Fully Homomorphic Encryption
全同态加密（FHE）由 Gentry 2009 首次构造，支持在密文上执行任意深度电路运算，解密结果等于明文电路输出。
用途
实现任意计算的隐私外包，是密码学"圣杯"，支撑加密机器学习、加密数据库查询等。
机制
基于理想格的 somewhat homomorphic + 自举（bootstrapping）降噪。自举用加密的解密密钥同态评估解密电路，将噪声重置。后续方案（BFV、CKKS、TFHE）优化性能。
用例
- 加密机器学习推理
- 加密数据库 SQL 查询
- 隐私保护统计分析