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

Gần đây, thị trường tiền điện tử trở nên yên ả, điều này đã cho chúng ta nhiều thời gian hơn để khám phá một số công nghệ mới nổi. Mặc dù thị trường tiền điện tử năm 2024 không ấn tượng như những năm trước, nhưng vẫn có một số công nghệ mới đang tiến tới sự trưởng thành, và chủ đề mà chúng ta sẽ thảo luận hôm nay chính là một trong số đó: mã hóa đồng cấu hoàn toàn (Fully Homomorphic Encryption, viết tắt là FHE).

Để hiểu khái niệm phức tạp FHE này, chúng ta cần phải hiểu trước "mã hóa" là gì, "đồng cấu" là gì, và tại sao lại có chữ "toàn".

Mã hóa của các khái niệm cơ bản

Cách mã hóa đơn giản nhất mà chúng ta đều quen thuộc. Chẳng hạn, Alice muốn gửi một thông điệp bí mật cho Bob "1314 520", nhưng cần phải qua bên thứ ba C để truyền. Để bảo mật, Alice có thể nhân mỗi số với 2, trở thành "2628 1040". Bob nhận được, chia mỗi số cho 2, thì sẽ giải mã được thông tin gốc. Đây là một phương pháp mã hóa đối xứng đơn giản.

Mã hóa đồng cấu nâng cao

Bây giờ giả sử Alice chỉ mới 7 tuổi, chỉ biết cách thực hiện các phép toán cơ bản là nhân 2 và chia 2. Cô ấy cần tính tiền điện trong 12 tháng ở nhà, mỗi tháng 400 nhân dân tệ, nhưng điều này vượt quá khả năng tính toán của cô ấy. Cô ấy không muốn người khác biết thông tin cụ thể về tiền điện, vì vậy cô ấy đã mã hóa dữ liệu bằng cách nhân 2, để C tính 800 nhân 24. C đã tính ra 19200, sau đó Alice chia cho 4, nhận được số tiền nợ thực tế là 4800 nhân dân tệ.

Đây là một ví dụ đơn giản về mã hóa đồng cấu. 800 nhân 24 thực ra là ánh xạ của 400 nhân 12, hình thái trước và sau khi mã hóa vẫn giống nhau, vì vậy được gọi là "đồng cấu". Cách này cho phép ủy quyền cho bên thứ ba không đáng tin cậy thực hiện tính toán, đồng thời bảo vệ dữ liệu nhạy cảm không bị rò rỉ.

Tại sao cần "mã hóa đồng cấu hoàn toàn"

Tuy nhiên, vấn đề trong thế giới thực thường phức tạp hơn. Nếu C có thể giải mã dữ liệu gốc của Alice bằng phương pháp thử tất cả, thì cần một phương pháp mã hóa cao cấp hơn.

Mã hóa đồng cấu hoàn toàn có mục tiêu cho phép thực hiện bất kỳ số lần phép cộng và phép nhân nào trên dữ liệu đã mã hóa, chứ không chỉ giới hạn ở các phép toán đơn giản cụ thể. Điều này cho phép xử lý các vấn đề toán học phức tạp hơn, đồng thời gần như hoàn toàn loại trừ khả năng bên thứ ba có thể nhìn trộm dữ liệu gốc thông qua mã hóa nhiều lần.

Đến năm 2009, công nghệ mã hóa đồng cấu mới vượt qua được giới hạn chỉ hỗ trợ "mã hóa đồng cấu một phần". Các học giả như Gentry đã đưa ra những ý tưởng mới mở ra con đường cho mã hóa đồng cấu hoàn toàn.

Ứng dụng của FHE

Một ứng dụng quan trọng của công nghệ FHE là trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. AI cần một lượng lớn dữ liệu để huấn luyện, nhưng nhiều dữ liệu có tính nhạy cảm cao. FHE có thể xử lý dữ liệu mã hóa trong khi bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu.

Cụ thể, người dùng có thể:

1. Mã hóa dữ liệu nhạy cảm thông qua mã hóa đồng cấu hoàn toàn
2. Cung cấp dữ liệu mã hóa cho AI để thực hiện tính toán
3. AI trả về kết quả mã hóa

Người dùng sau đó có thể giải mã kết quả một cách an toàn tại địa phương, tận dụng sức mạnh tính toán mạnh mẽ của AI mà không làm lộ dữ liệu gốc.

Phương pháp này đặc biệt phù hợp với các hệ thống AI không giám sát, vì chúng về bản chất là xử lý dữ liệu vector, không cần phải hiểu ý nghĩa cụ thể của đầu vào.

Tầm quan trọng của FHE trong thời đại AI

Với sự phổ biến của công nghệ AI, vấn đề quyền riêng tư và an ninh dữ liệu trở nên ngày càng quan trọng. Từ việc mở khóa khuôn mặt trên điện thoại cá nhân đến việc bảo vệ thông tin tình báo cấp quốc gia, công nghệ FHE có thể trở thành công cụ bảo vệ quyền riêng tư vô cùng quan trọng.

Tuy nhiên, việc áp dụng FHE vẫn đối mặt với thách thức, chủ yếu là vì nó cần một lượng tài nguyên tính toán lớn. Một số dự án đang cố gắng giải quyết vấn đề này bằng cách xây dựng các mạng lưới tính toán chuyên dụng.

Nếu công nghệ FHE có thể được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực AI, nó sẽ thúc đẩy sự phát triển của AI một cách đáng kể, đồng thời giảm bớt lo ngại của mọi người về quyền riêng tư dữ liệu. Trong kỷ nguyên thông tin này, FHE có thể trở thành hàng rào cuối cùng bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu của cá nhân và tổ chức.