homomorphic capsules
An update from the LLMFeed ecosystem
id: homomorphic-capsules-zh
title: 面向代理网络的同态加密胶囊探索
description: 探索 .llmfeed.json
feed 的潜在扩展,支持隐私保护且可验证的 agent pipeline —— 这一愿景正与同态加密前沿研究趋势相契合。
tags: [llmfeed, homomorphic, 加密, agentic web, pipeline, privacy, trust]
lang: zh
.llmfeed.json
面向代理网络的同态加密胶囊探索
随着
.llmfeed.json
👉 是否可以实现 对加密数据的操作 —— 同时保持 feed 的完整性、可信度与上下文?
背景价值
目前
.llmfeed.json
✅ 封装了 payload
✅ 定义了 上下文
✅ 包含 签名 和(可选)认证
✅ 确保 跨 agent pipeline 的完整性
但在诸多领域(医疗、金融、公共服务),还需要更进一步:
👉 在 不暴露原始数据 的前提下 处理胶囊,并保持:
✅ 端到端完整性
✅ 可审计性
✅ Agent 友好结构
同态加密的作用
同态加密(HE) 正是实现这一目标的核心技术:
👉 可在 加密数据上直接执行计算 —— 产生加密结果,整个过程中无需解密中间态。
为什么与 .llmfeed.json
天然契合?
.llmfeed.json
若 feed 成为 Agentic Web 的标准交互格式,引入 同态加密字段 意味着可以实现:
- 隐私保护的代理 pipeline
- 可审计的多 agent 工作流
- 敏感领域可组合 agent chain
- 跨领域数据处理,无信任破坏
初步扩展提案
目前已探索出一个 假设性扩展字段:
json"homomorphic_encryption": { "applied_to": ["data"], "algorithm": "BFV", "public_parameters": "https://example.com/params.json", "notes": "通过同态加密处理,支持 LLM 友好型安全操作,同时无需暴露原始数据。" }
多层次认证机制
一个 自然的演进方向 是引入 多层次认证模型:
1️⃣ LLMCA 认证(胶囊 + 上下文)
LLMCA 可认证:
✅
.llmfeed.json
→ 符合 LLMFeed 标准
→ 正确构建 签名胶囊
→ 包含有效的 trust 字段
→ 提供 可验证的 agent 友好上下文
2️⃣ FHE 专业认证(加密 payload)
FHE 专业机构(如 Zama,或中国本土 FHE 研究机构)可认证:
✅ 同态加密 payload 是否:
-
使用 被认可的 FHE 算法
-
采用 安全参数
-
能够在 受信任的 agent pipeline 中处理
-
符合行业隐私合规要求
组合价值
这种 双认证模式 将使 feed 具备:
✅ agent 友好
✅ 密码学可信
✅ 适用于隐私保护 pipeline
✅ 全链路可审计
尤其在医疗、金融、政务等行业,能构建出 划时代的新型架构:
→ agent 可 合法且安全地处理加密数据 —— 封装于 可信的签名胶囊 中 —— 跨越组织、司法领域。
实践案例示意
以下是一些典型 agent pipeline 场景示例:
🏥 医疗数据处理
参与方:
-
医院 A → 发布带 同态加密的 patient 统计 feed
-
Feed 签名 + LLMCA 认证
-
加密部分 FHE 医疗认证
Pipeline:
1️⃣ 医院 A → 发布
export
data
2️⃣ 研究 agent → 进行加密聚合计算 → 无需解密
3️⃣ 传递给 卫生部 agent,继续同态分析
4️⃣ 输出公开统计报告 → 原始数据始终未暴露
💳 金融风控评分
参与方:
-
银行 X → 发布含 FHE 保护金融指标 的
或credential
feedpricing
-
Feed 签名 + 认证
-
第三方 agent → 在加密字段上执行评分
Pipeline:
1️⃣ 银行 X → 发布 feed
2️⃣ 监管 agent → 合规性检查
3️⃣ 风控 agent → FHE 风险评分计算
4️⃣ 结果回传 → 整个流程无原始数据泄露
🏛️ 政务跨机构流程
参与方:
-
机构 A(税务) → 发布
feed,citizen profile 同态加密mcp
-
机构 B(住房) → 处理 feed,敏感字段保持加密
-
机构 C(健康) → 添加 insight → 不破坏 trust 链
Pipeline:
1️⃣ 机构 A 发布 homomorphic feed
2️⃣ 机构 B / C 并行处理 → 更新元数据 → 汇总至 决策 agent
3️⃣ 执行最终动作 → 全链可追溯,无原始数据暴露
未来探索方向
若社区(FHE 研究者、agent 平台开发者、行业专家)感兴趣,我们准备:
✅ 原型化扩展
✅ 推动标准演进,FHE 成为 一等公民
✅ 与 FHE 领导者(Zama,及中国本土研究团队)合作探索
✅ 打造代理网络的“圣杯”:
→ 加密且可操作的 payload,封装于签名、认证、agent 友好的胶囊中
下一步
欢迎:
-
FHE 研究者
-
Agent 平台建设者
-
隐私保护倡导者
-
高合规行业专家
... 一同探索这一前沿方向!
LLMCA / WellKnownMCP 是一个开放论坛 —— 此类扩展,正有潜力定义 可信代理基础设施 的未来。
让我们携手打造!
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