Mã hóa đồng cấu hoàn toàn: Sự kết hợp hoàn hảo giữa quyền riêng tư dữ liệu và tính toán AI

Thị trường gần đây khá yên ắng, cho chúng ta cơ hội để tìm hiểu sâu về một số công nghệ mới nổi. Mặc dù thị trường mã hóa năm 2024 không sôi động như những năm trước, nhưng vẫn có một số công nghệ mới đang dần trở nên trưởng thành. Hôm nay, chủ đề mà chúng ta muốn tập trung là "FHE / mã hóa đồng cấu hoàn toàn".

Để hiểu khái niệm phức tạp về mã hóa đồng cấu hoàn toàn, chúng ta cần hiểu trước ý nghĩa của "mã hóa" và "đồng cấu", cũng như lý do tại sao lại cần "toàn bộ".

Mã hóa các khái niệm cơ bản

Mã hóa là nền tảng của an toàn thông tin. Lấy một ví dụ đơn giản, nếu Alice muốn truyền đạt thông tin bí mật như "1314 520" qua một bên thứ ba đến Bob, 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 trở thành "2628 1040". Khi Bob nhận được, chỉ cần chia mỗi số cho 2, anh ấy có thể khôi phục lại thông tin gốc. Phương pháp này cho phép họ thực hiện giao tiếp bảo mật mà không hoàn toàn tin tưởng vào người truyền đạt.

Mã hóa đồng cấu nâng cao

Mã hóa đồng cấu tiến xa hơn, nó cho phép thực hiện tính toán trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần phải giải mã trước. Chẳng hạn, giả sử Alice chỉ biết thực hiện các phép toán nhân 2 và chia 2, nhưng cô cần tính hóa đơn điện 400 đồng nhân với 12 tháng. Cô có thể mã hóa 400 và 12 bằng cách nhân với 2, để một người tính toán đáng tin cậy C tính toán kết quả của 800x24. Sau khi C đưa ra kết quả 19200, Alice chỉ cần chia kết quả đó cho 4, cô sẽ có được câu trả lời chính xác 4800, trong suốt quá trình đó, C không biết số tiền điện thực tế và số tháng.

Mã hóa đồng cấu hoàn toàn cần thiết

Tuy nhiên, mã hóa đồng cấu đơn giản có thể bị phá vỡ. Mã hóa đồng cấu hoàn toàn thông qua việc giới thiệu các phép toán toán học phức tạp hơn và mã hóa đa lớp, khiến việc phá vỡ trở nên gần như không thể. Nó cho phép thực hiện số lần cộng và nhân tùy ý trên dữ liệu được mã hóa, điều này có nghĩa là gần như có thể xử lý bất kỳ vấn đề toán học phức tạp nào, đồng thời giữ cho dữ liệu hoàn toàn riêng tư.

Ứng dụng của FHE trong lĩnh vực AI

Mã hóa đồng cấu hoàn toàn trong lĩnh vực AI có tiềm năng ứng dụng to lớn. Nó có thể giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu trong quá trình đào tạo và sử dụng AI:

1. Người dùng có thể thực hiện mã hóa đồng cấu hoàn toàn cho dữ liệu nhạy cảm.
2. Hệ thống AI sử dụng dữ liệu mã hóa để tính toán và đào tạo.
3. Hệ thống xuất kết quả mã hóa.
4. Người dùng giải mã kết quả an toàn tại địa phương.

Cách này không chỉ đảm bảo rằng AI có được đủ dữ liệu huấn luyện mà còn bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, đạt được mục tiêu "cả hai đều cần".

Các trường hợp ứng dụng thực tế của mã hóa đồng cấu hoàn toàn

Trong ứng dụng thực tế, mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE) có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề nhạy cảm như nhận diện khuôn mặt. Nó cho phép máy móc xác định xem đó có phải là người thật hay không, trong khi không tiếp xúc với bất kỳ thông tin nhạy cảm nào về khuôn mặt. Tuy nhiên, việc tính toán FHE cần một lượng lớn sức mạnh tính toán, điều này đã thúc đẩy một số dự án phát triển phần cứng và kiến trúc mạng chuyên dụng để hỗ trợ cho việc tính toán FHE.

Ý nghĩa của FHE đối với AI và quyền riêng tư

Nếu AI có thể ứng dụng công nghệ mã hóa đồng cấu (FHE) trên quy mô lớn, sẽ giảm thiểu đáng kể các vấn đề về an ninh dữ liệu và quyền riêng tư hiện tại. Từ an ninh quốc gia đến bảo vệ quyền riêng tư cá nhân, công nghệ FHE đều có tiềm năng trở thành một tuyến phòng thủ quan trọng. Trong kỷ nguyên AI sắp tới, sự trưởng thành của công nghệ FHE có thể trở thành pháo đài cuối cùng để bảo vệ quyền riêng tư của con người.

Với sự phát triển của công nghệ, chúng tôi mong đợi sẽ thấy nhiều ứng dụng đổi mới của FHE trong các lĩnh vực khác nhau, mang lại những khả năng mới cho an ninh dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư.