Mã hóa đồng cấu hoàn toàn FHE: Công cụ bảo vệ quyền riêng tư trong thời đại AI
Thời gian gần đây, thị trường mã hóa có xu hướng chậm lại, 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 năm 2024 không sôi động như những năm trước, nhưng vẫn có một số công nghệ mới đang dần trưởng thành, trong đó "mã hóa đồng cấu hoàn toàn" (Fully Homomorphic Encryption, viết tắt là FHE) là một lĩnh vực đáng được chú ý.
Để hiểu khái niệm phức tạp về mã hóa đồng cấu hoàn toàn, chúng ta cần hiểu trước ý nghĩa của "mã hóa" và "đồng cấu", cũng như lý do tại sao chúng ta lại nhấn mạnh từ "toàn".
Khái niệm cơ bản về mã hóa
Cách mã hóa đơn giản nhất mà mọi người đều rất quen thuộc. Giả sử Alice muốn gửi cho Bob một thông điệp bí mật "1314 520", nhưng cần truyền qua bên thứ ba C. Để đảm bảo an toàn thông tin, Alice có thể sử dụng một phương pháp mã hóa đơn giản: nhân mỗi số với 2. Như vậy, thông điệp được truyền đi sẽ trở thành "2628 1040". Khi Bob nhận được thông điệp, chỉ cần chia mỗi số cho 2, anh ấy có thể giải mã thông tin gốc.
Phương pháp mã hóa đối xứng này cho phép Alice và Bob thực hiện việc trao đổi thông tin mà không tin tưởng vào người truyền tin C. Đây cũng là một phương thức giao tiếp phổ biến trong nhiều bộ phim gián điệp.
Mã hóa đồng cấu
Bây giờ, hãy giả sử Alice chỉ mới 7 tuổi và chỉ biết các phép toán cơ bản nhân 2 và chia 2. Cô ấy cần tính tiền điện của gia đình trong 12 tháng, mỗi tháng 400 nhân dân tệ. Nhưng 400 nhân 12 đối với cô ấy thì quá khó.
Alice không muốn người khác biết tình hình tiền điện của nhà mình vì đó là thông tin riêng tư. Vì vậy, cô ấy đã nghĩ ra một cách: mã hóa số bằng cách nhân 2, sau đó nhờ C giúp tính kết quả của 800 nhân 24.
C rất nhanh chóng tính ra kết quả là 19200, và đã thông báo cho Alice. Alice sau đó chia kết quả này cho 2 rồi chia tiếp cho 2, và đã nhận được tổng tiền điện chính xác là 4800元.
Đây là một ví dụ đơn giản về mã hóa đồng cấu. 800 nhân 24 thực tế là ánh xạ của 400 nhân 12, hình thái trước và sau khi mã hóa giữ nguyên, do đó 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.
Sự cần thiết của mã hóa đồng cấu hoàn toàn
Tuy nhiên, vấn đề trong thế giới thực thường phức tạp hơn. Nếu C đủ thông minh, có thể sẽ sử dụng phương pháp liệt kê để phá vỡ dữ liệu gốc của Alice. Lúc này, cần có công nghệ "mã hóa đồng cấu hoàn toàn" mạnh mẽ hơn.
Alice có thể tăng thêm nhiều bước mã hóa trên cơ sở phép nhân ban đầu, chẳng hạn như các phép nhân và phép cộng nhiều lần. Điều này làm tăng đáng kể độ khó để C phá vỡ. Tuy nhiên, nếu số lượng thao tác mã hóa có hạn, vẫn chỉ có thể gọi là "mã hóa đồng cấu một phần".
"mã hóa đồng cấu hoàn toàn" có mục tiêu cho phép thực hiện các phép toán cộng và nhân mã hóa với một đa thức phức tạp bất kỳ số lần nào, và vẫn có thể nhận được kết quả chính xác sau khi giải mã. Công nghệ này có thể được áp dụng cho hầu hết các bài toán toán học, không chỉ giới hạn ở các phép toán số học đơn giản.
Công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn chỉ đạt được những bước tiến đột phá vào năm 2009. Phương pháp mới do Gentry và các học giả khác đề xuất đã mở ra những khả năng mới cho lĩnh vực này.
Ứng dụng của mã hóa đồng cấu hoàn toàn
Công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn có triển vọng ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Như đã biết, các hệ thống AI mạnh mẽ cần một lượng lớn dữ liệu để huấn luyện, nhưng nhiều dữ liệu có giá trị quyền riêng tư cao. Công nghệ FHE cung cấp khả năng giải quyết mâu thuẫn này.
Sử dụng mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE), bạn có thể:
Mã hóa dữ liệu nhạy cảm
Sử dụng dữ liệu đã được mã hóa để đào tạo AI
Nhận kết quả mã hóa do AI tạo ra
Vì bạn có khóa giải mã, bạn có thể giải mã kết quả một cách an toàn tại chỗ. Bằng cách này, bạn đã tận dụng được sức mạnh tính toán của AI trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu.
Nhận diện khuôn mặt là một kịch bản điển hình khác của ứng dụng FHE. Nó vừa cần xác định tính xác thực của khuôn mặt, vừa phải bảo vệ thông tin riêng tư cá nhân. Công nghệ FHE có thể giải quyết hiệu quả mâu thuẫn này.
Thách thức của công nghệ FHE
Mặc dù mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE) có triển vọng lớn, nhưng các ứng dụng thực tế của nó vẫn đối mặt với những thách thức lớn. FHE cần một nguồn tài nguyên tính toán cực kỳ lớn, cho dù là trong quá trình mã hóa, tính toán hay giải mã đều tốn rất nhiều thời gian.
Để giải quyết vấn đề này, một số dự án đang cố gắng xây dựng mạng tính toán FHE chuyên dụng. Họ đã đề xuất một kiến trúc kết hợp giữa chứng minh công việc (PoW) và chứng minh cổ phần (PoS), và phát triển các thiết bị phần cứng tính toán chuyên dụng.
Ý nghĩa của FHE đối với AI
Nếu công nghệ FHE có thể được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực AI, điều này sẽ thúc đẩy sự phát triển của AI một cách lớn lao. Hiện tại, nhiều quốc gia đang tập trung vào việc quản lý AI với trọng tâm là bảo mật dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư. Việc áp dụng FHE hy vọng sẽ giảm bớt những lo ngại này.
Từ an ninh quốc gia đến bảo vệ quyền riêng tư cá nhân, ứng dụng tiềm năng của công nghệ FHE có mặt ở khắp mọi nơi. Trong thời đại AI sắp tới, FHE rất có thể sẽ trở thành hàng rào cuối cùng bảo vệ quyền riêng tư của con người.
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.
15 thích
Phần thưởng
15
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
MEV_Whisperer
· 08-06 03:17
hợp đồng thông minh công nghệ bull
Xem bản gốcTrả lời0
LiquiditySurfer
· 08-06 03:16
Sự riêng tư quý giá hơn tài sản
Xem bản gốcTrả lời0
MEVHunterNoLoss
· 08-06 03:08
Tính toán quyền riêng tư cần được phổ biến nhanh chóng.
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn FHE: Công nghệ bảo vệ quyền riêng tư mới trong thời đại AI
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn FHE: Công cụ bảo vệ quyền riêng tư trong thời đại AI
Thời gian gần đây, thị trường mã hóa có xu hướng chậm lại, 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 năm 2024 không sôi động như những năm trước, nhưng vẫn có một số công nghệ mới đang dần trưởng thành, trong đó "mã hóa đồng cấu hoàn toàn" (Fully Homomorphic Encryption, viết tắt là FHE) là một lĩnh vực đáng được chú ý.
Để hiểu khái niệm phức tạp về mã hóa đồng cấu hoàn toàn, chúng ta cần hiểu trước ý nghĩa của "mã hóa" và "đồng cấu", cũng như lý do tại sao chúng ta lại nhấn mạnh từ "toàn".
Khái niệm cơ bản về mã hóa
Cách mã hóa đơn giản nhất mà mọi người đều rất quen thuộc. Giả sử Alice muốn gửi cho Bob một thông điệp bí mật "1314 520", nhưng cần truyền qua bên thứ ba C. Để đảm bảo an toàn thông tin, Alice có thể sử dụng một phương pháp mã hóa đơn giản: nhân mỗi số với 2. Như vậy, thông điệp được truyền đi sẽ trở thành "2628 1040". Khi Bob nhận được thông điệp, chỉ cần chia mỗi số cho 2, anh ấy có thể giải mã thông tin gốc.
Phương pháp mã hóa đối xứng này cho phép Alice và Bob thực hiện việc trao đổi thông tin mà không tin tưởng vào người truyền tin C. Đây cũng là một phương thức giao tiếp phổ biến trong nhiều bộ phim gián điệp.
Mã hóa đồng cấu
Bây giờ, hãy giả sử Alice chỉ mới 7 tuổi và chỉ biết các phép toán cơ bản nhân 2 và chia 2. Cô ấy cần tính tiền điện của gia đình trong 12 tháng, mỗi tháng 400 nhân dân tệ. Nhưng 400 nhân 12 đối với cô ấy thì quá khó.
Alice không muốn người khác biết tình hình tiền điện của nhà mình vì đó là thông tin riêng tư. Vì vậy, cô ấy đã nghĩ ra một cách: mã hóa số bằng cách nhân 2, sau đó nhờ C giúp tính kết quả của 800 nhân 24.
C rất nhanh chóng tính ra kết quả là 19200, và đã thông báo cho Alice. Alice sau đó chia kết quả này cho 2 rồi chia tiếp cho 2, và đã nhận được tổng tiền điện chính xác là 4800元.
Đây là một ví dụ đơn giản về mã hóa đồng cấu. 800 nhân 24 thực tế là ánh xạ của 400 nhân 12, hình thái trước và sau khi mã hóa giữ nguyên, do đó 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.
Sự cần thiết của mã hóa đồng cấu hoàn toàn
Tuy nhiên, vấn đề trong thế giới thực thường phức tạp hơn. Nếu C đủ thông minh, có thể sẽ sử dụng phương pháp liệt kê để phá vỡ dữ liệu gốc của Alice. Lúc này, cần có công nghệ "mã hóa đồng cấu hoàn toàn" mạnh mẽ hơn.
Alice có thể tăng thêm nhiều bước mã hóa trên cơ sở phép nhân ban đầu, chẳng hạn như các phép nhân và phép cộng nhiều lần. Điều này làm tăng đáng kể độ khó để C phá vỡ. Tuy nhiên, nếu số lượng thao tác mã hóa có hạn, vẫn chỉ có thể gọi là "mã hóa đồng cấu một phần".
"mã hóa đồng cấu hoàn toàn" có mục tiêu cho phép thực hiện các phép toán cộng và nhân mã hóa với một đa thức phức tạp bất kỳ số lần nào, và vẫn có thể nhận được kết quả chính xác sau khi giải mã. Công nghệ này có thể được áp dụng cho hầu hết các bài toán toán học, không chỉ giới hạn ở các phép toán số học đơn giản.
Công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn chỉ đạt được những bước tiến đột phá vào năm 2009. Phương pháp mới do Gentry và các học giả khác đề xuất đã mở ra những khả năng mới cho lĩnh vực này.
Ứng dụng của mã hóa đồng cấu hoàn toàn
Công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn có triển vọng ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Như đã biết, các hệ thống AI mạnh mẽ cần một lượng lớn dữ liệu để huấn luyện, nhưng nhiều dữ liệu có giá trị quyền riêng tư cao. Công nghệ FHE cung cấp khả năng giải quyết mâu thuẫn này.
Sử dụng mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE), bạn có thể:
Vì bạn có khóa giải mã, bạn có thể giải mã kết quả một cách an toàn tại chỗ. Bằng cách này, bạn đã tận dụng được sức mạnh tính toán của AI trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu.
Nhận diện khuôn mặt là một kịch bản điển hình khác của ứng dụng FHE. Nó vừa cần xác định tính xác thực của khuôn mặt, vừa phải bảo vệ thông tin riêng tư cá nhân. Công nghệ FHE có thể giải quyết hiệu quả mâu thuẫn này.
Thách thức của công nghệ FHE
Mặc dù mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE) có triển vọng lớn, nhưng các ứng dụng thực tế của nó vẫn đối mặt với những thách thức lớn. FHE cần một nguồn tài nguyên tính toán cực kỳ lớn, cho dù là trong quá trình mã hóa, tính toán hay giải mã đều tốn rất nhiều thời gian.
Để giải quyết vấn đề này, một số dự án đang cố gắng xây dựng mạng tính toán FHE chuyên dụng. Họ đã đề xuất một kiến trúc kết hợp giữa chứng minh công việc (PoW) và chứng minh cổ phần (PoS), và phát triển các thiết bị phần cứng tính toán chuyên dụng.
Ý nghĩa của FHE đối với AI
Nếu công nghệ FHE có thể được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực AI, điều này sẽ thúc đẩy sự phát triển của AI một cách lớn lao. Hiện tại, nhiều quốc gia đang tập trung vào việc quản lý AI với trọng tâm là bảo mật dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư. Việc áp dụng FHE hy vọng sẽ giảm bớt những lo ngại này.
Từ an ninh quốc gia đến bảo vệ quyền riêng tư cá nhân, ứng dụng tiềm năng của công nghệ FHE có mặt ở khắp mọi nơi. Trong thời đại AI sắp tới, FHE rất có thể sẽ trở thành hàng rào cuối cùng bảo vệ quyền riêng tư của con người.