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🧾 活动纪要 | Zama 与同态加密(FHE)技术线下交流沙龙 📍活动地点:深圳南山区 科技园 · 云咖啡空间 🗓️活动时间:2025年7月6日(周六) 下午14:00 - 17:00 👥参与人数:约22人,覆盖高校学生、AI 工程师、隐私计算创业者 🧩活动形式:技术分享 + 案例讲解 + 小组交流
🧠 活动背景 随着人工智能的不断发展,用户隐私保护成为核心问题。尤其在医疗、金融和大模型部署等领域,数据安全不仅是技术挑战,更是合规门槛。
Zama 作为全球领先的完全同态加密(Fully Homomorphic Encryption, FHE)技术提供者,其推出的 Concrete SDK、TFHE-rs 等工具正在成为开源隐私计算社区的重要组件。
本次活动旨在推动 FHE 技术在国内开发者社区的认知与落地,由一群关注数据安全的开发者自发组织,并得到了 Zama Creator Program 的支持。
📋 活动流程
🧾 签到与自由交流(14:00 - 14:30) 参会者陆续到达签到,大多数人是通过本地技术群、Zama 中文 TG 社区或知乎关注隐私计算话题后加入本次活动。
活动采用沙龙式开放座位,大家手持咖啡、小食轻松交谈。也有人现场安装 Rust 语言开发环境准备试用 Concrete SDK。
📘主题演讲一:Zama 与 FHE 简介(14:30 - 15:10) 由发起人 @Leo 带来分享:
简要介绍 Zama 团队背景、技术路线
解释同态加密的基本原理(加密状态下进行计算)
讲解 Zama 的核心库:Concrete,TFHE-rs,及其适配 Python 的接口
展示国际上 FHE 在医疗、金融、AI 推理等方面的真实应用案例

重点内容:
“FHE 的最大意义不只是加密,更是构建一个‘数据不可见但可用’的安全系统。”
👨💻实践演示:用 Concrete 编写 FHE 代码(15:10 - 15:40) 现场连接显示屏演示:
使用 Rust 编写一个加密的整数加法程序
展示加密前后数据的字节大小差异
展示 Bootstrap 技术对性能的优化作用
有参与者提出:是否能将 SDK 封装成 Python 模块,用于机器学习模型输入加密,演示者也进行了初步解答,并给出了文档链接。
🧠 圆桌讨论:FHE 技术的挑战与机遇(15:40 - 16:30) 围绕以下几个话题展开:
FHE 的落地门槛是否过高?
如何选择合适的使用场景?(如电子病历、保险评分模型等)
目前国内是否已有项目在尝试使用 FHE?
发言观点摘录:
来自深圳某智能语音公司的后端工程师认为:“FHE 在大模型场景下目前性能还不足,但非常适合某些边缘加密计算的小场景。”
一位大学老师提到他们实验室正在做联邦学习与 FHE 结合的研究,并表示愿意开源部分示例供社区参考。
☕ 自由交流与合影(16:30 - 17:00) 活动尾声,部分参与者交换联系方式,有人主动建立了“Zama FHE 深圳开发者小群”,表示希望能定期线下聚会。
合影环节采用布景墙 + 打印海报的形式拍摄,简洁自然,不商业化。
🧾 活动纪要 | Zama 与同态加密(FHE)技术线下交流沙龙 📍活动地点:深圳南山区 科技园 · 云咖啡空间 🗓️活动时间:2025年7月6日(周六) 下午14:00 - 17:00 👥参与人数:约22人,覆盖高校学生、AI 工程师、隐私计算创业者 🧩活动形式:技术分享 + 案例讲解 + 小组交流
🧠 活动背景 随着人工智能的不断发展,用户隐私保护成为核心问题。尤其在医疗、金融和大模型部署等领域,数据安全不仅是技术挑战,更是合规门槛。
Zama 作为全球领先的完全同态加密(Fully Homomorphic Encryption, FHE)技术提供者,其推出的 Concrete SDK、TFHE-rs 等工具正在成为开源隐私计算社区的重要组件。
本次活动旨在推动 FHE 技术在国内开发者社区的认知与落地,由一群关注数据安全的开发者自发组织,并得到了 Zama Creator Program 的支持。
📋 活动流程
🧾 签到与自由交流(14:00 - 14:30) 参会者陆续到达签到,大多数人是通过本地技术群、Zama 中文 TG 社区或知乎关注隐私计算话题后加入本次活动。
活动采用沙龙式开放座位,大家手持咖啡、小食轻松交谈。也有人现场安装 Rust 语言开发环境准备试用 Concrete SDK。
📘主题演讲一:Zama 与 FHE 简介(14:30 - 15:10) 由发起人 @Leo 带来分享:
简要介绍 Zama 团队背景、技术路线
解释同态加密的基本原理(加密状态下进行计算)
讲解 Zama 的核心库:Concrete,TFHE-rs,及其适配 Python 的接口
展示国际上 FHE 在医疗、金融、AI 推理等方面的真实应用案例

重点内容:
“FHE 的最大意义不只是加密,更是构建一个‘数据不可见但可用’的安全系统。”
👨💻实践演示:用 Concrete 编写 FHE 代码(15:10 - 15:40) 现场连接显示屏演示:
使用 Rust 编写一个加密的整数加法程序
展示加密前后数据的字节大小差异
展示 Bootstrap 技术对性能的优化作用
有参与者提出:是否能将 SDK 封装成 Python 模块,用于机器学习模型输入加密,演示者也进行了初步解答,并给出了文档链接。
🧠 圆桌讨论:FHE 技术的挑战与机遇(15:40 - 16:30) 围绕以下几个话题展开:
FHE 的落地门槛是否过高?
如何选择合适的使用场景?(如电子病历、保险评分模型等)
目前国内是否已有项目在尝试使用 FHE?
发言观点摘录:
来自深圳某智能语音公司的后端工程师认为:“FHE 在大模型场景下目前性能还不足,但非常适合某些边缘加密计算的小场景。”
一位大学老师提到他们实验室正在做联邦学习与 FHE 结合的研究,并表示愿意开源部分示例供社区参考。
☕ 自由交流与合影(16:30 - 17:00) 活动尾声,部分参与者交换联系方式,有人主动建立了“Zama FHE 深圳开发者小群”,表示希望能定期线下聚会。
合影环节采用布景墙 + 打印海报的形式拍摄,简洁自然,不商业化。
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