Khám phá công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn: Công cụ bảo vệ quyền riêng tư trong thời đại AI
Gần đây, mặc dù thị trường mã hóa không có nhiều biến động, nhưng vẫn có một số công nghệ mới nổi đang dần trưởng thành. Trong đó, công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn (Fully Homomorphic Encryption, FHE) là một hướng đáng chú ý. Vào tháng 5 năm nay, người sáng lập Ethereum Vitalik Buterin cũng đã đặc biệt công bố một bài viết về FHE, gây ra nhiều cuộc thảo luận rộng rãi trong ngành.
Để hiểu khái niệm phức tạp FHE này, chúng ta cần hiểu trước nghĩa của "mã hóa" và "đồng cấu", cũng như lý do tại sao cần thực hiện "mã hóa đồng cấu hoàn toàn".
Mã hóa các khái niệm cơ bản
Mã hóa là một phương pháp phổ biến để bảo vệ an ninh thông tin. Ví dụ, Alice muốn gửi một tin nhắn bí mật "1314 520" đến Bob thông qua bên thứ ba C. Để đảm bảo bí mật, Alice có thể nhân mỗi số với 2 để thực hiện mã hóa đơn giản, biến nó thành "2628 1040". Khi Bob nhận được, chỉ cần chia mỗi số cho 2 là có thể khôi phục lại thông tin gốc. Đây là một phương pháp mã hóa đối xứng cơ bản.
Mã hóa đồng cấu nguyên lý
Mã hóa đồng cấu thì tiến xa hơn, nó cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã được mã hóa mà không cần giải mã trước. Giả sử Alice 7 tuổi chỉ biết các phép toán đơn giản nhất là nhân 2 và chia 2, cô bé cần tính tổng số tiền điện trong 12 tháng ở nhà (mỗi tháng 400 nhân dân tệ). Alice có thể mã hóa 400 và 12 bằng cách nhân chúng với 2 và nhờ bên thứ ba C tính kết quả của 800×24. Sau khi C đưa ra kết quả là 19200, Alice sẽ chia kết quả đó cho 4 để nhận được tổng số tiền điện chính xác là 4800 nhân dân tệ. Trong quá trình này, C không biết số tiền điện thực tế và số tháng, điều này thể hiện đặc điểm của mã hóa đồng cấu.
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn cần thiết
Tuy nhiên, mã hóa đồng cấu đơn giản có thể bị phá vỡ. Chẳng hạn, C có thể suy luận dữ liệu gốc thông qua phương pháp thử tất cả. Do đó, cần có công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn phức tạp hơn. Mã hóa đồng cấu hoàn toàn cho phép thực hiện vô hạn số phép cộng và phép nhân trên dữ liệu đã mã hóa, tăng đáng kể độ khó trong việc phá vỡ. Điều này khiến mã hóa đồng cấu hoàn toàn trở thành một bước đột phá quan trọng trong mật mã học, cho đến khi Gentry và các học giả khác đưa ra ý tưởng mới vào năm 2009, mới bắt đầu hiện thực hóa mã hóa đồng cấu hoàn toàn.
Triển vọng ứng dụng FHE trong lĩnh vực AI
Công nghệ FHE có triển vọng ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực AI. Việc huấn luyện mô hình AI cần một lượng lớn dữ liệu, nhưng nhiều dữ liệu lại liên quan đến vấn đề quyền riêng tư. FHE có thể cho phép mô hình AI thực hiện tính toán và học hỏi trên dữ liệu mã hóa trong khi bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu. Cụ thể là:
Chủ sở hữu dữ liệu có thể mã hóa đồng cấu hoàn toàn dữ liệu nhạy cảm
Cung cấp dữ liệu mã hóa cho AI để tính toán
AI xuất mã hóa kết quả
Chủ sở hữu dữ liệu giải mã kết quả an toàn tại địa phương
Cách này vừa bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu gốc, vừa tận dụng tối đa khả năng tính toán của AI, đạt được mục tiêu "cả hai đều cần".
Dự án FHE và ứng dụng thực tế
Hiện tại đã có nhiều dự án đang khám phá công nghệ FHE, chẳng hạn như Zama, Privasea, Mind Network, v.v. Lấy một ứng dụng nhận diện khuôn mặt làm ví dụ, FHE có thể cho phép AI xác định xem có phải là người thật mà không tiết lộ thông tin khuôn mặt của người dùng.
Tuy nhiên, tính toán FHE cần sức mạnh tính toán lớn. Để giải quyết vấn đề này, một số dự án đang xây dựng mạng lưới sức mạnh tính toán và cơ sở hạ tầng đi kèm. Ví dụ, một dự án đã ra mắt sản phẩm phần cứng giống như thiết bị khai thác, cũng như phát hành "chứng chỉ công việc" dưới dạng NFT, nhằm khuyến khích người dùng tham gia xây dựng mạng.
Ý nghĩa quan trọng của FHE
Với sự phổ biến của công nghệ AI, vấn đề quyền riêng tư dữ liệu ngày càng nổi bật. Từ quyền riêng tư cá nhân đến an ninh quốc gia, công nghệ FHE có những ứng dụng quan trọng tiềm năng. Ví dụ, trong lĩnh vực quân sự, FHE có thể cho phép các bên sử dụng công nghệ AI trong khi bảo vệ thông tin nhạy cảm. Trong cuộc sống hàng ngày, từ mở khóa điện thoại bằng khuôn mặt đến việc xử lý các loại dữ liệu riêng tư, FHE có thể đóng vai trò quan trọng.
Nếu công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE) có thể thực sự trưởng thành, nó sẽ trở thành hàng rào cuối cùng bảo vệ quyền riêng tư của con người trong thời đại AI, có ảnh hưởng sâu rộng đến cá nhân, doanh nghiệp và quốc gia.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
11 thích
Phần thưởng
11
3
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ForkYouPayMe
· 19giờ trước
Vitali Buterin ra tay còn sai sao?
Xem bản gốcTrả lời0
BasementAlchemist
· 19giờ trước
Vitalik Buterin lại đang trình diễn kiến thức.
Xem bản gốcTrả lời0
gas_guzzler
· 19giờ trước
Cảm giác gần đây Vitalik Buterin nghiên cứu mọi thứ nhỉ.
Công nghệ FHE: Người bảo vệ quyền riêng tư trong thời đại AI
Khám phá công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn: Công cụ bảo vệ quyền riêng tư trong thời đại AI
Gần đây, mặc dù thị trường mã hóa không có nhiều biến động, nhưng vẫn có một số công nghệ mới nổi đang dần trưởng thành. Trong đó, công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn (Fully Homomorphic Encryption, FHE) là một hướng đáng chú ý. Vào tháng 5 năm nay, người sáng lập Ethereum Vitalik Buterin cũng đã đặc biệt công bố một bài viết về FHE, gây ra nhiều cuộc thảo luận rộng rãi trong ngành.
Để hiểu khái niệm phức tạp FHE này, chúng ta cần hiểu trước nghĩa của "mã hóa" và "đồng cấu", cũng như lý do tại sao cần thực hiện "mã hóa đồng cấu hoàn toàn".
Mã hóa các khái niệm cơ bản
Mã hóa là một phương pháp phổ biến để bảo vệ an ninh thông tin. Ví dụ, Alice muốn gửi một tin nhắn bí mật "1314 520" đến Bob thông qua bên thứ ba C. Để đảm bảo bí mật, Alice có thể nhân mỗi số với 2 để thực hiện mã hóa đơn giản, biến nó thành "2628 1040". Khi Bob nhận được, chỉ cần chia mỗi số cho 2 là có thể khôi phục lại thông tin gốc. Đây là một phương pháp mã hóa đối xứng cơ bản.
Mã hóa đồng cấu nguyên lý
Mã hóa đồng cấu thì tiến xa hơn, nó cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã được mã hóa mà không cần giải mã trước. Giả sử Alice 7 tuổi chỉ biết các phép toán đơn giản nhất là nhân 2 và chia 2, cô bé cần tính tổng số tiền điện trong 12 tháng ở nhà (mỗi tháng 400 nhân dân tệ). Alice có thể mã hóa 400 và 12 bằng cách nhân chúng với 2 và nhờ bên thứ ba C tính kết quả của 800×24. Sau khi C đưa ra kết quả là 19200, Alice sẽ chia kết quả đó cho 4 để nhận được tổng số tiền điện chính xác là 4800 nhân dân tệ. Trong quá trình này, C không biết số tiền điện thực tế và số tháng, điều này thể hiện đặc điểm của mã hóa đồng cấu.
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn cần thiết
Tuy nhiên, mã hóa đồng cấu đơn giản có thể bị phá vỡ. Chẳng hạn, C có thể suy luận dữ liệu gốc thông qua phương pháp thử tất cả. Do đó, cần có công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn phức tạp hơn. Mã hóa đồng cấu hoàn toàn cho phép thực hiện vô hạn số phép cộng và phép nhân trên dữ liệu đã mã hóa, tăng đáng kể độ khó trong việc phá vỡ. Điều này khiến mã hóa đồng cấu hoàn toàn trở thành một bước đột phá quan trọng trong mật mã học, cho đến khi Gentry và các học giả khác đưa ra ý tưởng mới vào năm 2009, mới bắt đầu hiện thực hóa mã hóa đồng cấu hoàn toàn.
Triển vọng ứng dụng FHE trong lĩnh vực AI
Công nghệ FHE có triển vọng ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực AI. Việc huấn luyện mô hình AI cần một lượng lớn dữ liệu, nhưng nhiều dữ liệu lại liên quan đến vấn đề quyền riêng tư. FHE có thể cho phép mô hình AI thực hiện tính toán và học hỏi trên dữ liệu mã hóa trong khi bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu. Cụ thể là:
Cách này vừa bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu gốc, vừa tận dụng tối đa khả năng tính toán của AI, đạt được mục tiêu "cả hai đều cần".
Dự án FHE và ứng dụng thực tế
Hiện tại đã có nhiều dự án đang khám phá công nghệ FHE, chẳng hạn như Zama, Privasea, Mind Network, v.v. Lấy một ứng dụng nhận diện khuôn mặt làm ví dụ, FHE có thể cho phép AI xác định xem có phải là người thật mà không tiết lộ thông tin khuôn mặt của người dùng.
Tuy nhiên, tính toán FHE cần sức mạnh tính toán lớn. Để giải quyết vấn đề này, một số dự án đang xây dựng mạng lưới sức mạnh tính toán và cơ sở hạ tầng đi kèm. Ví dụ, một dự án đã ra mắt sản phẩm phần cứng giống như thiết bị khai thác, cũng như phát hành "chứng chỉ công việc" dưới dạng NFT, nhằm khuyến khích người dùng tham gia xây dựng mạng.
Ý nghĩa quan trọng của FHE
Với sự phổ biến của công nghệ AI, vấn đề quyền riêng tư dữ liệu ngày càng nổi bật. Từ quyền riêng tư cá nhân đến an ninh quốc gia, công nghệ FHE có những ứng dụng quan trọng tiềm năng. Ví dụ, trong lĩnh vực quân sự, FHE có thể cho phép các bên sử dụng công nghệ AI trong khi bảo vệ thông tin nhạy cảm. Trong cuộc sống hàng ngày, từ mở khóa điện thoại bằng khuôn mặt đến việc xử lý các loại dữ liệu riêng tư, FHE có thể đóng vai trò quan trọng.
Nếu công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE) có thể thực sự trưởng thành, nó sẽ trở thành hàng rào cuối cùng bảo vệ quyền riêng tư của con người trong thời đại AI, có ảnh hưởng sâu rộng đến cá nhân, doanh nghiệp và quốc gia.