Khám phá 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 còn sôi động như những năm trước, nhưng vẫn có một số công nghệ mới đang dần trở nên trưởng thành. Trong đó, mã hóa đồng cấu hoàn toàn (Fully Homomorphic Encryption, viết tắt là FHE) là một công nghệ đáng chú ý.
Để hiểu khái niệm FHE có vẻ phức tạp này, chúng ta cần hiểu trước ý nghĩa của "mã hóa" và "đồng cấu", cũng như lý do tại sao lại có "toàn bộ".
Mã hóa các khái niệm cơ bản
Mã hóa là một phương pháp phổ biến để bảo vệ an toàn thông tin. Ví dụ, nếu Alice muốn truyền đạt một thông điệp bí mật "1314 520" cho Bob thông qua bên thứ ba, cô có thể sử dụng phương pháp mã hóa đơn giản bằng cách nhân đôi các số, biến thông điệp thành "2628 1040". Sau khi nhận được, Bob chỉ cần chia mỗi số cho 2 để giải mã và nhận lại thông tin ban đầu. Phương pháp mã hóa đối xứng này cho phép truyền tải thông tin một cách an toàn mà không cần tin tưởng vào bên thứ ba.
Đặc điểm của Mã hóa đồng cấu
Mã hóa đồng cấu thì tiến xa hơn, nó cho phép thực hiện tính toán trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần phải giải mã trước. Hãy tưởng tượng một cảnh: Alice 7 tuổi cần tính tiền điện trong 12 tháng, mỗi tháng 400 nhân dân tệ, nhưng cô bé không biết tính toán phức tạp và cũng không muốn tiết lộ số tiền cụ thể. Cô bé có thể mã hóa các con số (chẳng hạn như nhân tất cả với 2), sau đó nhờ ai đó tính kết quả của 800×24. Sau khi nhận được 19200, Alice chỉ cần chia cho 4 để biết tiền điện thực tế là 4800 nhân dân tệ. Đây là một ví dụ đơn giản về mã hóa đồng cấu nhân.
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn cần thiết
Tuy nhiên, mã hóa đồng cấu đơn giản có thể bị bẻ khóa. Mã hóa đồng cấu hoàn toàn thông qua việc giới thiệu tiếng ồn phức tạp hơn và cho phép thực hiện phép cộng và phép nhân tùy ý, khiến việc bẻ khóa trở nên gần như không thể. Nó có khả năng xử lý các phép toán đa thức phức tạp hơn, gần như có thể biểu đạt hầu hết các vấn đề toán học trên thế giới, chứ không chỉ giới hạn ở các phép toán đơn giản.
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn đến năm 2009 mới đạt được bước tiến đột phá, trở thành một thành tựu quan trọng trong lĩnh vực mã hóa.
Ứng dụng của mã hóa đồng cấu hoàn toàn trong lĩnh vực AI
Công nghệ FHE có triển vọng ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực AI. Hiện tại, việc huấn luyện mô hình AI cần một lượng lớn dữ liệu, nhưng nhiều dữ liệu có độ nhạy cao. FHE có thể giải quyết mâu thuẫn này:
Mã hóa dữ liệu nhạy cảm bằng FHE
Sử dụng dữ liệu mã hóa để đào tạo AI
AI xuất mã hóa kết quả
Người dùng giải mã kết quả an toàn tại địa phương
Cách này vừa bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, vừa không ảnh hưởng đến khả năng tính toán của AI, đạt được mục tiêu "cả hai đều cần".
Ứng dụng thực tế của mã hóa đồng cấu hoàn toàn
Trong ứng dụng thực tế, FHE có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề nhạy cảm như nhận diện khuôn mặt. Nó có thể giúp máy móc xác định xem có phải là người thật hay không, đồng thời không tiếp xúc với bất kỳ thông tin nhạy cảm nào về khuôn mặt.
Tuy nhiên, tính toán FHE yêu cầu một sức mạnh tính toán lớn. Để giải quyết vấn đề này, một số dự án đang xây dựng mạng lưới tính toán chuyên dụng và cơ sở hạ tầng hỗ trợ. Ví dụ, một dự án đã đề xuất kiến trúc mạng kết hợp các đặc điểm của PoW và PoS, và đã ra mắt phần cứng chuyên dụng cùng với tài sản NFT giống như "chứng nhận công việc".
Ý nghĩa của FHE đối với sự phát triển của AI
Nếu công nghệ FHE có thể được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực AI, nó sẽ mang lại những lợi ích lớn cho AI. Hiện nay, nhiều quốc gia tập trung vào việc quản lý AI với trọng tâm là an toàn dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư. Việc áp dụng FHE có thể giải quyết cơ bản những vấn đề này, cho phép AI phát huy sức mạnh của nó trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư.
Từ an ninh quốc gia đến quyền riêng tư cá nhân, tầm quan trọng của công nghệ FHE là điều không cần bàn cãi. Trong kỷ nguyên AI sắp tới, FHE rất có thể trở thành hàng rào cuối cùng của nhân loại trong việc bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu. Theo sự phát triển không ngừng của công nghệ, chúng ta kỳ vọng sẽ thấy FHE phát huy vai trò độc đáo của nó trong nhiều lĩnh vực, đóng góp vào sự an toàn và bảo vệ quyền riêng tư trong thế giới số.
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.
9 thích
Phần thưởng
9
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
NeverVoteOnDAO
· 20giờ trước
Riêng tư? Có tiền chính là riêng tư!
Xem bản gốcTrả lời0
ColdWalletGuardian
· 20giờ trước
Cuối cùng cũng đợi được bạn rồi FHE
Xem bản gốcTrả lời0
DefiPlaybook
· 20giờ trước
Mã hóa chơi như vậy? Tỷ suất lợi nhuận này có thể đánh bại APY đó!
Xem bản gốcTrả lời0
TokenAlchemist
· 20giờ trước
meh, đó chỉ là một màn kịch an ninh khác. thực sự alpha nằm trong việc khai thác MEV thật lòng mà nói.
Xem bản gốcTrả lời0
DaisyUnicorn
· 20giờ trước
Bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu của những cánh hoa nhỏ đang nhảy múa~ còn đáng mong đợi hơn cả những con kỳ lân lấp lánh.
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn: Công nghệ cách mạng bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu trong thời đại AI
Khám phá 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 còn sôi động như những năm trước, nhưng vẫn có một số công nghệ mới đang dần trở nên trưởng thành. Trong đó, mã hóa đồng cấu hoàn toàn (Fully Homomorphic Encryption, viết tắt là FHE) là một công nghệ đáng chú ý.
Để hiểu khái niệm FHE có vẻ phức tạp này, chúng ta cần hiểu trước ý nghĩa của "mã hóa" và "đồng cấu", cũng như lý do tại sao lại có "toàn bộ".
Mã hóa các khái niệm cơ bản
Mã hóa là một phương pháp phổ biến để bảo vệ an toàn thông tin. Ví dụ, nếu Alice muốn truyền đạt một thông điệp bí mật "1314 520" cho Bob thông qua bên thứ ba, cô có thể sử dụng phương pháp mã hóa đơn giản bằng cách nhân đôi các số, biến thông điệp thành "2628 1040". Sau khi nhận được, Bob chỉ cần chia mỗi số cho 2 để giải mã và nhận lại thông tin ban đầu. Phương pháp mã hóa đối xứng này cho phép truyền tải thông tin một cách an toàn mà không cần tin tưởng vào bên thứ ba.
Đặc điểm của Mã hóa đồng cấu
Mã hóa đồng cấu thì tiến xa hơn, nó cho phép thực hiện tính toán trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần phải giải mã trước. Hãy tưởng tượng một cảnh: Alice 7 tuổi cần tính tiền điện trong 12 tháng, mỗi tháng 400 nhân dân tệ, nhưng cô bé không biết tính toán phức tạp và cũng không muốn tiết lộ số tiền cụ thể. Cô bé có thể mã hóa các con số (chẳng hạn như nhân tất cả với 2), sau đó nhờ ai đó tính kết quả của 800×24. Sau khi nhận được 19200, Alice chỉ cần chia cho 4 để biết tiền điện thực tế là 4800 nhân dân tệ. Đây là một ví dụ đơn giản về mã hóa đồng cấu nhân.
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn cần thiết
Tuy nhiên, mã hóa đồng cấu đơn giản có thể bị bẻ khóa. Mã hóa đồng cấu hoàn toàn thông qua việc giới thiệu tiếng ồn phức tạp hơn và cho phép thực hiện phép cộng và phép nhân tùy ý, khiến việc bẻ khóa trở nên gần như không thể. Nó có khả năng xử lý các phép toán đa thức phức tạp hơn, gần như có thể biểu đạt hầu hết các vấn đề toán học trên thế giới, chứ không chỉ giới hạn ở các phép toán đơn giản.
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn đến năm 2009 mới đạt được bước tiến đột phá, trở thành một thành tựu quan trọng trong lĩnh vực mã hóa.
Ứng dụng của mã hóa đồng cấu hoàn toàn trong lĩnh vực AI
Công nghệ FHE có triển vọng ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực AI. Hiện tại, việc huấn luyện mô hình AI cần một lượng lớn dữ liệu, nhưng nhiều dữ liệu có độ nhạy cao. FHE có thể giải quyết mâu thuẫn này:
Cách này vừa bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, vừa không ảnh hưởng đến khả năng tính toán của AI, đạt được mục tiêu "cả hai đều cần".
Ứng dụng thực tế của mã hóa đồng cấu hoàn toàn
Trong ứng dụng thực tế, FHE có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề nhạy cảm như nhận diện khuôn mặt. Nó có thể giúp máy móc xác định xem có phải là người thật hay không, đồng thời không tiếp xúc với bất kỳ thông tin nhạy cảm nào về khuôn mặt.
Tuy nhiên, tính toán FHE yêu cầu một sức mạnh tính toán lớn. Để giải quyết vấn đề này, một số dự án đang xây dựng mạng lưới tính toán chuyên dụng và cơ sở hạ tầng hỗ trợ. Ví dụ, một dự án đã đề xuất kiến trúc mạng kết hợp các đặc điểm của PoW và PoS, và đã ra mắt phần cứng chuyên dụng cùng với tài sản NFT giống như "chứng nhận công việc".
Ý nghĩa của FHE đối với sự phát triển của AI
Nếu công nghệ FHE có thể được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực AI, nó sẽ mang lại những lợi ích lớn cho AI. Hiện nay, nhiều quốc gia tập trung vào việc quản lý AI với trọng tâm là an toàn dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư. Việc áp dụng FHE có thể giải quyết cơ bản những vấn đề này, cho phép AI phát huy sức mạnh của nó trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư.
Từ an ninh quốc gia đến quyền riêng tư cá nhân, tầm quan trọng của công nghệ FHE là điều không cần bàn cãi. Trong kỷ nguyên AI sắp tới, FHE rất có thể trở thành hàng rào cuối cùng của nhân loại trong việc bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu. Theo sự phát triển không ngừng của công nghệ, chúng ta kỳ vọng sẽ thấy FHE phát huy vai trò độc đáo của nó trong nhiều lĩnh vực, đóng góp vào sự an toàn và bảo vệ quyền riêng tư trong thế giới số.