FHE: Ranh giới mới trong bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu

FHE( mã hóa hoàn toàn đồng nhất) là một công nghệ mã hóa tiên tiến, cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa, từ đó xử lý dữ liệu trong khi bảo vệ quyền riêng tư. FHE có ứng dụng tiềm năng trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế, điện toán đám mây, nhưng do chi phí tính toán rất lớn, việc thương mại hóa vẫn cần thời gian.

Nguyên lý cơ bản của FHE

Cốt lõi của FHE là sử dụng đa thức để ẩn dữ liệu gốc. Hệ thống FHE đơn giản có thể bao gồm:

• Chọn một đa thức khóa s(x)
• Tạo một đa thức ngẫu nhiên a(x)
• Tạo một đa thức "nhiễu" nhỏ e(x)
• Mã hóa văn bản m: c(x) = m + a(x)*s(x) + e(x)

Khi giải mã, chỉ cần biết s(x) là có thể khôi phục văn bản gốc. Việc đưa vào tiếng ồn nhằm tăng cường độ an toàn, nhưng cũng mang lại thách thức - tiếng ồn sẽ tích lũy theo tính toán, cuối cùng có thể dẫn đến việc không giải mã đúng.

Để giải quyết vấn đề tiếng ồn, FHE đã áp dụng một số công nghệ:

• Chuyển đổi khóa: Giảm kích thước văn bản mã hóa
• Chuyển đổi mô-đun: Giảm ngân sách tiếng ồn
• Tự khởi động: Đặt lại tiếng ồn về mức ban đầu

Hiện nay, các giải pháp FHE chủ yếu đều dựa trên công nghệ tự khởi động, nhưng chi phí tính toán vẫn còn rất lớn.

Những thách thức mà FHE phải đối mặt

Thách thức chính của FHE nằm ở chi phí tính toán khổng lồ của nó. Theo ước tính, tính toán FHE chậm hơn khoảng 1 triệu lần so với tính toán thông thường. Để giải quyết vấn đề này, Cơ quan Dự án Nghiên cứu Quốc phòng Tiên tiến của Mỹ (DARPA) đã khởi động chương trình DPRIVE, nhằm nâng cao tốc độ tính toán FHE lên 1/10 tốc độ của tính toán thông thường.

Kế hoạch DPRIVE chủ yếu tập trung vào các khía cạnh sau:

• Tăng độ dài từ của bộ xử lý
• Phát triển bộ xử lý ASIC chuyên dụng
• Xây dựng kiến trúc song song MIMD

Mặc dù tiến triển chậm, nhưng công nghệ FHE vẫn có ý nghĩa quan trọng trong việc bảo vệ dữ liệu nhạy cảm, đặc biệt là trong thời đại hậu lượng tử.

Ứng dụng của FHE trong blockchain

Trong lĩnh vực blockchain, FHE chủ yếu được sử dụng để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, các ứng dụng bao gồm:

• Bảo vệ quyền riêng tư trên chuỗi
• Quyền riêng tư dữ liệu đào tạo AI
• Bỏ phiếu trên chuỗi riêng tư
• Giảm thiểu MEV

Tuy nhiên, FHE cũng đối mặt với những thách thức như giảm băng thông mạng, tăng yêu cầu vận hành nút.

Dự án FHE chính

Hiện tại, các dự án FHE chính bao gồm:

• Zama: Dựa trên giải pháp TFHE, cung cấp đầy đủ ngăn xếp phát triển
• Fhenix: Xây dựng Optimism Layer 2 ưu tiên quyền riêng tư
• Privasea: Tập trung vào tính toán dữ liệu LLM
• Inco Network: Xây dựng FHE Layer 1
• Mind Network: Kết hợp chế độ Restaking
• Octra: Áp dụng công nghệ hypergraphs độc đáo để thực hiện FHE

Triển vọng

Công nghệ FHE vẫn đang ở giai đoạn đầu và đối mặt với nhiều thách thức. Tuy nhiên, với sự phát triển của các chip chuyên dụng và việc đầu tư nhiều hơn từ vốn, FHE có khả năng mang lại những biến đổi sâu sắc trong các lĩnh vực quốc phòng, tài chính, y tế. Mặc dù con đường thương mại hóa còn dài, FHE với tư cách là một công cụ quan trọng trong việc bảo vệ quyền riêng tư, có tiềm năng phát triển rất lớn trong tương lai.