Mã hóa đồng cấu hoàn toàn FHE: Xây dựng thành trì bảo mật trong thời đại AI
Thời gian gần đây, thị trường đang ảm đạm, đã cho chúng ta nhiều thời gian hơn để chú ý đến sự phát triển của một số công nghệ mới nổi. Mặc dù thị trường mã hóa năm 2024 không rầm rộ như những năm trước, nhưng vẫn có một số công nghệ mới đang dần trưởng thành, trong đó có chủ đề mà chúng ta sẽ thảo luận hôm nay: mã hóa đồng cấu hoàn toàn (Fully Homomorphic Encryption, viết tắt là FHE).
Để hiểu khái niệm phức tạp FHE này, chúng ta cần phân tích từng bước ý nghĩa của các từ khóa "mã hóa", "đồng cấu" và "toàn".
Mã hóa các khái niệm cơ bản
Phương pháp mã hóa cơ bản nhất mà mọi người đều rất quen thuộc. Chẳng hạn, Alice muốn gửi một thông điệp bí mật cho Bob là "1314 520", nhưng lại phải thông qua bên thứ ba C để truyền đạt. Để đảm bảo an toàn cho thông tin, Alice có thể sử dụng một phương pháp mã hóa đơn giản: nhân mỗi số với 2. Như vậy, thông tin sẽ trở thành "2628 1040". Khi Bob nhận được, chỉ cần chia mỗi số cho 2, anh ấy có thể khôi phục lại thông tin gốc. Phương pháp mã hóa đối xứng này có thể hoàn thành việc truyền đạt mà không tiết lộ nội dung thông tin.
Mã hóa đồng cấu nâng cao
Bây giờ, hãy tưởng tượng một kịch bản phức tạp hơn:
Alice năm nay chỉ 7 tuổi, cô chỉ biết thực hiện các phép tính đơn giản nhất như nhân 2 và chia 2. Hóa đơn điện hàng tháng của gia đình Alice là 400 nhân dân tệ, và họ đã nợ tổng cộng 12 tháng, nhưng cô không thể thực hiện những phép tính phức tạp như vậy. Đồng thời, cô cũng không muốn để người khác biết số tiền điện cụ thể và số tháng nợ.
Trong trường hợp này, Alice có thể tận dụng nguyên lý mã hóa đồng cấu, ủy quyền cho C thực hiện tính toán, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của mình. Cô ấy sẽ nhân 400 và 12 với 2, sau đó để C tính kết quả của 800 nhân 24. C nhanh chóng đưa ra câu trả lời là 19200. Alice sau đó chia kết quả này cho 4, và đã nhận được số tiền điện thực tế phải trả là 4800 nhân.
Đây là một ví dụ đơn giản về mã hóa đồng cấu nhân. 800 nhân 24 thực ra là một phép ánh xạ của 400 nhân 12, hình thái trước và sau khi mã hóa giữ nguyên, vì vậy được gọi là "đồng cấu". Phương pháp này cho phép Alice ủy thác cho bên thứ ba không đáng tin cậy thực hiện tính toán mà không tiết lộ thông tin nhạy cảm.
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn của sự cần thiết
Tuy nhiên, các vấn đề trong thế giới thực thường phức tạp hơn. Nếu C đủ thông minh, có thể tìm ra dữ liệu gốc của Alice bằng phương pháp liệt kê. Lúc này, cần phải đưa vào công nghệ "mã hóa đồng cấu hoàn toàn".
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn không chỉ đơn giản là phép nhân, mà còn thông qua việc đưa vào nhiều tiếng ồn và các phép toán toán học phức tạp, khiến cho việc phá vỡ trở nên cực kỳ khó khăn. Nó cho phép thực hiện bất kỳ số lần phép cộng và phép nhân nào trên dữ liệu đã được mã hóa, chứ không chỉ giới hạn ở các phép toán cụ thể.
Công nghệ này chỉ đạt được tiến bộ đột phá vào năm 2009, các học giả như Gentry đã đưa ra những ý tưởng mới mở ra cánh cửa cho mã hóa đồng cấu hoàn toàn.
Triển vọng ứng dụng Mã hóa đồng cấu hoàn toàn trong lĩnh vực AI
Công nghệ FHE có tiềm năng ứng dụng to lớn trong lĩnh vực AI. Như đã biết, các hệ thống AI mạnh mẽ cần một lượng dữ liệu khổng lồ để đào tạo, nhưng nhiều dữ liệu có giá trị bảo mật cao. Công nghệ FHE có thể cho phép các hệ thống AI tính toán và học tập trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu.
Cụ thể, người dùng có thể mã hóa dữ liệu nhạy cảm bằng FHE, sau đó giao cho hệ thống AI xử lý. Hệ thống AI sẽ xuất ra một chuỗi kết quả mã hóa dường như không có nghĩa. Nhưng do những kết quả này tuân theo các quy tắc toán học cụ thể, chủ sở hữu dữ liệu có thể giải mã một cách an toàn tại chỗ, từ đó nhận được những kết quả phân tích có giá trị.
Phương pháp này giải quyết mâu thuẫn "v既要利用 AI强大的计算能力，又要保护数据隐私". Khác với các hệ thống AI hiện tại phải tiếp xúc trực tiếp với dữ liệu gốc, công nghệ FHE cung cấp khả năng mới cho việc bảo vệ quyền riêng tư trong thời đại AI.
Ứng dụng thực tế của công nghệ FHE
Công nghệ FHE có nhiều ứng dụng tiềm năng trong nhiều lĩnh vực. Ví dụ, trong lĩnh vực nhận diện khuôn mặt, FHE có thể giúp thực hiện yêu cầu "cần phải xác định xem đó có phải là người thật hay không, nhưng không được tiếp xúc với bất kỳ thông tin nhạy cảm nào về khuôn mặt."
Tuy nhiên, tính toán FHE cần hỗ trợ 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 hỗ trợ. Những mạng lưới này thường sử dụng kiến trúc lai tương tự như PoW (bằng chứng công việc) và PoS (bằng chứng cổ phần) để cung cấp tài nguyên tính toán cần thiết.
Ý nghĩa của công nghệ FHE
Nếu AI có thể ứng dụng công nghệ mã hóa đồng cấu (FHE) trên quy mô lớn, nó sẽ tạo ra ảnh hưởng sâu rộng đến toàn ngành. Hiện tại, nhiều quốc gia tập trung vào việc quản lý AI với trọng tâm là an ninh dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư. Sự trưởng thành của công nghệ FHE có thể trở thành chìa khóa để giải quyết những vấn đề này.
Từ an ninh quốc gia đến quyền riêng tư cá nhân, ứng dụng của công nghệ FHE rất rộng rãi. Trong kỷ nguyên AI sắp tới, FHE có khả năng trở thành hàng rào cuối cùng để bảo vệ quyền riêng tư của con người, tầm quan trọng của nó không cần phải bàn cãi.
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.
10 thích
Phần thưởng
10
5
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
GhostWalletSleuth
· 10giờ trước
Lại làm mã hóa, thật không có nhân tính.
Xem bản gốcTrả lời0
RunWithRugs
· 10giờ trước
Có jio được công nghệ mới đều theo sau ví tiền cũ~
Xem bản gốcTrả lời0
IfIWereOnChain
· 10giờ trước
Lại làm cái mới nữa à
Xem bản gốcTrả lời0
liquidation_watcher
· 10giờ trước
Có thể nói một cách dễ hiểu không, đừng dùng thuật ngữ khó hiểu.
Công nghệ FHE: Pháo đài chính của việc bảo vệ quyền riêng tư trong thời đại AI
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn FHE: Xây dựng thành trì bảo mật trong thời đại AI
Thời gian gần đây, thị trường đang ảm đạm, đã cho chúng ta nhiều thời gian hơn để chú ý đến sự phát triển của một số công nghệ mới nổi. Mặc dù thị trường mã hóa năm 2024 không rầm rộ như những năm trước, nhưng vẫn có một số công nghệ mới đang dần trưởng thành, trong đó có chủ đề mà chúng ta sẽ thảo luận hôm nay: mã hóa đồng cấu hoàn toàn (Fully Homomorphic Encryption, viết tắt là FHE).
Để hiểu khái niệm phức tạp FHE này, chúng ta cần phân tích từng bước ý nghĩa của các từ khóa "mã hóa", "đồng cấu" và "toàn".
Mã hóa các khái niệm cơ bản
Phương pháp mã hóa cơ bản nhất mà mọi người đều rất quen thuộc. Chẳng hạn, Alice muốn gửi một thông điệp bí mật cho Bob là "1314 520", nhưng lại phải thông qua bên thứ ba C để truyền đạt. Để đảm bảo an toàn cho thông tin, Alice có thể sử dụng một phương pháp mã hóa đơn giản: nhân mỗi số với 2. Như vậy, thông tin sẽ trở thành "2628 1040". Khi Bob nhận được, chỉ cần chia mỗi số cho 2, anh ấy có thể khôi phục lại thông tin gốc. Phương pháp mã hóa đối xứng này có thể hoàn thành việc truyền đạt mà không tiết lộ nội dung thông tin.
Mã hóa đồng cấu nâng cao
Bây giờ, hãy tưởng tượng một kịch bản phức tạp hơn:
Alice năm nay chỉ 7 tuổi, cô chỉ biết thực hiện các phép tính đơn giản nhất như nhân 2 và chia 2. Hóa đơn điện hàng tháng của gia đình Alice là 400 nhân dân tệ, và họ đã nợ tổng cộng 12 tháng, nhưng cô không thể thực hiện những phép tính phức tạp như vậy. Đồng thời, cô cũng không muốn để người khác biết số tiền điện cụ thể và số tháng nợ.
Trong trường hợp này, Alice có thể tận dụng nguyên lý mã hóa đồng cấu, ủy quyền cho C thực hiện tính toán, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của mình. Cô ấy sẽ nhân 400 và 12 với 2, sau đó để C tính kết quả của 800 nhân 24. C nhanh chóng đưa ra câu trả lời là 19200. Alice sau đó chia kết quả này cho 4, và đã nhận được số tiền điện thực tế phải trả là 4800 nhân.
Đây là một ví dụ đơn giản về mã hóa đồng cấu nhân. 800 nhân 24 thực ra là một phép ánh xạ của 400 nhân 12, hình thái trước và sau khi mã hóa giữ nguyên, vì vậy được gọi là "đồng cấu". Phương pháp này cho phép Alice ủy thác cho bên thứ ba không đáng tin cậy thực hiện tính toán mà không tiết lộ thông tin nhạy cảm.
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn của sự cần thiết
Tuy nhiên, các vấn đề trong thế giới thực thường phức tạp hơn. Nếu C đủ thông minh, có thể tìm ra dữ liệu gốc của Alice bằng phương pháp liệt kê. Lúc này, cần phải đưa vào công nghệ "mã hóa đồng cấu hoàn toàn".
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn không chỉ đơn giản là phép nhân, mà còn thông qua việc đưa vào nhiều tiếng ồn và các phép toán toán học phức tạp, khiến cho việc phá vỡ trở nên cực kỳ khó khăn. Nó cho phép thực hiện bất kỳ số lần phép cộng và phép nhân nào trên dữ liệu đã được mã hóa, chứ không chỉ giới hạn ở các phép toán cụ thể.
Công nghệ này chỉ đạt được tiến bộ đột phá vào năm 2009, các học giả như Gentry đã đưa ra những ý tưởng mới mở ra cánh cửa cho mã hóa đồng cấu hoàn toàn.
Triển vọng ứng dụng Mã hóa đồng cấu hoàn toàn trong lĩnh vực AI
Công nghệ FHE có tiềm năng ứng dụng to lớn trong lĩnh vực AI. Như đã biết, các hệ thống AI mạnh mẽ cần một lượng dữ liệu khổng lồ để đào tạo, nhưng nhiều dữ liệu có giá trị bảo mật cao. Công nghệ FHE có thể cho phép các hệ thống AI tính toán và học tập trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu.
Cụ thể, người dùng có thể mã hóa dữ liệu nhạy cảm bằng FHE, sau đó giao cho hệ thống AI xử lý. Hệ thống AI sẽ xuất ra một chuỗi kết quả mã hóa dường như không có nghĩa. Nhưng do những kết quả này tuân theo các quy tắc toán học cụ thể, chủ sở hữu dữ liệu có thể giải mã một cách an toàn tại chỗ, từ đó nhận được những kết quả phân tích có giá trị.
Phương pháp này giải quyết mâu thuẫn "v既要利用 AI强大的计算能力，又要保护数据隐私". Khác với các hệ thống AI hiện tại phải tiếp xúc trực tiếp với dữ liệu gốc, công nghệ FHE cung cấp khả năng mới cho việc bảo vệ quyền riêng tư trong thời đại AI.
Ứng dụng thực tế của công nghệ FHE
Công nghệ FHE có nhiều ứng dụng tiềm năng trong nhiều lĩnh vực. Ví dụ, trong lĩnh vực nhận diện khuôn mặt, FHE có thể giúp thực hiện yêu cầu "cần phải xác định xem đó có phải là người thật hay không, nhưng không được tiếp xúc với bất kỳ thông tin nhạy cảm nào về khuôn mặt."
Tuy nhiên, tính toán FHE cần hỗ trợ 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 hỗ trợ. Những mạng lưới này thường sử dụng kiến trúc lai tương tự như PoW (bằng chứng công việc) và PoS (bằng chứng cổ phần) để cung cấp tài nguyên tính toán cần thiết.
Ý nghĩa của công nghệ FHE
Nếu AI có thể ứng dụng công nghệ mã hóa đồng cấu (FHE) trên quy mô lớn, nó sẽ tạo ra ảnh hưởng sâu rộng đến toàn ngành. Hiện tại, nhiều quốc gia tập trung vào việc quản lý AI với trọng tâm là an ninh dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư. Sự trưởng thành của công nghệ FHE có thể trở thành chìa khóa để giải quyết những vấn đề này.
Từ an ninh quốc gia đến quyền riêng tư cá nhân, ứng dụng của công nghệ FHE rất rộng rãi. Trong kỷ nguyên AI sắp tới, FHE có khả năng trở thành hàng rào cuối cùng để bảo vệ quyền riêng tư của con người, tầm quan trọng của nó không cần phải bàn cãi.