FHE: Công nghệ then chốt cho tính toán riêng tư trong tương lai

FHE (mã hóa hoàn toàn đồng điều) là một công nghệ mã hóa tiên tiến, cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa, qua đó xử lý dữ liệu trong khi bảo vệ quyền riêng tư. FHE có nhiều ứng dụng tiềm năng, đặc biệt trong các lĩnh vực cần bảo vệ quyền riêng tư trong xử lý và phân tích dữ liệu, như tài chính, y tế, điện toán đám mây, học máy, hệ thống bỏ phiếu, Internet vạn vật, bảo vệ quyền riêng tư trên blockchain, v.v. Tuy nhiên, việc thương mại hóa vẫn cần thời gian, thách thức chính nằm ở khối lượng tính toán và bộ nhớ lớn do thuật toán mang lại, khả năng mở rộng còn kém.

Nguyên lý cơ bản của FHE

Cốt lõi của FHE là sử dụng đa thức để ẩn thông tin gốc. Quy trình mã hóa FHE đơn giản như sau:

1. Chọn một đa thức khóa s(x)
2. Tạo đa thức ngẫu nhiên a(x)
3. Tạo đa thức “sai số” nhỏ e(x)
4. Văn bản rõ ràng mã hóa m: c(x) = m + a(x)*s(x) + e(x)

Khi giải mã, chỉ cần biết s(x), có thể phục hồi m từ c(x). Việc đưa vào tính ngẫu nhiên và sai số có thể tăng cường tính bảo mật.

Để hỗ trợ tính toán trên dữ liệu mã hóa, FHE chuyển đổi phép toán thành “mạch”. Nhưng mỗi phép toán đều làm tăng độ ồn, khi độ ồn quá lớn sẽ không thể giải mã chính xác. Để giải quyết vấn đề này, FHE đã áp dụng các công nghệ then chốt sau:

• Chuyển đổi khóa: Nén kích thước văn bản mật
• Chuyển đổi bậc: kiểm soát sự gia tăng tiếng ồn
• Bootstrap: Đặt lại tiếng ồn về mức ban đầu

Hiện tại, các giải pháp 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

Thách thức chính của FHE là chi phí tính toán khổng lồ của nó. So với tính toán thông thường, tốc độ tính toán của FHE chậm hơn khoảng 1 triệu lần. Để cải thiện hiệu suất FHE, Cơ quan Nghiên cứu Quốc phòng Tiên tiến của Mỹ (DARPA) đã khởi động chương trình Dprive vào năm 2021, với mục tiêu tăng tốc độ tính toán của FHE lên 1/10 so với tính toán thông thường. Chương trình chủ yếu tập trung vào các lĩnh vực sau:

1. Tăng kích thước từ của bộ xử lý
2. Phát triển bộ xử lý ASIC chuyên dụng
3. Xây dựng kiến trúc song song MIMD

Mặc dù tiến triển chậm, nhưng về lâu dài, công nghệ FHE vẫn có ý nghĩa quan trọng trong việc bảo vệ dữ liệu nhạy cảm, đặc biệt trong các lĩnh vực quân sự, y tế và tài chính.

Ứng dụng của FHE trong blockchain

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

• Quyền riêng tư trên chuỗi
• Quyền riêng tư dữ liệu đào tạo AI
• Bỏ phiếu trên chuỗi riêng tư
• Kiểm tra giao dịch riêng tư trên chuỗi
• Giải pháp tiềm năng cho vấn đề MEV

Tuy nhiên, FHE cũng phải đối mặt với những thách thức như yêu cầu tăng cường đáng kể về khả năng vận hành của nút và giảm thông lượng mạng.

Các dự án FHE chính

Các dự án FHE chính hiện nay bao gồm:

• Zama: Cung cấp ngăn xếp phát triển dựa trên TFHE
• Fhenix: Xây dựng Layer 2 ưu tiên quyền riêng tư
• Privasea: Hướng tới tính toán dữ liệu LLM
• Inco Network: Xây dựng FHE Layer 1
• Arcium: Sự kết hợp của nhiều công nghệ mật mã
• Mind Network: Đường đua Restaking

Trong đó, Zama là nhà cung cấp công nghệ FHE được hầu hết các dự án sử dụng.

Triển vọng tương lai

Công nghệ FHE vẫn đang ở giai đoạn đầu, phát triển chậm hơn so với công nghệ ZK. Nhưng với việc tăng cường sự chú ý của vốn và phát triển chip chuyên dụng cho FHE, FHE có khả năng mang lại những biến đổi sâu sắc trong các lĩnh vực quốc phòng, tài chính, y tế. Việc triển khai chip FHE sẽ là điều kiện quan trọng cho sự thương mại hóa của nó.

Mặc dù phải đối mặt với nhiều thách thức kỹ thuật, nhưng với tư cách là một công nghệ tiên tiến có nhu cầu rõ ràng, FHE vẫn có nhiều tiềm năng trong tương lai. Nó hứa hẹn sẽ giải phóng tiềm năng khổng lồ của dữ liệu riêng tư kết hợp với các công nghệ mới nổi như thuật toán lượng tử, mở ra sự phát triển bùng nổ.