Phân tích so sánh ba công nghệ Mật mã học: FHE, ZK và MPC

Trong lĩnh vực Mật mã học, mã hóa toàn đồng ( FHE ), chứng minh không biết ( ZK ) và tính toán an toàn đa bên ( MPC ) là ba công nghệ bảo vệ quyền riêng tư quan trọng. Mặc dù chúng đều nhằm bảo vệ quyền riêng tư và an toàn dữ liệu, nhưng trong các tình huống ứng dụng cụ thể và đặc điểm kỹ thuật có một số khác biệt. Bài viết này sẽ so sánh chi tiết ba công nghệ này.

Bằng chứng không kiến thức(ZK)

Công nghệ chứng minh không biết quan tâm đến cách xác thực tính đúng đắn của một tuyên bố mà không tiết lộ bất kỳ thông tin cụ thể nào. Nó được xây dựng trên nền tảng mật mã học, cho phép một bên ( người chứng minh ) chứng minh với một bên khác ( người xác thực ) rằng họ biết một bí mật nào đó mà không cần tiết lộ bất kỳ thông tin nào về bí mật đó.

Ví dụ, Alice có thể chứng minh cho nhân viên công ty cho thuê xe Bob rằng cô ấy có tín dụng tốt mà không cần phải xuất trình các giao dịch ngân hàng cụ thể. Điểm "tín dụng" của phần mềm thanh toán giống như một loại chứng minh không biết, có thể chứng minh tình trạng tín dụng của người dùng mà không tiết lộ các hồ sơ giao dịch cụ thể.

Trong lĩnh vực blockchain, đồng tiền ẩn danh là ứng dụng điển hình của công nghệ ZK. Khi người dùng thực hiện chuyển khoản, họ cần chứng minh quyền chuyển khoản của mình trong khi vẫn giữ được sự ẩn danh. Bằng cách tạo ra chứng minh ZK, thợ mỏ có thể xác minh tính hợp pháp của giao dịch mà không cần biết danh tính của người giao dịch và đưa nó lên chuỗi.

Tính toán an toàn nhiều bên(MPC)

Công nghệ tính toán an toàn đa bên chủ yếu giải quyết cách thức để cho nhiều bên cùng hoàn thành nhiệm vụ tính toán mà không tiết lộ thông tin nhạy cảm của các bên. Nó cho phép nhiều bên hợp tác thực hiện tính toán mà không tiết lộ dữ liệu đầu vào của từng bên.

Một kịch bản ứng dụng MPC cổ điển là: Alice, Bob và Carol muốn tính lương trung bình của ba người, nhưng không muốn tiết lộ số lương cụ thể của nhau. Thông qua công nghệ MPC, họ có thể chia lương của mình thành ba phần, trao đổi hai phần với người khác, rồi tính tổng các số đã nhận và chia sẻ kết quả. Cuối cùng, ba người sẽ tính tổng lại ba kết quả đã cộng và lấy trung bình, từ đó có thể có được lương trung bình, nhưng không biết số lương cụ thể của người khác.

Trong lĩnh vực tiền điện tử, ví MPC là một ứng dụng quan trọng. Nó chia nhỏ khóa riêng thành nhiều phần, được giữ bởi nhiều bên như người dùng, đám mây và sàn giao dịch, nâng cao tính bảo mật của tài sản. Ngay cả khi người dùng mất điện thoại, họ vẫn có thể khôi phục khóa riêng thông qua các bên khác. Một số ví MPC còn hỗ trợ việc đưa thêm nhiều bên thứ ba vào để nâng cao tính bảo mật hơn nữa.

Mã hóa toàn đồng tính ( FHE )

Công nghệ mã hóa hoàn toàn đồng nhất tập trung vào cách mã hóa dữ liệu, để dữ liệu đã được mã hóa có thể được giao cho bên thứ ba không đáng tin cậy để thực hiện tính toán, trong khi kết quả tính toán vẫn có thể được giải mã chính xác. Điều này cho phép bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu trong khi vẫn có thể tận dụng tài nguyên tính toán bên ngoài.

Một kịch bản ứng dụng điển hình của FHE là: Alice không có đủ khả năng tính toán, cần dựa vào Bob để thực hiện tính toán, nhưng không muốn tiết lộ dữ liệu thực cho Bob. Thông qua FHE, Alice có thể mã hóa dữ liệu gốc, sau đó để Bob xử lý dữ liệu đã được mã hóa, cuối cùng Alice giải mã để nhận được kết quả thực, trong suốt quá trình Bob không thể biết nội dung của dữ liệu gốc.

Trong lĩnh vực blockchain, FHE có thể được sử dụng để giải quyết một số vấn đề trong cơ chế đồng thuận PoS. Ví dụ, trong một số mạng PoS nhỏ, các nút có thể có xu hướng trực tiếp theo dõi kết quả xác thực của các nút lớn thay vì tự mình xác thực, điều này có thể dẫn đến vấn đề tập trung. Thông qua công nghệ FHE, các nút có thể hoàn thành việc xác thực khối mà không biết câu trả lời của các nút khác, tránh việc sao chép lẫn nhau.

Ngoài ra, FHE còn có thể được áp dụng trong các tình huống như bỏ phiếu phi tập trung, ngăn chặn sự ảnh hưởng lẫn nhau giữa các cử tri. Một số dự án đang khám phá việc kết hợp FHE với re-staking( để cung cấp dịch vụ node ủy thác an toàn hơn cho các blockchain nhỏ.

![FHE vs ZK vs MPC, ba công nghệ mã hóa thực sự khác nhau như thế nào?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0b3f906bfa44f66a733257e13cbb05af.webp(

So sánh kỹ thuật

Mặc dù ba công nghệ này đều nhằm bảo vệ quyền riêng tư và an ninh dữ liệu, nhưng chúng có một số khác biệt về bối cảnh ứng dụng và độ phức tạp kỹ thuật:

1. Ứng dụng:

   • ZK nhấn mạnh "cách chứng minh", áp dụng cho các tình huống cần xác minh quyền hạn hoặc danh tính.
   • MPC nhấn mạnh "cách tính toán", áp dụng cho các trường hợp nhiều bên cần tính toán chung nhưng vẫn phải bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu của từng bên.
   • FHE nhấn mạnh "cách mã hóa", phù hợp với những tình huống cần thực hiện các phép toán phức tạp trong trạng thái dữ liệu được mã hóa.

2. Độ phức tạp kỹ thuật:

   • Cơ sở lý thuyết của ZK rất mạnh mẽ, nhưng thiết kế các giao thức hiệu quả và dễ thực hiện thì khá phức tạp, cần có nền tảng toán học và lập trình vững chắc.
   • MPC trong việc thực hiện cần giải quyết vấn đề đồng bộ và hiệu quả truyền thông, đặc biệt trong trường hợp có nhiều bên tham gia, chi phí phối hợp và chi phí tính toán khá cao.
   • FHE đang phải đối mặt với những thách thức lớn về hiệu suất tính toán, mặc dù về lý thuyết là rất hấp dẫn, nhưng độ phức tạp tính toán cao và chi phí thời gian trong ứng dụng thực tế vẫn là những rào cản chính.

![FHE vs ZK vs MPC, ba công nghệ mật mã học thực sự khác nhau như thế nào?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-33f55404ecc37f43e873e59e4b19a361.webp(

Kết luận

Với sự phát triển của thời đại số, an ninh dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư cá nhân đang đối mặt với những thách thức chưa từng có. FHE, ZK và MPC là ba công nghệ mật mã học cung cấp cho chúng ta những công cụ bảo vệ quyền riêng tư mạnh mẽ, chúng đóng vai trò quan trọng trong các tình huống khác nhau. Hiểu đặc điểm và ứng dụng của những công nghệ này là rất quan trọng để xây dựng một thế giới số an toàn và riêng tư hơn.

![FHE vs ZK vs MPC, ba công nghệ mã hóa thực sự khác nhau như thế nào?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a8afc06a0d1893b261415caa9cd92e6a.webp(