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

Thời gian gần đây, thị trường có phần u ám, 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 sôi động như những năm trước, nhưng vẫn có một số công nghệ mới đang dần trở nên trưởng thành. Hôm nay, chúng ta sẽ tập trung vào một công nghệ đáng chú ý: mã hóa đồng cấu hoàn toàn (Fully Homomorphic Encryption, viết tắt là FHE).

Để hiểu khái niệm phức tạp FHE này, chúng ta cần phải hiểu rõ ý nghĩa của "mã hóa" và "đồng cấu", cũng như lý do tại sao cần nhấn mạnh vào chữ "toàn".

Mã hóa các khái niệm cơ bản

Mã hóa là một phương pháp phổ biến để bảo vệ an toàn thông tin. Lấy một ví dụ đơn giản, nếu Alice muốn truyền đạt một số bí mật đến Bob thông qua bên thứ ba C, chẳng hạn như "1314 520", cô ấy có thể sử dụng một phương pháp mã hóa đơn giản: nhân mỗi số với 2. Như vậy, thông tin được truyền đi trở thành "2628 1040". Khi Bob nhận được chuỗi số này, anh chỉ cần chia mỗi số cho 2, anh có thể khôi phục lại thông tin ban đầu. Phương pháp này có thể hoàn thành việc truyền tải thông tin thông qua bên thứ ba mà không tiết lộ nội dung thực sự.

Mã hóa đồng cấu

Mã hóa đồng cấu tiến xa hơn, nó cho phép thực hiện các phép toán tính toán cụ thể trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần phải giải mã trước. Giả sử Alice chỉ mới 7 tuổi, chỉ biết những phép toán cơ bản như nhân 2 và chia 2. Bây giờ cô ấy cần tính tổng tiền điện trong 12 tháng, mỗi tháng là 400 nhân dân tệ. Vì 400 nhân 12 vượt quá khả năng tính toán của cô ấy, cô ấy quyết định nhờ người khác giúp nhưng không muốn tiết lộ số tiền cụ thể.

Vì vậy, Alice đã áp dụng ý tưởng mã hóa đồng cấu. Cô ấy nhân 400 và 12 lần lượt với 2, nhận được 800 và 24, sau đó nhờ C giúp tính 800 nhân 24. Sau khi C tính ra kết quả 19200, C thông báo cho Alice, Alice lại chia kết quả này cho 4 (tương đương với việc chia cho 2 hai lần), từ đó cô ấy đã có được tổng số chính xác là 4800元. Trong quá trình này, C không biết thực sự đang tính toán cái gì, nhưng Alice thông qua việc giải mã đơn giản đã có được kết quả chính xác.

Mã hóa đồng cấu hoàn toàn của sự cần thiết

Tuy nhiên, phương pháp mã hóa đồng cấu đơn giản ở trên có nguy cơ bị bẻ khóa. Nếu C đủ thông minh, có thể đoán dữ liệu gốc bằng cách thử mọi khả năng. Điều này cần một phương pháp mã hóa phức tạp hơn, tức là mã hóa đồng cấu hoàn toàn.

Mã hóa đồng cấu hoàn toàn cho phép thực hiện bất kỳ số lượng phép cộng và phép nhân nào trên dữ liệu được mã hóa, không chỉ giới hạn ở một số thao tác nhất định. Điều này làm tăng đáng kể độ khó trong việc phá mã, khiến ngay cả những vấn đề toán học phức tạp cũng có thể được tính toán mà vẫn bảo vệ quyền riêng tư.

Đáng chú ý là, mã hóa đồng cấu hoàn toàn chỉ đạt được những bước tiến đột phá vào năm 2009. Trước đó, chỉ có thể thực hiện mã hóa đồng cấu một phần.

Ứng dụng của mã hóa đồng cấu hoàn toàn

Triển vọng ứng dụng của công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn rất rộng rãi, đặc biệt 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 liên quan đến vấn đề riêng tư. Mã hóa đồng cấu hoàn toàn đã cung cấp khả năng giải quyết mâu thuẫn này:

1. Mã hóa dữ liệu nhạy cảm bằng mã hóa đồng cấu hoàn toàn
2. Sử dụng dữ liệu đã được mã hóa để đào tạo mô hình AI
3. AI xuất kết quả đã được mã hóa
4. Chủ sở hữu dữ liệu giải mã kết quả an toàn tại địa phương

Cách này vừa đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu, vừa tận dụng sức mạnh tính toán mạnh mẽ của AI, đạt được "cả cá và chân gấu đều có".

Ngoài lĩnh vực AI, FHE cũng có ứng dụng quan trọng trong các cảnh như nhận diện khuôn mặt. Ví dụ, nó có thể xác định xem có phải là người thật hay không mà không cần tiếp xúc với dữ liệu khuôn mặt gốc.

Mã hóa đồng cấu hoàn toàn: Thách thức và Giải pháp

Mặc dù FHE có triển vọng rộng lớn, nhưng trong thực tế vẫn đối mặt với những thách thức lớn, chủ yếu là khối lượng tính toán khổng lồ. Để giải quyết vấn đề này, một số dự án đã đề xuất các giải pháp sáng tạo, chẳng hạn như xây dựng mạng lưới tính toán chuyên dụng và các cơ sở hạ tầng hỗ trợ.

Ví dụ, một số dự án đã thiết kế kiến trúc mạng kết hợp giống như PoW (bằng chứng công việc) và PoS (bằng chứng cổ phần), và đã ra mắt các thiết bị phần cứng chuyên dụng và sản phẩm hỗ trợ như NFT (token không đồng nhất) để hỗ trợ tính toán FHE quy mô lớn.

Kết luận

Với sự phổ biến của công nghệ AI, vấn đề quyền riêng tư dữ liệu ngày càng nổi bật. Từ an ninh quốc gia đến bảo vệ quyền riêng tư cá nhân, công nghệ FHE có thể trở thành một tuyến phòng thủ quan trọng. Mặc dù hiện tại FHE vẫn đang trong giai đoạn phát triển, nhưng tiềm năng của nó không thể bị bỏ qua. Trong tương lai, nếu công nghệ FHE có thể thực sự trưởng thành, nó sẽ cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho việc bảo vệ quyền riêng tư trong thời đại AI, trở thành một công cụ quan trọng mà nhân loại phải đối mặt với những thách thức số hóa.