Mã hóa đồng cấu hoàn toàn: Công cụ bảo vệ quyền riêng tư trong thời đại AI
Gần đây, thị trường mã hóa đang trong tình trạng ảm đạm, điều này đã cho chúng ta nhiều thời gian hơn để chú ý đến sự phát triển của một số công nghệ mới nổi. Mặc dù sự biến động của thị trường năm 2024 không dữ dội như những năm trước, nhưng vẫn có một số công nghệ đang dần trưởng thành, trong đó có mã hóa đồng cấu hoàn toàn (Fully Homomorphic Encryption, viết tắt là FHE) mà chúng ta sẽ thảo luận hôm nay.
Để hiểu rõ khái niệm phức tạp FHE, chúng ta cần làm rõ trước cái gì là "mã hóa", "đồng cấu", và tại sao lại cần "toàn bộ".
Mã hóa các khái niệm cơ bản
Cách mã hóa đơn giản nhất mà chúng ta đều quen thuộc. Chẳng hạn, Alice muốn gửi cho Bob một số bí mật "1314 520", nhưng không muốn bên thứ ba biết nội dung. 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 sẽ trở thành "2628 1040". Khi Bob nhận được, chỉ cần chia mỗi số cho 2, anh ấy sẽ có được thông tin gốc.
Phương pháp mã hóa đối xứng này cho phép hai người trao đổi thông tin một cách an toàn mà không cần tin tưởng vào người chuyển phát.
Mã hóa đồng cấu của khái niệm
Bây giờ, hãy xem xét một tình huống phức tạp hơn. Giả sử Alice chỉ mới 7 tuổi, chỉ biết những phép nhân và chia cơ bản nhất. Cô ấy cần tính tiền điện cho 12 tháng trong nhà, mỗi tháng 400 nhân dân tệ, nhưng cô ấy không thể thực hiện phép nhân phức tạp như vậy.
Alice không muốn người khác biết được số tiền điện cụ thể và số tháng, vì vậy cô ấy đã áp dụng một phương pháp khéo léo. Cô ấy đã nhân cả 400 và 12 với 2, sau đó nhờ một người có thể thực hiện các phép tính phức tạp là C để giúp tính toán 800 nhân 24. C đã tính ra kết quả là 19200, sau khi nói cho Alice, Alice lại chia kết quả này cho 4 (tức là chia cho 2 hai lần), cô ấy đã có được tổng số tiền điện đúng là 4800元.
Đây là một ví dụ đơn giản về mã hóa đồng cấu nhân. 800 nhân 24 thực ra là một phép ánh xạ của 400 nhân 12, hình thái trước và sau khi mã hóa giữ nguyên, vì vậy được gọi là "đồng cấu". Phương pháp này cho phép Alice ủy thác cho bên thứ ba không đáng tin cậy thực hiện phép tính trong khi bảo vệ thông tin nhạy cảm.
Tại sao cần "mã hóa đồng cấu hoàn toàn"
Tuy nhiên, vấn đề trong thế giới thực thường phức tạp hơn. Nếu C đủ thông minh, có thể sẽ giải mã được con số mà Alice ban đầu định tính toán bằng phương pháp liệt kê. Điều này cần đến công nghệ "mã hóa đồng cấu hoàn toàn" tiên tiến hơn để giải quyết.
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn cho phép thực hiện bất kỳ số lần phép cộng và phép nhân nào trên dữ liệu đã mã hóa, chứ không chỉ giới hạn ở các phép toán cụ thể hoặc số lần hữu hạn. Điều này làm tăng đáng kể độ khó trong việc phá vỡ, khiến cho bên thứ ba gần như không thể nhìn thấy dữ liệu gốc.
Công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn chỉ đạt được bước đột phá vào năm 2009, trở thành một cột mốc quan trọng trong lĩnh vực mật mã.
Ứng dụng của FHE: Lấy AI làm ví dụ
Một lĩnh vực ứng dụng quan trọng của công nghệ FHE là trí tuệ nhân tạo. Như đã biết, các hệ thống AI mạnh mẽ cần được đào tạo với một lượng lớn dữ liệu, nhưng những dữ liệu này thường liên quan đến các vấn đề về quyền riêng tư. FHE cung cấp khả năng giải quyết mâu thuẫn này:
Mã hóa dữ liệu nhạy cảm bằng phương pháp FHE
Sử dụng dữ liệu đã mã hóa để đào tạo mô hình AI
AI xuất ra kết quả mã hóa
Phương pháp này cho phép AI thực hiện tính toán và học hỏi mà hoàn toàn không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Chủ sở hữu dữ liệu có thể giải mã kết quả một cách an toàn tại chỗ, vừa tận dụng sức mạnh tính toán mạnh mẽ của AI, vừa bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu.
Hiện tại, đã có nhiều dự án đang khám phá ứng dụng của công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE) trong lĩnh vực AI. Một trong những dự án đã đưa ra một kịch bản ứng dụng rất thú vị: nhận diện khuôn mặt. Nó vừa có thể giúp máy móc xác định liệu có phải là người thật hay không, vừa đảm bảo không rò rỉ bất kỳ thông tin nhạy cảm nào về khuôn mặt.
Tuy nhiên, việc áp dụng mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE) vẫn phải đối mặt với một số thách thức, chủ yếu là do nó yêu cầu tài nguyên tính toán lớn. Để giải quyết vấn đề này, một số dự án đang xây dựng các mạng lưới tính toán chuyên biệt và cơ sở hạ tầng hỗ trợ cho việc tính toán FHE.
Ý nghĩa của FHE
Nếu AI có thể ứng dụng quy mô lớn công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn, sẽ giảm nhẹ đáng kể áp lực về an ninh dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư mà sự phát triển AI hiện nay đang đối mặt. Từ an ninh quốc gia đến quyền riêng tư cá nhân, mã hóa đồng cấu hoàn toàn có thể trở thành lớp bảo vệ cuối cùng cho dữ liệu trong kỷ nguyên AI.
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, chúng ta có thể dự đoán rằng trong tương lai không xa, công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE) có thể đóng vai trò quan trọng hơn trong nhiều lĩnh vực, cung cấp sự bảo vệ quyền riêng tư mạnh mẽ hơn cho chúng ta trong khi tận hưởng sự tiện lợi của AI.
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.
14 thích
Phần thưởng
14
8
Chia sẻ
Bình luận
0/400
TheShibaWhisperer
· 4giờ trước
Hình ảnh nhạy cảm cũng có thể mã hóa không?
Xem bản gốcTrả lời0
Hulin
· 9giờ trước
cây già rậm rạp
Xem bản gốcTrả lời0
NftMetaversePainter
· 9giờ trước
*điều chỉnh kính viễn vọng kỹ thuật số* cuối cùng, một bài thơ thuật toán xứng đáng với mô hình hậu vật lý của chúng ta
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn FHE: Cuộc cách mạng bảo vệ quyền riêng tư trong thời đại AI
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn: Công cụ bảo vệ quyền riêng tư trong thời đại AI
Gần đây, thị trường mã hóa đang trong tình trạng ảm đạm, điều này đã cho chúng ta nhiều thời gian hơn để chú ý đến sự phát triển của một số công nghệ mới nổi. Mặc dù sự biến động của thị trường năm 2024 không dữ dội như những năm trước, nhưng vẫn có một số công nghệ đang dần trưởng thành, trong đó có mã hóa đồng cấu hoàn toàn (Fully Homomorphic Encryption, viết tắt là FHE) mà chúng ta sẽ thảo luận hôm nay.
Để hiểu rõ khái niệm phức tạp FHE, chúng ta cần làm rõ trước cái gì là "mã hóa", "đồng cấu", và tại sao lại cần "toàn bộ".
Mã hóa các khái niệm cơ bản
Cách mã hóa đơn giản nhất mà chúng ta đều quen thuộc. Chẳng hạn, Alice muốn gửi cho Bob một số bí mật "1314 520", nhưng không muốn bên thứ ba biết nội dung. 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 sẽ trở thành "2628 1040". Khi Bob nhận được, chỉ cần chia mỗi số cho 2, anh ấy sẽ có được thông tin gốc.
Phương pháp mã hóa đối xứng này cho phép hai người trao đổi thông tin một cách an toàn mà không cần tin tưởng vào người chuyển phát.
Mã hóa đồng cấu của khái niệm
Bây giờ, hãy xem xét một tình huống phức tạp hơn. Giả sử Alice chỉ mới 7 tuổi, chỉ biết những phép nhân và chia cơ bản nhất. Cô ấy cần tính tiền điện cho 12 tháng trong nhà, mỗi tháng 400 nhân dân tệ, nhưng cô ấy không thể thực hiện phép nhân phức tạp như vậy.
Alice không muốn người khác biết được số tiền điện cụ thể và số tháng, vì vậy cô ấy đã áp dụng một phương pháp khéo léo. Cô ấy đã nhân cả 400 và 12 với 2, sau đó nhờ một người có thể thực hiện các phép tính phức tạp là C để giúp tính toán 800 nhân 24. C đã tính ra kết quả là 19200, sau khi nói cho Alice, Alice lại chia kết quả này cho 4 (tức là chia cho 2 hai lần), cô ấy đã có được tổng số tiền điện đúng là 4800元.
Đây là một ví dụ đơn giản về mã hóa đồng cấu nhân. 800 nhân 24 thực ra là một phép ánh xạ của 400 nhân 12, hình thái trước và sau khi mã hóa giữ nguyên, vì vậy được gọi là "đồng cấu". Phương pháp này cho phép Alice ủy thác cho bên thứ ba không đáng tin cậy thực hiện phép tính trong khi bảo vệ thông tin nhạy cảm.
Tại sao cần "mã hóa đồng cấu hoàn toàn"
Tuy nhiên, vấn đề trong thế giới thực thường phức tạp hơn. Nếu C đủ thông minh, có thể sẽ giải mã được con số mà Alice ban đầu định tính toán bằng phương pháp liệt kê. Điều này cần đến công nghệ "mã hóa đồng cấu hoàn toàn" tiên tiến hơn để giải quyết.
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn cho phép thực hiện bất kỳ số lần phép cộng và phép nhân nào trên dữ liệu đã mã hóa, chứ không chỉ giới hạn ở các phép toán cụ thể hoặc số lần hữu hạn. Điều này làm tăng đáng kể độ khó trong việc phá vỡ, khiến cho bên thứ ba gần như không thể nhìn thấy dữ liệu gốc.
Công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn chỉ đạt được bước đột phá vào năm 2009, trở thành một cột mốc quan trọng trong lĩnh vực mật mã.
Ứng dụng của FHE: Lấy AI làm ví dụ
Một lĩnh vực ứng dụng quan trọng của công nghệ FHE là trí tuệ nhân tạo. Như đã biết, các hệ thống AI mạnh mẽ cần được đào tạo với một lượng lớn dữ liệu, nhưng những dữ liệu này thường liên quan đến các vấn đề về quyền riêng tư. FHE cung cấp khả năng giải quyết mâu thuẫn này:
Phương pháp này cho phép AI thực hiện tính toán và học hỏi mà hoàn toàn không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Chủ sở hữu dữ liệu có thể giải mã kết quả một cách an toàn tại chỗ, vừa tận dụng sức mạnh tính toán mạnh mẽ của AI, vừa bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu.
Hiện tại, đã có nhiều dự án đang khám phá ứng dụng của công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE) trong lĩnh vực AI. Một trong những dự án đã đưa ra một kịch bản ứng dụng rất thú vị: nhận diện khuôn mặt. Nó vừa có thể giúp máy móc xác định liệu có phải là người thật hay không, vừa đảm bảo không rò rỉ bất kỳ thông tin nhạy cảm nào về khuôn mặt.
Tuy nhiên, việc áp dụng mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE) vẫn phải đối mặt với một số thách thức, chủ yếu là do nó yêu cầu tài nguyên tính toán lớn. Để giải quyết vấn đề này, một số dự án đang xây dựng các mạng lưới tính toán chuyên biệt và cơ sở hạ tầng hỗ trợ cho việc tính toán FHE.
Ý nghĩa của FHE
Nếu AI có thể ứng dụng quy mô lớn công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn, sẽ giảm nhẹ đáng kể áp lực về an ninh dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư mà sự phát triển AI hiện nay đang đối mặt. Từ an ninh quốc gia đến quyền riêng tư cá nhân, mã hóa đồng cấu hoàn toàn có thể trở thành lớp bảo vệ cuối cùng cho dữ liệu trong kỷ nguyên AI.
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, chúng ta có thể dự đoán rằng trong tương lai không xa, công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE) có thể đóng vai trò quan trọng hơn trong nhiều lĩnh vực, cung cấp sự bảo vệ quyền riêng tư mạnh mẽ hơn cho chúng ta trong khi tận hưởng sự tiện lợi của AI.