黑箱模型”风险，实现计算过程的透明可审计；

4. 通信安全（Communication Security）：通过零信任加密协议，实现端到端安全通信。

Mind Network 2023 年完成 250 万美元种子轮融资，2024 年完成 1000 万美元 Pre-A 轮融资，共计融资 1250 万美元，由 Animoca Brands 等知名机构参投。入选 Binance Labs 第五季孵化计划与 Chainlink BUILD 计划，与 Zama、Chainlink 等开展技术合作，发布了 HTTPZ、MindV Hubs 等技术标准和产品，着力构建安全、加密且可持续发展的生态系统。其主网已于 2024 年 11 月正式上线，并在 2025 年完成 TGE。

 

FHE 技术原理

Mind Network 采用的 FHE（全同态加密）技术，能在加密数据上直接进行各类计算，且计算结果仍加密，全程无需解密，极大保护了隐私与安全。传统加密计算前需解密，存在安全风险。在多方数据合作场景中，传统加密难以保障隐私，而 FHE 能让各方数据加密计算，仅授权方凭密钥获取明文。

具体的 FHE 技术工作机制包含加密、计算、解密三个过程。加密时，发送方用特定加密算法和公钥将明文转为密文。计算阶段，计算节点可在密文上执行加、乘等操作，依靠同态性质，确保密文计算结果与明文相同计算后的加密结果一致。解密阶段，只有拥有私钥的接收方才可将密文还原为明文。

FHE 的技术优势在多领域应用潜力巨大，在医疗数据共享、金融机构联合风险评估等场景中能有效防止数据泄露，目前在金融、云计算、人工智能、物联网等领域均有广泛应用。

ZK（零知识证明）、MPC（多方安全计算）和 FHE（全同态加密）技术在一些应用上有些相似，这里对各种技术之间的特点做一个简单的归纳：

ZK 不用透露信息就能证明其正确性，可保护隐私，常用于身份权限验证；MPC 支持多方在数据保密的情况下共同计算，在跨机构的数据分析、财务审计中很有用。而 FHE 在 AI 方面优势突出，能让数据在整个计算过程都保持加密。这意味着在 AI 数据处理和模型训练时，就算把加密数据交给第三方辅助计算，也不用担心数据泄露，极大提升了 AI 数据的安全性和隐私性，助力 AI 技术在对数据安全要求高的领域推广应用。

Mind Network 利用 FHE（全同态加密）技术，让 Agent 在不暴露原始数据的前提下完成协作任务。 可以总结为四个核心安全需求：

· 共识安全：去中心化环境中，需要确保 Agent 之间的一致性，当前的区块链本质上都是基于“交易”记账，难以满足复杂的动态协作，Mind Network 基于 FHE 提供了可信的协作机制

· 数据安全：保护 Agent 处理敏感数据时，不会暴露原始内容

· 计算安全：Agent 在执行推理过程时，提供过程的加密，但保持可验证

· 通信安全：Agent 在通信或协作过程中，确保其从传输到结果，始终加密

HTTPZ：下一代互联网协议

HTTPZ 是下一代互联网协议，由 Mind Network 与 ZAMA 联合提出，旨在利用全同态加密（FHE）技术实现网络数据的端到端加密。

2024 年 Telegram 在创始人兼 CEO 帕维尔・杜罗夫被捕后修改了服务条款，向美国政府提交了更多的用户信息。这一事件凸显出在当今互联网环境下，即使像 Telegram 这样以加密技术及高保密性著称的平台，在面对外部压力时，难以完全保护用户信息。而 HTTPZ 使用 FHE 提供端到端加密，确保数据在传输、存储和计算过程中的隐私。其他情况下，如在医疗数据场景中，医院上传加密的基因数据用 HTTPZ 进行分析，数据全程加密，云提供商无法访问原始数据，可以很好地保护数据隐私。

相比传统的 HTTP 和 HTTPS，HTTPZ 的优势可以总结如下：

· 加密范围：HTTP 没有加密机制，数据以明文形式传输，容易被窃取和篡改。HTTPS 仅在传输过程中加密，在数据处理和存储时需解密，存在数据暴露风险。HTTPZ 则利用 FHE 技术，实现数据在传输、存储和计算全生命周期的加密。

· 架构模式：HTTP 和 HTTPS 基于传统的信任模型，依赖服务器和中间机构的可信性。HTTPZ 采用零信任架构，不预设任何信任，对每个请求和数据交互都进行严格的验证和授权。

· 应用支持：HTTP 和 HTTPS 难以满足去中心化应用（dApps）、人工智能驱动的解决方案或量子弹性系统的安全需求。HTTPZ 可实现安全、去中心化的应用程序和量子安全加密，能很好地支持区块链、AI 和量子计算等新兴技术。

随着网络环境与 AI 技术的加速发展，HTTPZ 的零信任架构和先进加密技术能作为 Web3、AI、区块链、量子计算等新兴技术的关键支撑协议，提供安全运行环境，推动互联网向去中心化、智能化，引领下一代互联网朝着更安全、注重隐私、高效的方向发展。

二、AI Agent 的多代理共识问题剖析

Single Agent 与 Multi Agent 比较

随着 AI Agent 的广泛应用和处理越来越复杂的问题，原有的 Single Agent（单一代理）往往难以高效、准确地完成，所以 Multi Agent 应运而生。Multi Agent 即“多代理”或“多智能体”，通过多个 Agent 的协作，能够将复杂任务分解，利用各 Agent 的专长从不同角度解决问题，实现信息共享与协同作业。这不仅大大提升了处理复杂问题的能力，增强了系统的灵活性和适应性，为解决复杂的现实难题提供了更强大的技术手段。

Single Agent 的不足：

· 能力范围受限，难以应对复杂任务

· 缺少交叉验证，容易产生判断偏差

· 独立运行，无法借助外部力量

· 任务量过大时性能容易下降

Multi Agent 的优点：

· 专业分工，发挥各自所长

· 信息共享，形成完整解决方案

· 互相校验，降低错误率

· 灵活扩展，适应复杂需求

基于处理复杂任务的优势，Multi Agent 目前已经得到广泛的应用，包括：Questflow、MetaGPT、ai16z、Swarms 等。

Multi Agent 共识问题

在 Multi Agent 的系统结构里，各 Agent 之间的共识问题极为关键。以自动驾驶为例，车辆的感知 Agent、决策 Agent 以及控制 Agent 间的共识尤为重要。一旦遇到突发状况，如前方突然出现行人，若各 Agent 不能迅速就紧急制动达成共识，极有可能引发交通事故，威胁生命安全。

数据安全与隐私问题也不容忽视。在医疗行业，AI Agent 系统会接触大量患者的敏感信息，如病历、诊断结果等。一旦数据安全防护不足，这些隐私数据就可能被泄露，这不仅会损害患者权益，还会阻碍 AI Agent 在医疗领域的推广应用。

决策一致性和效率同样是重要问题。智能投资决策系统中，不同 AI Agent 基于不同算法和数据给出的投资建议可能相互矛盾，让投资者无所适从。

三、Mind Network 基于 FHE 技术的解决方案

Mind Network 致力于利用 FHE 技术打造全加密的 Web3，为 Multi Agent 或 AI Agent 面临的问题提供创新解决方案，主要涵盖以下几个关键方面：

1. 数据主权保护：AI Agent 处理的数据常包含个人数据、传感器数据、交易数据等高价值信息，其输入输出数据敏感度高。用 FHE 技术实现数据全流程加密，在无需解密的情况下完成计算与处理，保障数据在传输、存储和使用过程中的安全性，确保数据主权归用户所有，避免数据泄露风险。

2. 公平共识机制：对于 AI 网络和 AI Agent 之间的共识机制，传统投票方式在节点较少的网络中易出现作弊和操纵现象。借助 FHE 技术使 Agent 基于加密数据进行共识验证，提高共识效率和可靠性，减少作弊行为，保障网络公平公正地达成共识。

3. 通信交互安全：在多方或跨链协作中，不同智能体之间很难互相信任。比如让 Binance 的 Agent 和 OKX 的 Agent 协作，双方很难愿意互相共享数据。而FHE 技术让它们在不暴露数据的情况下也能交换和处理信息，既保护隐私，又保证安全，为合作打下信任基础。

4. 可信 AI 支持：Mind Network 通过 FHE 技术赋能 AI Agent，保证在数据处理和模型训练过程中数据始终加密，防止数据泄露，让 AI Agent 能在安全环境下高效处理敏感数据，提升 AI 数据的安全性和隐私性，推动可信 AI 的发展。

应用案例

· io.net：2024 年 4 月，io.net 与 Mind Network 宣布合作，在增强人工智能的安全和效率上共创解决方案。io.net 将 Mind NetworkFHE 解决方案引入其分布式计算平台中，以帮助加强其产品的安全性，并进一步提高应对全球 GPU 短缺的能力。

· Chainlink：2024 年 5 月，Chainlink 与 Mind Network 建立战略联盟，将 FHE 借口建立在 Chainlink 的跨链互操作性协议 (CCIP) 之上，适用于 Arbitrum、以太坊基金会和 Polygon 等各种平台。

· Phala：2025 年 1月，Phala Netwrok 与 Mind Network 宣布达成战略合作，将 TEE（可信执行环境）与 FHE 相结合打造下一代安全零信任的 AI Agent 解决方案。Phala Network 的 TEE 助力 AI Agent 低成本且安全地处理数据与模型，随后加载 Mind Network 的 FHE SDK 对推理结果加密，再将其发送至 Mind Network 的 FHE Hub 进行共识验证。通过 TEE、FHE 与区块链的融合，实现端到端的安全服务和自主共识能力，有效解决数据安全、量子抗性和去中心化共识等关键难题。

· Swarms：2025 年 1 月，Mind Network 与 Swarms 宣布深度合作，聚焦技术融合与功能拓展。在 Agent 开发方面，双方用 Rust 语言优化 Swarms 成 Swarms-rust，提升编程安全性与并发效率，增强系统性能稳定性。Multi Agent 协作上，借全同态加密技术构建安全共识机制，保护数据隐私与知识产权，降低信息泄露风险，实现高效协作。实际效果显著，Multi Agent 系统在金融分析、医疗诊断等领域处理复杂任务能力大幅提升，为相关工作提供有力支持。Swarms 是天才少年 Kye Gomez 开发的 AI 领域重要项目，专注 Agent 和群体技术研发创新，在 Multi Agent 编排架构成果显著，为 Agent 交互提供基础。

四、优势与挑战

优势：

1. 技术首创：Mind Network 是首个将 FHE 技术用于共识管理的项目，开创了行业先河。

2. 数据安全升级：传统 AI Agent 共识方案中数据传输和计算需解密，易泄露。Mind Network 利用 FHE 让数据全程加密，在金融数据处理等场景中有效防泄露。

3. 效率显著提升：传统共识算法随节点增加效率降低，Mind Network 结合 FHE 技术，能在大规模 AI Agent 协作如智能城市交通管理中快速验证和共识加密数据。

4. 信任机制革新：传统信任建立依赖身份认证和信誉机制，易受攻击。Mind Network 基于 FHE 使节点仅验证加密数据，无需知晓真实身份和内容，可解决跨组织供应链信任难题。

5. 架构灵活可扩展：其分布式网络节点多样，在 DePIN 和 AI Agent 领域可按需扩展。

6. 激励机制完善：通过原生代币、交易手续费分成、荣誉奖励等，激发节点参与共识的积极性与诚实性，推动生态繁荣。

挑战：

1. 性能瓶颈：FHE 技术计算复杂，处理大规模数据和复杂任务速度慢，密文体积大，给数据传输和存储带来困难。

2. 市场认知不足：FHE 技术较新，企业和开发者对其了解有限，部分企业态度谨慎。

3. 生态建设待加强：目前 Mind Network 应用场景有限，生态系统建设有待进一步完善。

五、尾声

Mind Network 4 月 6 日已上线空投查询，测试网、主网活跃参与者、邀请活动及社区贡献者等均可领取。

尽管 FHE 技术目前仍有技术上的发展瓶颈，但随着技术革新，未来潜力巨大，Mind Network 打造的生态有助于推动 AI Agent 领域的整体发展。对开发者和生态参与者而言机遇与挑战并存，希望类似的扎实做好基础设施建设的项目会越来越多，共同做好 AI 生态建设。