FHE( mã hóa toàn phần ) là một công nghệ mã hóa tiên tiến, cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã được mã hóa, từ đó thực hiện xử lý dữ liệu dưới sự bảo vệ quyền riêng tư. Công nghệ này có triển vọng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế, điện toán đám mây, nhưng hiện tại vẫn đối mặt với những thách thức như chi phí tính toán cao, khả năng mở rộng kém, còn một khoảng cách nhất định mới đến được thương mại quy mô lớn.
Nguyên tắc cơ bản của FHE
Ý tưởng cốt lõi của FHE là ẩn thông tin gốc thông qua đa thức và chuyển đổi phép toán thành dạng mạch. Các bước cụ thể bao gồm:
Chọn đa thức khóa và đa thức ngẫu nhiên
Tạo đa thức "lỗi" nhỏ
Mã hóa văn bản rõ
Chuyển đổi quá trình tính toán thành mạch điện
Trong quá trình này, để đảm bảo tính an toàn, đã có sự giới thiệu tiếng ồn, nhưng tiếng ồn sẽ tích lũy khi số lần tính toán tăng lên, cuối cùng có thể dẫn đến việc không thể phục hồi văn bản gốc. Để giải quyết vấn đề này, đã có một số kỹ thuật được đề xuất:
Chuyển đổi khóa: Nén văn bản mã hóa nhưng giới thiệu một lượng nhỏ tiếng ồn
Chuyển đổi mô-đun: Giảm ngân sách tiếng ồn
Bootstrap: Đặt lại tiếng ồn về mức ban đầu
Hiện nay, các phương án FHE phổ biến đều sử dụng công nghệ Bootstrap, nhưng chi phí tính toán vẫn còn rất lớn.
Những thách thức mà FHE phải đối mặt
Vấn đề lớn nhất của FHE là hiệu suất tính toán cực kỳ thấp. So với tính toán thông thường, chi phí tính toán của FHE có thể cao gấp hàng triệu lần. Để giải quyết điều này, DARPA đã khởi động chương trình DPRIVE, mục tiêu là tăng tốc độ tính toán FHE lên 1/10 so với tính toán thông thường. Tập trung vào một số lĩnh vực chính sau đây:
Tăng độ dài từ xử lý
Phát triển bộ xử lý ASIC chuyên dụng
Sử dụng kiến trúc song song MIMD
Nhưng kế hoạch này tiến triển chậm, vẫn còn khoảng cách lớn so với mục tiêu.
Ứng dụng của FHE trong blockchain
FHE chủ yếu được sử dụng trong lĩnh vực blockchain để bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, các trường hợp ứng dụng bao gồm:
Bảo vệ quyền riêng tư trên chuỗi
Quyền riêng tư dữ liệu huấn luyện AI
Bỏ phiếu trên chuỗi riêng tư
Kiểm tra giao dịch trên chuỗi
FHE cũng được coi là một trong những giải pháp tiềm năng để giải quyết vấn đề MEV. Tuy nhiên, do vấn đề hiệu suất, ứng dụng của nó trong blockchain hiện vẫn còn hạn chế.
Giới thiệu dự án chính
Các dự án chính trong lĩnh vực FHE hiện tại bao gồm:
Zama: Cung cấp chuỗi công cụ phát triển dựa trên TFHE
Fhenix: Xây dựng Layer 2 ưu tiên quyền riêng tư
Privasea: Tập trung vào tính toán dữ liệu LLM
Inco Network: Xây dựng Layer 1 dựa trên fhEVM
Arcium: Kết hợp các công nghệ như FHE, MPC và ZK
Mind Network: Kết hợp Restaking để cung cấp an ninh
Trong đó, Zama với vai trò là nhà cung cấp hạ tầng, đã cung cấp hỗ trợ kỹ thuật cho nhiều dự án.
Triển vọng tương lai
Mặc dù công nghệ FHE vẫn đang ở giai đoạn đầu và đối mặt với nhiều thách thức, nhưng tiềm năng của nó trong việc bảo vệ quyền riêng tư là rất lớn. Với việc có thêm nhiều vốn và nhân tài cũng như sự phát triển của các chip chuyên dụng, FHE có khả năng mang lại những biến đổi sâu sắc trong các lĩnh vực quốc phòng, tài chính, y tế. Khi thời đại điện toán lượng tử đến gần, tầm quan trọng của công nghệ FHE sẽ càng được nhấn mạnh.
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.
Công nghệ FHE: Tương lai của tính toán bảo mật và khám phá ứng dụng Blockchain
FHE:Ngôi sao tương lai của tính toán riêng tư
FHE( mã hóa toàn phần ) là một công nghệ mã hóa tiên tiến, cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã được mã hóa, từ đó thực hiện xử lý dữ liệu dưới sự bảo vệ quyền riêng tư. Công nghệ này có triển vọng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế, điện toán đám mây, nhưng hiện tại vẫn đối mặt với những thách thức như chi phí tính toán cao, khả năng mở rộng kém, còn một khoảng cách nhất định mới đến được thương mại quy mô lớn.
Nguyên tắc cơ bản của FHE
Ý tưởng cốt lõi của FHE là ẩn thông tin gốc thông qua đa thức và chuyển đổi phép toán thành dạng mạch. Các bước cụ thể bao gồm:
Trong quá trình này, để đảm bảo tính an toàn, đã có sự giới thiệu tiếng ồn, nhưng tiếng ồn sẽ tích lũy khi số lần tính toán tăng lên, cuối cùng có thể dẫn đến việc không thể phục hồi văn bản gốc. Để giải quyết vấn đề này, đã có một số kỹ thuật được đề xuất:
Hiện nay, các phương án FHE phổ biến đều sử dụng công nghệ Bootstrap, nhưng chi phí tính toán vẫn còn rất lớn.
Những thách thức mà FHE phải đối mặt
Vấn đề lớn nhất của FHE là hiệu suất tính toán cực kỳ thấp. So với tính toán thông thường, chi phí tính toán của FHE có thể cao gấp hàng triệu lần. Để giải quyết điều này, DARPA đã khởi động chương trình DPRIVE, mục tiêu là tăng tốc độ tính toán FHE lên 1/10 so với tính toán thông thường. Tập trung vào một số lĩnh vực chính sau đây:
Nhưng kế hoạch này tiến triển chậm, vẫn còn khoảng cách lớn so với mục tiêu.
Ứng dụng của FHE trong blockchain
FHE chủ yếu được sử dụng trong lĩnh vực blockchain để bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, các trường hợp ứng dụng bao gồm:
FHE cũng được coi là một trong những giải pháp tiềm năng để giải quyết vấn đề MEV. Tuy nhiên, do vấn đề hiệu suất, ứng dụng của nó trong blockchain hiện vẫn còn hạn chế.
Giới thiệu dự án chính
Các dự án chính trong lĩnh vực FHE hiện tại bao gồm:
Trong đó, Zama với vai trò là nhà cung cấp hạ tầng, đã cung cấp hỗ trợ kỹ thuật cho nhiều dự án.
Triển vọng tương lai
Mặc dù công nghệ FHE vẫn đang ở giai đoạn đầu và đối mặt với nhiều thách thức, nhưng tiềm năng của nó trong việc bảo vệ quyền riêng tư là rất lớn. Với việc có thêm nhiều vốn và nhân tài cũng như sự phát triển của các chip chuyên dụng, FHE có khả năng mang lại những biến đổi sâu sắc trong các lĩnh vực quốc phòng, tài chính, y tế. Khi thời đại điện toán lượng tử đến gần, tầm quan trọng của công nghệ FHE sẽ càng được nhấn mạnh.