FHE: Con đường tương lai của tính toán riêng tư

FHE (mã hóa hoàn toàn đồng nhất) là một công nghệ mã hóa tiên tiến, cho phép tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã được mã hóa, từ đó thực hiện xử lý dữ liệu trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư. Công nghệ này có triển vọng ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực nhạy cảm về quyền riêng tư dữ liệu như tài chính, y tế, điện toán đám mây. Tuy nhiên, việc thương mại hóa FHE vẫn đối mặt với nhiều thách thức, chủ yếu là do chi phí tính toán và bộ nhớ lớn, cũng như khả năng mở rộng chưa đủ.

Nguyên lý cơ bản của FHE

Ý tưởng cốt lõi của FHE là ẩn dữ liệu gốc thông qua các phép toán đa thức phức tạp. Cụ thể là:

1. Chọn một đa thức khóa s(x)
2. Tạo một đa thức ngẫu nhiên a(x)
3. Tạo một đa thức "nhiễu" nhỏ e(x)
4. Văn bản mã hóa m: c(x) = m + a(x)*s(x) + e(x)

Khi giải mã, chỉ cần biết khóa s(x), có thể khôi phục m từ c(x). Việc đưa vào đa thức ngẫu nhiên và tiếng ồn nhằm tăng cường tính bảo mật, ngăn chặn việc suy luận quy luật thông qua việc nhập lặp đơn giản.

Nhưng việc đưa vào tiếng ồn cũng mang lại thách thức - khi số lần tính toán tăng lên, tiếng ồn sẽ tích lũy liên tục, cuối cùng có thể dẫn đến việc không thể giải mã chính xác. Để giải quyết vấn đề này, FHE đã áp dụng một số công nghệ:

• Chuyển đổi khóa: Nén kích thước mật mã
• Chuyển đổi mô-đun: kiểm soát sự gia tăng tiếng ồn
• Bootstrap: Đặt lại độ ồn về mức ban đầu

Trong đó, Bootstrap là chìa khóa để thực hiện FHE thực sự, nhưng cũng là thao tác tốn tài nguyên tính toán nhất.

Những thách thức mà FHE phải đối mặt

Vấn đề lớn nhất của FHE là hiệu suất tính toán kém. Ngay cả những phép toán đơn giản, chi phí tính toán dưới FHE cũng có thể gấp hàng triệu lần so với tính toán thông thường. Để cải thiện tình trạng này, Cơ quan Dự án Nghiên cứu Quốc phòng tiên tiến của Mỹ (DARPA) đã khởi động chương trình DPRIVE vào năm 2021, với mục tiêu nâng cao tốc độ tính toán của FHE lên 1/10 so với tính toán thông thường. Chương trình chủ yếu tập trung vào một số khía cạnh sau:

1. Tăng kích thước từ của bộ xử lý để hỗ trợ số mô lớn hơn
2. Phát triển bộ xử lý ASIC chuyên dụng
3. Xây dựng kiến trúc song song MIMD

Mặc dù kế hoạch DPRIVE sắp kết thúc, nhưng dường như tiến triển không như mong đợi. Điều này cho thấy việc thương mại hóa công nghệ FHE vẫn cần thời gian.

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 trường hợp ứng dụng bao gồm:

• Bảo vệ quyền riêng tư trên chuỗi
• Quyền riêng tư dữ liệu huấn luyện AI
• Bỏ phiếu trên chuỗi riêng tư
• Kiểm tra giao dịch riêng tư trên chuỗi
• Giải pháp MEV tiềm năng

Tuy nhiên, chi phí tính toán cao của FHE cũng mang đến thách thức cho việc áp dụng của nó trong blockchain, có thể làm giảm đáng kể lưu lượng mạng.

Các dự án FHE chính

Các dự án chính trong lĩnh vực FHE hiện tại bao gồm:

• Zama: Dựa trên giải pháp TFHE, cung cấp đầy đủ ngăn xếp phát triển FHE
• Fhenix: Xây dựng Optimism Layer 2 ưu tiên quyền riêng tư
• Privasea: Cam kết ứng dụng FHE trong tính toán dữ liệu LLM
• Inco Network: Xây dựng mạng Layer 1 dựa trên FHE
• Arcium: Kết hợp nhiều công nghệ mật mã như FHE, MPC và ZK
• Mind Network: Khám phá ứng dụng của FHE trong lĩnh vực Restaking
• Octra: Sử dụng công nghệ hypergraphs độc đáo để thực hiện FHE

Triển vọng tương lai

Mặc dù công nghệ FHE hiện vẫn đang ở giai đoạn đầu và đối mặt với nhiều thách thức, nhưng tiềm năng của nó trong việc bảo vệ quyền riêng tư không thể bị bỏ qua. Với sự đầu tư nhiều hơn từ vốn và nhân tài, cũng như phát triển phần cứng chuyên dụng, FHE dự kiến sẽ mang lại những bước đột phá lớn trong tương lai. Đặc biệt trong các lĩnh vực như quốc phòng, tài chính, y tế, nơi yêu cầu về quyền riêng tư dữ liệu rất cao, FHE có thể gây ra những biến đổi sâu sắc.

Việc triển khai chip FHE sẽ là cột mốc quan trọng trong việc thương mại hóa công nghệ này. Hiện tại, đã có nhiều công ty như Intel, Chain Reaction, Optalysys đang khám phá lĩnh vực này. Khi chip FHE trưởng thành, kết hợp với các công nghệ tiên tiến như tính toán lượng tử, sẽ có khả năng giải phóng tiềm năng đổi mới to lớn.