Mã hóa đồng cấu hoàn toàn FHE: Người bảo vệ quyền riêng tư trong thời đại AI

Thời gian gần đây, thị trường có phần ảm đạm, điều này đã cho chúng ta thêm thời gian để chú ý đến sự phát triển của 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 trưởng thành. Hôm nay, chúng ta sẽ tập trung vào một công nghệ thu hút sự chú ý: mã hóa đồng cấu hoàn toàn (Fully Homomorphic Encryption, viết tắt là FHE).

Để hiểu khái niệm phức tạp FHE này, chúng ta cần hiểu rõ ý nghĩa của "mã hóa" và "đồng cấu", cũng như tại sao cần phải có "toàn" đồng cấu.

Khái niệm cơ bản về mã hóa

Mã hóa là một phương pháp phổ biến để bảo vệ an ninh thông tin. Giả sử Alice muốn truyền đạt một thông điệp bí mật cho Bob là "1314 520", nhưng phải thông qua bên thứ ba C để truyền. Để đảm bảo an ninh thông tin, Alice có thể sử dụng một phương pháp mã hóa đơn giản, chẳng hạn như nhân mỗi số với 2, biến thành "2628 1040". Khi Bob nhận được tin nhắn, anh chỉ cần chia mỗi số cho 2, anh sẽ có được thông tin gốc. Phương pháp này cho phép cả hai bên hoàn thành việc truyền thông bí mật mà không cần tin tưởng vào người truyền.

Mã hóa đồng cấu nâng cao

Mã hóa đồng cấu thì tiến xa hơn. Hãy tưởng tượng Alice mới 7 tuổi, chỉ biết những phép toán cơ bản như nhân 2 và chia 2. Cô cần tính tổng hóa đơn điện trong 12 tháng của gia đình, mỗi tháng 400 nhân dân tệ, nhưng không muốn người khác biết số tiền cụ thể. Vì vậy, cô nhân 400 và 12 với 2, nói với C rằng hãy tính 800 nhân 24. C tính ra 19200, sau đó Alice chia kết quả cho 4 để có được câu trả lời đúng là 4800 nhân dân tệ. Trong quá trình này, C đã giúp hoàn thành phép toán phức tạp, nhưng không biết dữ liệu thực tế, thể hiện đặc tính của mã hóa đồng cấu.

Sự cần thiết của mã hóa đồng cấu hoàn toàn

Tuy nhiên, mã hóa đồng cấu đơn giản vẫn có những hạn chế. Nếu C đủ thông minh, có thể phá vỡ dữ liệu gốc thông qua phương pháp thử và sai. Mã hóa đồng cấu hoàn toàn bằng cách đưa ra tiếng ồn và phép toán phức tạp hơn, khiến việc giải mã trở nên gần như không thể. Nó cho phép thực hiện bất kỳ số lần phép cộng và phép nhân nào trên dữ liệu được mã hóa và vẫn có thể nhận được kết quả đúng sau khi giải mã. Công nghệ này chỉ đạt được những tiến bộ đột phá vào năm 2009.

Ứng dụng FHE trong lĩnh vực AI

Công nghệ FHE có tiềm năng lớn trong lĩnh vực AI. Một trong những thách thức lớn mà sự phát triển AI hiện nay phải đối mặt là làm thế nào để có được đủ dữ liệu huấn luyện trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu. FHE cung cấp một giải pháp khả thi:

1. Người dùng có thể mã hóa dữ liệu nhạy cảm bằng cách sử dụng mã hóa đồng cấu.
2. Cung cấp dữ liệu mã hóa cho AI để thực hiện tính toán.
3. AI xuất mã hóa kết quả.
4. Người dùng giải mã kết quả trong môi trường an toàn cục bộ.

Cách này đã cho phép AI thực hiện các nhiệm vụ tính toán mà không tiếp xúc với dữ liệu nhạy cảm gốc, từ đó nâng cao đáng kể tính an toàn trong việc sử dụng dữ liệu.

Ứng dụng thực tế của FHE

Công nghệ FHE có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như nhận diện khuôn mặt. Nó có khả năng cho phép máy móc xác định xem đó có phải là người thật hay không mà vẫn bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Tuy nhiên, tính toán FHE cần một sức mạnh tính toán lớn, điều này đã thúc đẩy một số dự án bắt đầu xây dựng mạng lưới sức mạnh tính toán và cơ sở hạ tầng hỗ trợ.

Nếu công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn có thể được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực AI, nó sẽ giảm bớt đáng kể các vấn đề về quyền riêng tư và an ninh dữ liệu mà AI hiện đang phải đối mặt. Từ thông tin tình báo quân sự trong xung đột quốc tế đến việc mở khóa điện thoại trong cuộc sống hàng ngày, mã hóa đồng cấu hoàn toàn có thể trở thành công nghệ quan trọng để bảo vệ quyền riêng tư.

Trong kỷ nguyên AI phát triển nhanh chóng này, sự trưởng thành của công nghệ FHE chắc chắn sẽ trở thành rào cản quan trọng cho con người trong việc bảo vệ quyền riêng tư cá nhân. Nó cung cấp cho chúng ta khả năng duy trì an toàn dữ liệu trong khi tận hưởng sự tiện lợi mà AI mang lại.