Thảo luận về nguyên lý và triển vọng ứng dụng của công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn ( FHE )

Thời gian gần đây, diễn biến thị trường có phần chậm lại, cho phép chúng ta có thêm thời gian để chú ý đến sự phát triển của một số công nghệ mới nổi. Dù thị trường mã hóa năm 2024 không sôi động như những năm trước, nhưng vẫn có một số công nghệ đang dần trở nên chín muồi. Chủ đề mà hôm nay chúng ta sẽ thảo luận là công nghệ "mã hóa đồng cấu hoàn toàn (Fully Homomorphic Encryption, FHE)".

Để hiểu khái niệm phức tạp FHE, chúng ta cần hiểu trước ý nghĩa của "mã hóa" và "đồng cấu", cũng như lý do tại sao phải đạt được mức độ "toàn".

Mã hóa các khái niệm cơ bản

Cách mã hóa cơ bản nhất mà mọi người đều quen thuộc. Ví dụ, Alice muốn gửi cho Bob một con số bí mật "1314 520", nhưng không muốn bên thứ ba C biết nội dung. Họ có thể thỏa thuận một quy tắc mã hóa đơn giản: nhân mỗi con số với 2. Như vậy, thông tin mà Alice gửi trở thành "2628 1040". Bob chỉ cần chia mỗi con số cho 2 là có thể nhận được thông tin gốc. Đây là một phương pháp mã hóa đối xứng đơn giản.

Mã hóa đồng cấu

Bây giờ hãy tưởng tượng một tình huống phức tạp hơn: Alice 7 tuổi chỉ biết thực hiện các phép toán đơn giản nhất là nhân 2 và chia 2. Cô bé cần tính tổng tiền điện trong 12 tháng ở nhà, mỗi tháng tiền điện là 400 yuan. Nhưng phép nhân này quá khó đối với cô bé.

Alice không muốn người khác biết thông tin cụ thể về hóa đơn điện, nhưng cô ấy cần giúp đỡ để tính toán. Vì vậy, cô ấy đã sử dụng phương pháp mã hóa dữ liệu bằng cách nhân với 2, để C tính kết quả của 800 nhân 24. C nhanh chóng tính ra 19200 và thông báo cho Alice. Alice sau đó chia kết quả đó hai lần cho 2, và đã có được tổng số tiền điện chính xác là 4800 nhân.

Đây là một ví dụ đơn giản về mã hóa đồng cấu nhân. 800 nhân 24 thực chất là ánh xạ của 400 nhân 12, hình thái trước và sau khi mã hóa vẫn giữ nguyên, do đó được gọi là "đồng cấu". Cách này cho phép ủy quyền cho bên thứ ba không đáng tin cậy thực hiện tính toán, đồng thời bảo vệ dữ liệu nhạy cảm không bị rò rỉ.

Mã hóa đồng cấu hoàn toàn cần thiết

Tuy nhiên, vấn đề trong thế giới thực thường phức tạp hơn. Nếu C suy luận ra dữ liệu gốc của Alice bằng một số phương pháp, thì mã hóa đồng cấu đơn giản sẽ không đủ an toàn.

Lúc này, cần phải áp dụng công nghệ "mã hóa đồng cấu hoàn toàn". Alice có thể bổ sung thêm nhiều bước tính toán trên cơ sở phép nhân ban đầu, chẳng hạn như thực hiện nhiều phép nhân và phép cộng. Điều này đã làm tăng đáng kể độ khó trong việc giải mã của C.

"Toàn" có nghĩa là, bất kể các phép toán đa thức phức tạp đến đâu, đều có thể thực hiện phép cộng và phép nhân tùy ý trong trạng thái mã hóa, và cuối cùng giải mã để có được kết quả chính xác. Công nghệ này có thể xử lý hầu hết mọi vấn đề toán học, không chỉ giới hạn trong các phép tính đơn giản.

Mã hóa đồng cấu hoàn toàn từ lâu đã là thánh tích trong lĩnh vực mật mã học. Đến năm 2009, những tư duy mới mà Gentry và các học giả khác đề xuất mới thực sự mở ra khả năng của mã hóa đồng cấu hoàn toàn.

Ứng dụng của công nghệ FHE

Một lĩnh vực ứng dụng quan trọng của công nghệ FHE là trí tuệ nhân tạo. Như chúng ta đã biết, các hệ thống AI mạnh mẽ cần được đào tạo bằng một lượng dữ liệu khổng lồ, nhưng nhiều dữ liệu có tính riêng tư cao. Công nghệ FHE có thể giải quyết tốt mâu thuẫn này:

1. Mã hóa dữ liệu nhạy cảm bằng phương pháp FHE
2. Sử dụng dữ liệu đã được mã hóa để huấn luyện mô hình AI
3. Kết quả mã hóa đầu ra của AI

Trong cách này, hệ thống AI không tiếp xúc với dữ liệu gốc mà chỉ xử lý các vector đã được mã hóa. Chủ sở hữu dữ liệu có thể an toàn giải mã kết quả đầu ra của AI tại chỗ. Điều này đạt được việc bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu trong khi tận dụng sức mạnh tính toán mạnh mẽ của AI.

Thách thức của FHE trong ứng dụng thực tế

Mặc dù công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE) có triển vọng rộng lớn, nhưng trong ứng dụng thực tế vẫn gặp phải một số thách thức. Vấn đề chính là việc tính toán FHE cần một sức mạnh tính toán cực kỳ lớn, cho dù là trong quá trình mã hóa, tính toán hay giải mã đều rất tốn thời gian.

Để giải quyết vấn đề này, một số dự án đang cố gắng xây dựng mạng lưới tính toán FHE chuyên dụng. Ví dụ, một dự án đã đề xuất kiến trúc mạng kết hợp đặc điểm của PoW và PoS, và phát hành thiết bị phần cứng chuyên dụng cùng với tài sản NFT để hỗ trợ hoạt động của mạng.

Ý nghĩa quan trọng của công nghệ FHE

Nếu AI có thể áp dụng công nghệ mã hóa đồng cấu (FHE) trên quy mô lớn, điều này sẽ thúc đẩy sự phát triển của AI một cách đáng kể. Hiện tại, nhiều quốc gia đang tập trung vào việc quản lý AI với trọng tâm là bảo mật dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư, công nghệ FHE có thể giải quyết hiệu quả những lo ngại này.

Từ an ninh quốc gia đến bảo vệ quyền riêng tư cá nhân, ứng dụng của công nghệ FHE rất rộng rãi. Trong kỷ nguyên AI sắp tới, công nghệ FHE có thể trở thành hàng rào cuối cùng bảo vệ quyền riêng tư của con người. Khi công nghệ ngày càng trưởng thành, chúng ta có lý do để kỳ vọng FHE sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong tương lai.