FHE：Mật mã học的隐身衣

Toàn đồng hình mã hóa ( FHE ) là một công nghệ mã hóa tiên tiến, cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa, từ đó xử lý dữ liệu trong khi bảo vệ quyền riêng tư. FHE có nhiều ứng dụng tiềm năng, đặc biệt trong lĩnh vực xử lý và phân tích dữ liệu cần bảo vệ quyền riêng tư, như tài chính, y tế, điện toán đám mây, học máy, hệ thống bỏ phiếu, Internet of Things, bảo vệ quyền riêng tư blockchain, v.v. Tuy nhiên, việc thương mại hóa FHE vẫn cần thời gian, thách thức chính nằm ở chi phí tính toán và bộ nhớ do thuật toán của nó mang lại, khả năng mở rộng kém.

Nguyên lý cơ bản của FHE

Cốt lõi của FHE là ẩn thông tin gốc thông qua các đa thức. Các đa thức có thể được chuyển đổi thành các bài toán đại số tuyến tính và tính toán vector, thuận tiện cho việc tính toán tối ưu hóa cao trên máy tính hiện đại.

Quá trình mã hóa của FHE bao gồm:

1. Chọn đa thức khóa
2. Sinh đa thức ngẫu nhiên
3. Tạo ra đa thức "lỗi" nhỏ
4. Kết hợp văn bản rõ với đa thức ở trên để mã hóa

Việc đưa vào tiếng ồn là để ngăn chặn việc suy đoán khóa thông qua việc nhập lại. Tuy nhiên, tiếng ồn sẽ tích lũy theo thời gian tính toán, cuối cùng có thể dẫn đến việc không thể giải mã. Để giải quyết vấn đề này, FHE đã áp dụng một số kỹ thuật sau:

• Chuyển đổi khóa: Giảm kích thước văn bản mật.
• Chuyển đổi mô-đun: kiểm soát sự gia tăng tiếng ồn
• Tự khởi động: Đặt lại tiếng ồn về mức ban đầu

Hiện tại đã có nhiều triển khai cụ thể của các phương án FHE, tất cả đều sử dụng công nghệ tự khởi động.

Những thách thức của FHE

Thách thức chính của FHE là chi phí tính toán rất lớn. So với tính toán thông thường, tính toán FHE có thể chậm hơn 500 triệu lần. Cơ quan Nghiên cứu Quốc phòng Tiên tiến của Mỹ (DARPA) đã khởi động chương trình Dprive, mục tiêu là nâng cao tốc độ tính toán FHE lên 1/10 so với tính toán thông thường. Chương trình này chủ yếu tập trung vào các khía cạnh sau:

1. Tăng kích thước từ của bộ xử lý
2. Phát triển bộ xử lý ASIC chuyên dụng
3. Xây dựng kiến trúc song song MIMD

Mặc dù tiến triển chậm, nhưng công nghệ FHE vẫn có ý nghĩa độc đáo trong việc bảo vệ dữ liệu nhạy cảm, đặc biệt trong các lĩnh vực quân sự, y tế và tài chính.

Ứng dụng của FHE trong blockchain

Trong lĩnh vực blockchain, FHE chủ yếu được sử dụng để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, hướng ứng dụng bao gồm:

• Quyền riêng tư trên chuỗi
• Quyền riêng tư dữ liệu đào tạo AI
• Bỏ phiếu trên chuỗi riêng tư
• Kiểm tra giao dịch riêng tư trên chuỗi
• Giải pháp MEV

Nhưng FHE cũng đối mặt với những thách thức như chi phí vận hành của người xác thực tăng đáng kể.

Các dự án FHE chính

Hiện tại hầu hết các dự án FHE sử dụng công nghệ do Zama xây dựng, như Fhenix, Privasea, Inco Network, Mind Network, v.v. Những dự án này chủ yếu khác biệt về mô hình kinh doanh.

Zama dựa trên kế hoạch TFHE, đã xây dựng một ngăn xếp phát triển blockchain + AI khá hoàn chỉnh.

Octra đã áp dụng công nghệ sáng tạo dựa trên hypergraphs để thực hiện FHE, xây dựng ngôn ngữ hợp đồng thông minh và giao thức đồng thuận mới.

Triển vọng

Công nghệ FHE vẫn đang ở giai đoạn đầu, đối mặt với nhiều thách thức:

• Hiệu suất kém
• Độ khó của dự án cao
• Triển vọng thương mại không rõ ràng
• Đầu tư vốn không đủ

Nhưng với sự phát triển của các chip FHE chuyên dụng, cùng với nhu cầu trong các lĩnh vực quan trọng như quốc phòng, tài chính, y tế, công nghệ FHE dự kiến sẽ có những bước đột phá. FHE có tiềm năng giải phóng dữ liệu riêng tư và kết hợp với các công nghệ như thuật toán lượng tử trong tương lai, mang lại ảnh hưởng sâu rộng.