Tài sản tiền điện tử thị trường tuần báo và Mã hóa đồng cấu kỹ thuật phân tích

Tính đến ngày 13 tháng 10, một nền tảng dữ liệu đã thực hiện phân tích thống kê về tần suất thảo luận và biến động giá của các Tài sản tiền điện tử chính:

Số lần thảo luận về Bitcoin trong tuần trước là 12.52K, giảm 0.98% so với tuần trước, giá đóng cửa vào Chủ nhật là 63916 USD, tăng 1.62% so với tuần trước.

Số lần thảo luận về Ethereum trong tuần trước là 3.63K, tăng 3.45% so với tuần trước, giá đóng cửa vào Chủ nhật là 2530 USD, giảm 4% so với tuần trước.

Số lần thảo luận về TON trong tuần trước là 782, giảm 12.63% so với tuần trước, giá đóng cửa vào Chủ nhật là 5.26 USD, giảm nhẹ 0.25% so với tuần trước.

Mã hóa đồng cấu (Fully Homomorphic Encryption, FHE) là một công nghệ rất hứa hẹn trong lĩnh vực mật mã học. Lợi thế cốt lõi của nó là cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần quá trình giải mã, điều này cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho việc bảo vệ quyền riêng tư và xử lý dữ liệu. FHE có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế, điện toán đám mây, học máy, hệ thống bỏ phiếu, Internet vạn vật và bảo vệ quyền riêng tư trong blockchain. Tuy nhiên, mặc dù có triển vọng ứng dụng rộng lớn, FHE vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức trên con đường thương mại hóa.

Lợi thế và ứng dụng của FHE

Ưu điểm lớn nhất của mã hóa đồng cấu là bảo vệ quyền riêng tư. Ví dụ, khi một công ty cần sử dụng khả năng tính toán của một công ty khác để phân tích dữ liệu nhưng không muốn bên kia tiếp xúc với nội dung cụ thể, FHE có thể phát huy tác dụng. Chủ sở hữu dữ liệu có thể chuyển dữ liệu đã được mã hóa cho bên tính toán để phân tích, kết quả tính toán vẫn giữ nguyên trạng thái mã hóa. Chủ sở hữu dữ liệu sẽ giải mã sau đó để nhận được kết quả phân tích, vừa bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, vừa hoàn thành nhiệm vụ tính toán cần thiết.

Cơ chế bảo vệ quyền riêng tư này đặc biệt quan trọng đối với các ngành nhạy cảm về dữ liệu như tài chính và y tế. Khi công nghệ điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo phát triển, an ninh dữ liệu ngày càng trở thành tâm điểm chú ý. FHE có thể cung cấp bảo vệ tính toán đa bên trong những tình huống này, cho phép các bên hợp tác mà không tiết lộ thông tin riêng tư. Trong công nghệ blockchain, FHE nâng cao tính minh bạch và an toàn của xử lý dữ liệu thông qua các chức năng bảo vệ quyền riêng tư trên chuỗi và kiểm tra giao dịch riêng tư.

So sánh FHE với các phương thức mã hóa khác

Trong lĩnh vực Web3, FHE, bằng chứng không biết (ZK), tính toán đa bên (MPC) và môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) là những phương pháp bảo vệ quyền riêng tư chính. Khác với ZK, FHE có thể thực hiện nhiều thao tác trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu trước. MPC cho phép các bên thực hiện tính toán trong điều kiện dữ liệu được mã hóa mà không cần chia sẻ thông tin riêng tư. TEE cung cấp tính toán trong một môi trường an toàn, nhưng tính linh hoạt trong xử lý dữ liệu thì tương đối hạn chế.

Các công nghệ mã hóa này đều có những ưu điểm riêng, nhưng trong việc hỗ trợ các nhiệm vụ tính toán phức tạp, FHE thể hiện đặc biệt xuất sắc. Tuy nhiên, FHE vẫn phải đối mặt với những vấn đề về chi phí tính toán cao và khả năng mở rộng kém trong các ứng dụng thực tế, điều này hạn chế hiệu suất của nó trong các ứng dụng thời gian thực.

Hạn chế và thách thức của FHE

Mặc dù lý thuyết FHE có nền tảng mạnh mẽ, nhưng nó đã gặp phải những thách thức thực tiễn trong ứng dụng thương mại:

1. Chi phí tính toán quy mô lớn: FHE cần nhiều tài nguyên tính toán, so với tính toán không mã hóa, chi phí tính toán của nó tăng đáng kể. Đối với các phép toán đa thức bậc cao, thời gian xử lý tăng theo bậc đa thức, khó đáp ứng nhu cầu tính toán theo thời gian thực. Giảm chi phí cần phụ thuộc vào phần cứng chuyên dụng tăng tốc, nhưng điều này cũng làm tăng độ phức tạp của việc triển khai.

2. Khả năng vận hành hạn chế: Mặc dù FHE có thể thực hiện phép cộng và phép nhân trên dữ liệu đã mã hóa, nhưng hỗ trợ cho các phép toán phi tuyến phức tạp là hạn chế, điều này tạo ra một nút thắt cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo như mạng nơ-ron sâu. Hiện tại, các giải pháp FHE chủ yếu phù hợp với các phép toán tuyến tính và đa thức đơn giản, ứng dụng của các mô hình phi tuyến bị hạn chế đáng kể.

3. Sự phức tạp của hỗ trợ nhiều người dùng: FHE hoạt động tốt trong kịch bản đơn người dùng, nhưng khi liên quan đến tập dữ liệu nhiều người dùng, độ phức tạp của hệ thống tăng lên đáng kể. Khung FHE nhiều khóa được đề xuất vào năm 2013 cho phép các tập dữ liệu mã hóa với các khóa khác nhau hoạt động, nhưng việc quản lý khóa và độ phức tạp của kiến trúc hệ thống tăng lên đáng kể.

Sự kết hợp giữa Mã hóa đồng cấu và trí tuệ nhân tạo

Trong thời đại dữ liệu hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, nhưng lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu khiến người dùng thường không muốn chia sẻ thông tin nhạy cảm. FHE cung cấp giải pháp bảo vệ quyền riêng tư trong lĩnh vực AI. Trong môi trường điện toán đám mây, dữ liệu thường được mã hóa trong quá trình truyền tải và lưu trữ, nhưng trong quá trình xử lý thường ở trạng thái văn bản thuần túy. Thông qua FHE, dữ liệu của người dùng có thể được xử lý trong khi vẫn giữ nguyên trạng thái mã hóa, đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu.

Lợi thế này đặc biệt quan trọng dưới yêu cầu của các quy định như GDPR, vì những quy định này yêu cầu người dùng có quyền biết về cách thức xử lý dữ liệu và đảm bảo rằng dữ liệu được bảo vệ trong quá trình truyền tải. Mã hóa đầu cuối của FHE cung cấp sự đảm bảo về tính tuân thủ và an toàn dữ liệu.

Ứng dụng và dự án hiện tại của FHE trong blockchain

FHE trong ứng dụng blockchain chủ yếu tập trung vào việc bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, bao gồm quyền riêng tư trên chuỗi, quyền riêng tư dữ liệu đào tạo AI, quyền riêng tư bỏ phiếu trên chuỗi và xem xét giao dịch riêng tư trên chuỗi. Hiện tại, nhiều dự án đang sử dụng công nghệ FHE để thúc đẩy việc thực hiện bảo vệ quyền riêng tư:

1. Một nhà cung cấp giải pháp FHE đã xây dựng công nghệ được ứng dụng rộng rãi trong nhiều dự án bảo vệ quyền riêng tư.

2. Một dự án dựa trên công nghệ TFHE, tập trung vào phép toán Boolean và phép toán số nguyên độ dài thấp, và đã xây dựng một ngăn xếp phát triển FHE cho ứng dụng blockchain và AI.

3. Có dự án phát triển ngôn ngữ hợp đồng thông minh mới và thư viện HyperghraphFHE, phù hợp với mạng blockchain.

4. Một dự án sử dụng FHE để thực hiện bảo vệ quyền riêng tư trong mạng tính toán AI, hỗ trợ nhiều mô hình AI.

5. Một dự án kết hợp FHE với trí tuệ nhân tạo, cung cấp môi trường AI phi tập trung và bảo vệ quyền riêng tư.

6. Còn có các dự án như là giải pháp Layer 2 cho Ethereum, hỗ trợ FHE Rollups và FHE Coprocessors, tương thích với EVM và hỗ trợ hợp đồng thông minh được viết bằng Solidity.

Kết luận

FHE như một công nghệ tiên tiến có khả năng thực hiện tính toán trên dữ liệu mã hóa, có những lợi thế đáng kể trong việc bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu. Mặc dù hiện tại, việc ứng dụng thương mại FHE vẫn phải đối mặt với những khó khăn về chi phí tính toán lớn và khả năng mở rộng kém, nhưng thông qua việc tăng tốc phần cứng và tối ưu hóa thuật toán, những vấn đề này có thể dần được giải quyết. Hơn nữa, với sự phát triển của công nghệ blockchain, FHE sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc bảo vệ quyền riêng tư và tính toán an toàn. Trong tương lai, FHE có khả năng trở thành công nghệ cốt lõi hỗ trợ tính toán bảo vệ quyền riêng tư, mang lại những bước đột phá cách mạng mới cho an toàn dữ liệu.