Mã hóa đồng nhất ( FHE ) là một công nghệ mã hóa tiên tiến, cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa, từ đó xử lý dữ liệu trong khi bảo vệ quyền riêng tư. FHE có nhiều ứng dụng tiềm năng trong các lĩnh vực tài chính, y tế, điện toán đám mây, đặc biệt phù hợp với việc xử lý và phân tích dữ liệu dưới sự bảo vệ quyền riêng tư. Tuy nhiên, do chi phí tính toán và bộ nhớ lớn, việc thương mại hóa FHE vẫn cần thời gian.
Nguyên lý cơ bản của FHE là ẩn thông tin gốc thông qua đa thức và giới thiệu tiếng ồn ngẫu nhiên để tăng cường tính bảo mật. Để thực hiện tính toán sâu vô hạn, FHE đã áp dụng các kỹ thuật như chuyển đổi khóa, chuyển đổi mô-đun và hướng dẫn để quản lý tiếng ồn. Hiện tại, các phương án FHE phổ biến bao gồm BGV, BFV, CKKS và TFHE.
Mặc dù công nghệ FHE có triển vọng rộng lớn, nhưng thách thức lớn nhất mà nó phải đối mặt là hiệu suất tính toán. So với tính toán thông thường, chi phí tính toán của FHE có thể cao hơn hàng triệu lần. Để giải quyết vấn đề này, Cục Các Dự Án Nghiên Cứu Cao Cấp của Bộ Quốc Phòng Mỹ (DARPA) đã khởi động chương trình Dprive chuyên biệt, nhằm nâng cao tốc độ tính toán của FHE lên khoảng 1/10 so với tính toán thông thường. Chương trình này bắt đầu từ việc tăng kích thước từ của bộ xử lý, xây dựng chip ASIC chuyên dụng, thực hiện kiến trúc MIMD song song, nhằm cố gắng vượt qua các nút thắt về hiệu suất của FHE.
Trong lĩnh vực blockchain, FHE chủ yếu được sử dụng để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, bao gồm giao dịch riêng tư trên chuỗi, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu huấn luyện AI, bỏ phiếu riêng tư, v.v. Một số dự án như Fhenix, Privasea đang khám phá ứng dụng của FHE trong blockchain. Trong đó, công ty Zama đã phát triển một chuỗi công cụ FHE tương đối trưởng thành dựa trên giải pháp TFHE, cung cấp sự thuận tiện cho các dự án blockchain.
Mặc dù FHE vẫn đang ở giai đoạn đầu và gặp nhiều thách thức kỹ thuật, nhưng với sự phát triển của các chip chuyên dụng và việc đầu tư liên tục từ vốn, FHE có khả năng mang lại những thay đổi cách mạng trong tương lai, đặc biệt trong các lĩnh vực yêu cầu tính riêng tư cao như quốc phòng, tài chính và y tế. Là một công nghệ tiên tiến đầy triển vọng, FHE xứng đáng nhận được sự chú ý và khám phá liên tục từ ngành.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
15 thích
Phần thưởng
15
5
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
SocialAnxietyStaker
· 7giờ trước
Trễ cao đến mức không nói nên lời, sao có thể sử dụng được.
Xem bản gốcTrả lời0
RadioShackKnight
· 8giờ trước
Lại hoa mỹ, hãy nói sau khi thực tế.
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeCrybaby
· 8giờ trước
Khả năng tính toán chi phí cao như vậy, ai sẽ trả tiền đây!
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropHuntress
· 8giờ trước
Chi phí cao như vậy, các nhà đầu tư lại đang chú ý đến khái niệm chơi đùa với mọi người mới.
Xem bản gốcTrả lời0
BearMarketNoodler
· 8giờ trước
Quá lãng phí tài nguyên rồi, ai sẽ trả tiền cho khả năng tính toán?
Công nghệ FHE: Tương lai và thách thức của tính toán riêng tư trên Blockchain
FHE: Tương lai của tính toán bảo mật
Mã hóa đồng nhất ( FHE ) là một công nghệ mã hóa tiên tiến, cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa, từ đó xử lý dữ liệu trong khi bảo vệ quyền riêng tư. FHE có nhiều ứng dụng tiềm năng trong các lĩnh vực tài chính, y tế, điện toán đám mây, đặc biệt phù hợp với việc xử lý và phân tích dữ liệu dưới sự bảo vệ quyền riêng tư. Tuy nhiên, do chi phí tính toán và bộ nhớ lớn, việc thương mại hóa FHE vẫn cần thời gian.
Nguyên lý cơ bản của FHE là ẩn thông tin gốc thông qua đa thức và giới thiệu tiếng ồn ngẫu nhiên để tăng cường tính bảo mật. Để thực hiện tính toán sâu vô hạn, FHE đã áp dụng các kỹ thuật như chuyển đổi khóa, chuyển đổi mô-đun và hướng dẫn để quản lý tiếng ồn. Hiện tại, các phương án FHE phổ biến bao gồm BGV, BFV, CKKS và TFHE.
Mặc dù công nghệ FHE có triển vọng rộng lớn, nhưng thách thức lớn nhất mà nó phải đối mặt là hiệu suất tính toán. So với tính toán thông thường, chi phí tính toán của FHE có thể cao hơn hàng triệu lần. Để giải quyết vấn đề này, Cục Các Dự Án Nghiên Cứu Cao Cấp của Bộ Quốc Phòng Mỹ (DARPA) đã khởi động chương trình Dprive chuyên biệt, nhằm nâng cao tốc độ tính toán của FHE lên khoảng 1/10 so với tính toán thông thường. Chương trình này bắt đầu từ việc tăng kích thước từ của bộ xử lý, xây dựng chip ASIC chuyên dụng, thực hiện kiến trúc MIMD song song, nhằm cố gắng vượt qua các nút thắt về hiệu suất của FHE.
Trong lĩnh vực blockchain, FHE chủ yếu được sử dụng để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, bao gồm giao dịch riêng tư trên chuỗi, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu huấn luyện AI, bỏ phiếu riêng tư, v.v. Một số dự án như Fhenix, Privasea đang khám phá ứng dụng của FHE trong blockchain. Trong đó, công ty Zama đã phát triển một chuỗi công cụ FHE tương đối trưởng thành dựa trên giải pháp TFHE, cung cấp sự thuận tiện cho các dự án blockchain.
Mặc dù FHE vẫn đang ở giai đoạn đầu và gặp nhiều thách thức kỹ thuật, nhưng với sự phát triển của các chip chuyên dụng và việc đầu tư liên tục từ vốn, FHE có khả năng mang lại những thay đổi cách mạng trong tương lai, đặc biệt trong các lĩnh vực yêu cầu tính riêng tư cao như quốc phòng, tài chính và y tế. Là một công nghệ tiên tiến đầy triển vọng, FHE xứng đáng nhận được sự chú ý và khám phá liên tục từ ngành.