Thảo luận về nội hàm và triển vọng ứng dụng của công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn

Gần đây, thị trường có xu hướng chậm lại, điều này đã cung cấp cho chúng ta nhiều thời gian hơn để chú ý đến sự phát triển của các công nghệ mới nổi. Mặc dù thị trường mã hóa năm 2024 có thể không sôi động như các năm trước, nhưng vẫn có một số công nghệ mới đang dần trưởng thành. Hôm nay, chúng ta sẽ tập trung vào một công nghệ hấp dẫn - mã hóa đồng cấu hoàn toàn (Fully Homomorphic Encryption, viết tắt là FHE).

Để hiểu khái niệm phức tạp FHE này, chúng ta cần hiểu rõ nghĩa của "mã hóa" và "đồng cấu", cũng như tại sao cần có từ "toàn" này.

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 một bên thứ ba, cô ấy có thể sử dụng một cách mã hóa đơn giản, chẳng hạn như nhân mỗi số với 2, biến nó thành "2628 1040". Bob nhận được chỉ cần chia mỗi số cho 2 là có thể giải mã thông tin gốc. Cách này cho phép Alice và Bob trao đổi thông tin một cách an toàn mà không tin tưởng vào người truyền đạt.

Mã hóa đồng cấu nguyên lý

Mã hóa đồng cấu tiến xa hơn, nó cho phép thực hiện phép toán trên dữ liệu đã được mã hóa mà không cần phải giải mã trước. Ví dụ, Alice cần tính tổng hóa đơn điện trong 12 tháng của gia đình cô (mỗi tháng 400 nhân dân tệ), nhưng cô không giỏi trong việc tính toán phức tạp và cũng không muốn tiết lộ số tiền cụ thể. Cô có thể mã hóa 400 và 12 bằng cách nhân mỗi số với 2, sau đó nhờ ai đó tính kết quả của 800×24. Sau khi nhận được 19200, Alice chỉ cần chia kết quả đó cho 4 thì sẽ biết tổng hóa đơn điện thực tế là 4800 nhân dân tệ. Trong quá trình này, người tính toán không thể biết được dữ liệu gốc, thể hiện đặc tính của mã hóa đồng cấu.

Mã hóa đồng cấu hoàn toàn cần thiết

Tuy nhiên, mã hóa đồng cấu đơn giản có thể bị phá vỡ. Để tăng cường an ninh, cần giới thiệu các phương thức mã hóa phức tạp hơn, chẳng hạn như các phép nhân và phép cộng nhiều lần. Mã hóa đồng cấu hoàn toàn cho phép thực hiện các phép cộng và nhân tùy ý trên dữ liệu mã hóa, nâng cao đáng kể tính an toàn, khiến bên thứ ba gần như không thể suy luận ra dữ liệu gốc.

Triển vọng ứng dụng của công nghệ FHE

Công nghệ FHE có triển vọng ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Mô hình AI cần đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu, nhưng những dữ liệu này thường liên quan đến quyền riêng tư. FHE cho phép bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu trong khi vẫn cho phép AI xử lý dữ liệu đã được mã hóa. Ví dụ, người dùng có thể mã hóa dữ liệu nhạy cảm và cung cấp cho AI để tính toán, AI trả về kết quả đã được mã hóa, người dùng có thể giải mã tại chỗ để có được thông tin cần thiết, trong suốt quá trình AI không thể tiếp xúc với dữ liệu gốc.

Công nghệ này có ý nghĩa quan trọng trong các tình huống cần bảo vệ quyền riêng tư, như nhận diện khuôn mặt. Nó có thể thực hiện các chức năng xác thực danh tính mà không tiết lộ thông tin nhạy cảm cá nhân.

Thách thức và giải pháp của FHE

Mặc dù FHE có triển vọng rộng lớn, nhưng ứng dụng thực tế của nó phải đối mặt với yêu cầu về tài nguyên tính toán khổng lồ. Để giải quyết vấn đề này, một số dự án đang phát triển phần cứng và kiến trúc mạng chuyên dụng. Ví dụ, một số dự án đã đề xuất cấu trúc mạng kết hợp cơ chế PoW và PoS, và phát triển thiết bị khai thác chuyên dụng để xây dựng mạng lưới tính toán mạnh mẽ hỗ trợ cho phép toán FHE.

Ảnh hưởng của FHE đến AI và quyền riêng tư dữ liệu

Nếu công nghệ FHE có thể được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực AI, nó sẽ giảm đáng kể các vấn đề về quyền riêng tư và an ninh dữ liệu mà AI hiện đang đối mặt. Từ bảo vệ quyền riêng tư cá nhân đến an ninh quốc gia, FHE có thể đóng vai trò quan trọng. Trong kỷ nguyên AI tương lai, công nghệ FHE rất có thể trở thành hàng rào cuối cùng bảo vệ quyền riêng tư của con người.

Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ, chúng tôi mong đợi thấy FHE được áp dụng trong nhiều lĩnh vực hơn, mang lại những khả năng mới cho bảo mật dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư.