Mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE): Cầu nối giữa bảo vệ quyền riêng tư và phát triển AI
Gần đây, thị trường biến động không lớn, điều này đã cho chúng ta nhiều thời gian hơn để chú ý đến một số công nghệ mới nổi. Mặc dù thị trường mã hóa năm 2024 không sôi động như những năm trước, nhưng vẫn có một số công nghệ mới đang tiến gần đến độ chín muồi, chẳng hạn như "mã hóa đồng cấu hoàn toàn" (Fully Homomorphic Encryption, viết tắt là FHE) mà hôm nay chúng ta sẽ thảo luận.
Để hiểu khái niệm phức tạp FHE, chúng ta cần trước tiên hiểu ý nghĩa của "mã hóa", "đồng cấu" và "toàn".
Mã hóa các khái niệm cơ bản
Mã hóa là một phương pháp bảo vệ an toàn thông tin. Giả sử Alice muốn truyền đạt một số bí mật "1314 520" cho Bob, nhưng phải thông qua bên thứ ba C. Để bảo mật, Alice có thể nhân mỗi số với 2, biến thành "2628 1040". Bob nhận được chỉ cần chia mỗi số cho 2, thì có thể phục hồi lại thông tin gốc. Đây là một cách mã hóa đối xứng đơn giản.
Mã hóa đồng cấu của nguyên lý
Mã hóa đồng cấu hơn một bước, nó cho phép thực hiện tính toán trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã. Ví dụ, Alice cần tính toán hóa đơn điện cho 12 tháng, mỗi tháng 400元, nhưng cô không muốn cho người khác biết số tiền cụ thể. Cô có thể mã hóa 400 và 12 bằng cách nhân mỗi số với 2, để C tính 800×24. Sau khi C nhận được kết quả 19200, Alice sẽ chia nó cho 4, và cô sẽ có được câu trả lời đúng là 4800元. Trong quá trình này, C không biết thực sự đang tính toán cái gì.
Sự cần thiết của mã hóa đồng cấu hoàn toàn
Tuy nhiên, mã hóa đồng cấu đơn giản có thể bị phá vỡ. Mã hóa đồng cấu hoàn toàn thông qua việc giới thiệu các phép toán toán học phức tạp hơn, khiến dữ liệu mã hóa gần như không thể bị phá vỡ, đồng thời cho phép thực hiện bất kỳ số lần phép cộng và phép nhân nào trong trạng thái mã hóa. Điều này khiến mã hóa đồng cấu hoàn toàn trở thành một bước đột phá 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. AI cần một lượng lớn dữ liệu để huấn luyện, nhưng những dữ liệu này thường liên quan đến quyền riêng tư. FHE cho phép thực hiện tính toán và học hỏi trên dữ liệu mã hóa trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu. Ví dụ:
Người dùng có thể mã hóa dữ liệu nhạy cảm và cung cấp cho AI.
AI thực hiện tính toán và học trên dữ liệu mã hóa.
AI xuất mã hóa kết quả.
Người dùng giải mã kết quả tại địa phương để nhận thông tin cần thiết.
Cách này vừa bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, vừa không ảnh hưởng đến khả năng hoạt động của AI.
Ứng dụng thực tế của FHE
Công nghệ FHE có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như nhận diện khuôn mặt. Nó có khả năng xác định xem đó có phải là người thật hay không mà không cần tiếp xúc với dữ liệu khuôn mặt gốc. Điều này giải quyết mâu thuẫn giữa việc bảo vệ quyền riêng tư và việc thực hiện chức năng.
Tuy nhiên, tính toán FHE cần một lượng lớn sức mạnh tính toán. 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. Ví dụ, một dự án đã ra mắt phần cứng giống như thiết bị khai thác và một loại NFT đặc biệt, nhằm hỗ trợ hoạt động của mạng lưới FHE của họ.
Ý nghĩa của FHE đối với sự phát triển của AI
Nếu công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE) có thể được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực AI, nó sẽ thúc đẩy sự phát triển của AI một cách to lớn. Hiện tại, nhiều quốc gia chủ yếu tập trung vào việc quản lý AI liên quan đến 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 bảo vệ quyền riêng tư cá nhân, công nghệ FHE có tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Trong thời đại AI phát triển nhanh chóng, FHE có thể trở thành tuyến phòng thủ cuối cùng để 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.
11 thích
Phần thưởng
11
2
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ContractExplorer
· 18giờ trước
Lại có đồ chơi mới à? Cũng khá hợp khẩu vị đấy.
Xem bản gốcTrả lời0
SchrodingersPaper
· 19giờ trước
Thế giới tiền điện tử này thật sự đã nằm phẳng, chán đến mức nghiên cứu công nghệ mã hóa.
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn FHE: Công cụ bảo vệ quyền riêng tư trong thời đại AI
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE): Cầu nối giữa bảo vệ quyền riêng tư và phát triển AI
Gần đây, thị trường biến động không lớn, điều này đã cho chúng ta nhiều thời gian hơn để chú ý đến một số công nghệ mới nổi. Mặc dù thị trường mã hóa năm 2024 không sôi động như những năm trước, nhưng vẫn có một số công nghệ mới đang tiến gần đến độ chín muồi, chẳng hạn như "mã hóa đồng cấu hoàn toàn" (Fully Homomorphic Encryption, viết tắt là FHE) mà hôm nay chúng ta sẽ thảo luận.
Để hiểu khái niệm phức tạp FHE, chúng ta cần trước tiên hiểu ý nghĩa của "mã hóa", "đồng cấu" và "toàn".
Mã hóa các khái niệm cơ bản
Mã hóa là một phương pháp bảo vệ an toàn thông tin. Giả sử Alice muốn truyền đạt một số bí mật "1314 520" cho Bob, nhưng phải thông qua bên thứ ba C. Để bảo mật, Alice có thể nhân mỗi số với 2, biến thành "2628 1040". Bob nhận được chỉ cần chia mỗi số cho 2, thì có thể phục hồi lại thông tin gốc. Đây là một cách mã hóa đối xứng đơn giản.
Mã hóa đồng cấu của nguyên lý
Mã hóa đồng cấu hơn một bước, nó cho phép thực hiện tính toán trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã. Ví dụ, Alice cần tính toán hóa đơn điện cho 12 tháng, mỗi tháng 400元, nhưng cô không muốn cho người khác biết số tiền cụ thể. Cô có thể mã hóa 400 và 12 bằng cách nhân mỗi số với 2, để C tính 800×24. Sau khi C nhận được kết quả 19200, Alice sẽ chia nó cho 4, và cô sẽ có được câu trả lời đúng là 4800元. Trong quá trình này, C không biết thực sự đang tính toán cái gì.
Sự cần thiết của mã hóa đồng cấu hoàn toàn
Tuy nhiên, mã hóa đồng cấu đơn giản có thể bị phá vỡ. Mã hóa đồng cấu hoàn toàn thông qua việc giới thiệu các phép toán toán học phức tạp hơn, khiến dữ liệu mã hóa gần như không thể bị phá vỡ, đồng thời cho phép thực hiện bất kỳ số lần phép cộng và phép nhân nào trong trạng thái mã hóa. Điều này khiến mã hóa đồng cấu hoàn toàn trở thành một bước đột phá 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. AI cần một lượng lớn dữ liệu để huấn luyện, nhưng những dữ liệu này thường liên quan đến quyền riêng tư. FHE cho phép thực hiện tính toán và học hỏi trên dữ liệu mã hóa trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu. Ví dụ:
Cách này vừa bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, vừa không ảnh hưởng đến khả năng hoạt động của AI.
Ứng dụng thực tế của FHE
Công nghệ FHE có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như nhận diện khuôn mặt. Nó có khả năng xác định xem đó có phải là người thật hay không mà không cần tiếp xúc với dữ liệu khuôn mặt gốc. Điều này giải quyết mâu thuẫn giữa việc bảo vệ quyền riêng tư và việc thực hiện chức năng.
Tuy nhiên, tính toán FHE cần một lượng lớn sức mạnh tính toán. 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. Ví dụ, một dự án đã ra mắt phần cứng giống như thiết bị khai thác và một loại NFT đặc biệt, nhằm hỗ trợ hoạt động của mạng lưới FHE của họ.
Ý nghĩa của FHE đối với sự phát triển của AI
Nếu công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE) có thể được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực AI, nó sẽ thúc đẩy sự phát triển của AI một cách to lớn. Hiện tại, nhiều quốc gia chủ yếu tập trung vào việc quản lý AI liên quan đến 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 bảo vệ quyền riêng tư cá nhân, công nghệ FHE có tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Trong thời đại AI phát triển nhanh chóng, FHE có thể trở thành tuyến phòng thủ cuối cùng để bảo vệ quyền riêng tư của con người.