Mã hóa đồng cấu hoàn toàn FHE: Công cụ bảo vệ quyền riêng tư trong thời đại AI
Thời gian gần đây, thị trường mã hóa表现平平, nhưng một số công nghệ mới nổi vẫn đang phát triển ổn định, trong đó mã hóa đồng cấu hoàn toàn (Fully Homomorphic Encryption, FHE) là một hướng đáng chú ý.
Để hiểu khái niệm phức tạp FHE này, chúng ta cần hiểu rõ nghĩa của "mã hóa" và "đồng cấu", cũng như lý do tại sao cần phải thực hiện "toàn" đồng cấu.
Mã hóa các khái niệm cơ bản
Cách mã hóa đơn giản nhất là mã hóa đối xứng. Ví dụ, Alice muốn truyền đạt thông tin "1314 520" cho Bob, cô có thể nhân mỗi số với 2 để mã hóa, biến nó thành "2628 1040". Bob nhận được sau đó chia cho 2 để giải mã và có được thông tin gốc. Phương pháp này có thể truyền đạt thông tin qua bên thứ ba mà không tiết lộ nội dung thông tin.
Mã hóa đồng cấu nguyên lý
Mã hóa đồng cấu thì tiến xa hơn, cho phép tính toán trực tiếp trên dữ liệu mã hóa mà không cần giải mã. Ví dụ, nếu Alice cần tính toán hóa đơn điện 400 nhân với 12 tháng, nhưng cô ấy không biết cách tính phức tạp và không muốn tiết lộ số tiền cụ thể. Cô ấy có thể mã hóa 400 và 12 bằng cách nhân mỗi số với 2, để bên thứ ba đáng tin cậy tính toán kết quả 800×24. Sau khi Alice nhận được kết quả 19200, cô ấy chia cho 4, thì có thể biết được số nợ thực tế là 4800. Trong quá trình này, bên thứ ba không thể biết được dữ liệu gốc, thể hiện đặc tính đồng cấu.
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn cần thiết
Tuy nhiên, mã hóa đồng cấu đơn giản có thể bị bẻ khóa. Mã hóa đồng cấu hoàn toàn bằng cách giới thiệu tiếng ồn phức tạp hơn, cho phép thực hiện phép cộng và phép nhân bất kỳ số lần nào trên dữ liệu được mã hóa, làm cho việc bẻ khóa gần như không thể. Công nghệ này chỉ đạt được những tiến bộ đột phá vào năm 2009 và được coi là chén thánh của khoa học mật mã.
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. Nó cho phép AI xử lý thông tin nhạy cảm mà không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Người dùng có thể mã hóa dữ liệu và cung cấp cho AI để xử lý, AI trả về kết quả đã mã hóa, người dùng sau đó giải mã tại chỗ. Cách này vừa bảo vệ quyền riêng tư, vừa tận dụng tối đa sức mạnh tính toán mạnh mẽ của AI.
Dự án FHE và những thách thức của nó
Hiện tại đã có nhiều dự án đang nỗ lực phát triển và ứng dụng công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE), chẳng hạn như Zama, Privasea, Mind Network, v.v. Những dự án này đang đối mặt với thách thức chính là việc 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 chuyên dụng và cơ sở hạ tầng phần cứng hỗ trợ.
Ý nghĩa quan trọng của FHE
Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của AI ngày nay, vấn đề quyền riêng tư dữ liệu ngày càng nổi bật. Từ việc mở khóa điện thoại cá nhân đến tình báo quân sự quốc gia, an toàn dữ liệu hiện hữu khắp nơi. Công nghệ Mã hóa đồng cấu nếu có thể được áp dụng một cách trưởng thành, sẽ trở thành công cụ quan trọng bảo vệ quyền riêng tư, có thể trở thành hàng rào cuối cùng cho quyền riêng tư của con người trong thời đại 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.
10 thích
Phần thưởng
10
3
Chia sẻ
Bình luận
0/400
TestnetScholar
· 16giờ trước
mã hóa归mã hóa Khả năng tính toán受不住咯
Xem bản gốcTrả lời0
MetaLord420
· 07-24 21:52
Tài nguyên lại bị tiêu tốn, có ích gì?
Xem bản gốcTrả lời0
FlatTax
· 07-24 21:25
Là một ý tưởng hay, chỉ là khả năng tính toán quá đắt.
Công nghệ FHE: Công cụ bảo vệ quyền riêng tư mới trong thời đại AI
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn FHE: Công cụ bảo vệ quyền riêng tư trong thời đại AI
Thời gian gần đây, thị trường mã hóa表现平平, nhưng một số công nghệ mới nổi vẫn đang phát triển ổn định, trong đó mã hóa đồng cấu hoàn toàn (Fully Homomorphic Encryption, FHE) là một hướng đáng chú ý.
Để hiểu khái niệm phức tạp FHE này, chúng ta cần hiểu rõ nghĩa của "mã hóa" và "đồng cấu", cũng như lý do tại sao cần phải thực hiện "toàn" đồng cấu.
Mã hóa các khái niệm cơ bản
Cách mã hóa đơn giản nhất là mã hóa đối xứng. Ví dụ, Alice muốn truyền đạt thông tin "1314 520" cho Bob, cô có thể nhân mỗi số với 2 để mã hóa, biến nó thành "2628 1040". Bob nhận được sau đó chia cho 2 để giải mã và có được thông tin gốc. Phương pháp này có thể truyền đạt thông tin qua bên thứ ba mà không tiết lộ nội dung thông tin.
Mã hóa đồng cấu nguyên lý
Mã hóa đồng cấu thì tiến xa hơn, cho phép tính toán trực tiếp trên dữ liệu mã hóa mà không cần giải mã. Ví dụ, nếu Alice cần tính toán hóa đơn điện 400 nhân với 12 tháng, nhưng cô ấy không biết cách tính phức tạp và không muốn tiết lộ số tiền cụ thể. Cô ấy có thể mã hóa 400 và 12 bằng cách nhân mỗi số với 2, để bên thứ ba đáng tin cậy tính toán kết quả 800×24. Sau khi Alice nhận được kết quả 19200, cô ấy chia cho 4, thì có thể biết được số nợ thực tế là 4800. Trong quá trình này, bên thứ ba không thể biết được dữ liệu gốc, thể hiện đặc tính đồng cấu.
Mã hóa đồng cấu hoàn toàn cần thiết
Tuy nhiên, mã hóa đồng cấu đơn giản có thể bị bẻ khóa. Mã hóa đồng cấu hoàn toàn bằng cách giới thiệu tiếng ồn phức tạp hơn, cho phép thực hiện phép cộng và phép nhân bất kỳ số lần nào trên dữ liệu được mã hóa, làm cho việc bẻ khóa gần như không thể. Công nghệ này chỉ đạt được những tiến bộ đột phá vào năm 2009 và được coi là chén thánh của khoa học mật mã.
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. Nó cho phép AI xử lý thông tin nhạy cảm mà không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Người dùng có thể mã hóa dữ liệu và cung cấp cho AI để xử lý, AI trả về kết quả đã mã hóa, người dùng sau đó giải mã tại chỗ. Cách này vừa bảo vệ quyền riêng tư, vừa tận dụng tối đa sức mạnh tính toán mạnh mẽ của AI.
Dự án FHE và những thách thức của nó
Hiện tại đã có nhiều dự án đang nỗ lực phát triển và ứng dụng công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE), chẳng hạn như Zama, Privasea, Mind Network, v.v. Những dự án này đang đối mặt với thách thức chính là việc 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 chuyên dụng và cơ sở hạ tầng phần cứng hỗ trợ.
Ý nghĩa quan trọng của FHE
Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của AI ngày nay, vấn đề quyền riêng tư dữ liệu ngày càng nổi bật. Từ việc mở khóa điện thoại cá nhân đến tình báo quân sự quốc gia, an toàn dữ liệu hiện hữu khắp nơi. Công nghệ Mã hóa đồng cấu nếu có thể được áp dụng một cách trưởng thành, sẽ trở thành công cụ quan trọng bảo vệ quyền riêng tư, có thể trở thành hàng rào cuối cùng cho quyền riêng tư của con người trong thời đại AI.