ตลาดยังไม่ดีเมื่อเร็ว ๆ นี้ ทำให้ฉันมีเวลาว่างในการแบ่งปันความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีใหม่ ๆ ในขณะที่ตลาดเคริปโทในปี 2024 ไม่ได้มีความน่าตื่นเตื่นเหมือนก่อนหน้านี้ ยังมีเทคโนโลยีรุกฝูงที่กำลังพยายามเป็นเรื่องหลัก เช่นหัวข้อปัจจุบัน: "การเข้ารหัสแบบประมวลผลได้เต็มรูปแบบ (fhe)"

วิทัลิค บุตริน ยังเขียนบทความเกี่ยวกับ FHE เมื่อเดือนพฤษภาคมที่ผมขอแนะนำให้อ่านหากคุณสนใจ

FHE คืออะไร?

เพื่อให้เข้าใจถึงคําว่า Homomorphic Encryption (FHE) คุณต้องรู้ว่า "การเข้ารหัส" และ "homomorphism" หมายถึงอะไรและทําไม "อย่างเต็มที่" จึงมีความสําคัญ

1. การเข้ารหัสคืออะไร?

การเข้ารหัสเป็นแนวคิดที่คุ้นเคย ตัวอย่างเช่น อลิซต้องการส่งข้อความลับถึงบ็อบ เช่น “1314 520”

หากฝ่ายที่สาม, c, กำลังส่งข้อความแต่ต้องเก็บไว้เป็นความลับ, alice สามารถเข้ารหัสโดยการคูณทุกรายการด้วย 2, เปลี่ยนมันเป็น “2628 1040”

บ็อบถอดรหัสโดยการหารทุกตัวเลขด้วย 2 โดยเปิดเผยข้อความเดิม "1314 520"

นี่คือการเข้ารหัสแบบสมมาตรซึ่งทำให้ Alice และ Bob สื่อสารอย่างปลอดภัย แม้ว่า C จะมีการเข้ามาเกี่ยวข้อง สิ่งนี้เป็นสิ่งที่มักจะเห็นในหนังสืบสวน

2. การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกคืออะไร?

ตอนนี้เรามาทำให้สถานการณ์ของ Alice ซับซ้อนขึ้น:

alice is only 7 years old;

เธอรู้แค่การคำนวณเลขพื้นฐานเช่นคูณและหารด้วย 2 เท่านั้น

เอลิสต้องจ่ายค่าไฟฟ้ารายเดือน 400 หยวน แต่เธอค้างชำระมา 12 เดือน การคำนวณ 400 * 12 ยากเกินไปสำหรับเธอ

เธอไม่ต้องการให้ผู้อื่นทราบจำนวนเงินใบเสร็จของเธอเพื่อนั้นเธอขอให้ซีช่วยโดยไม่เปิดเผยข้อมูลที่ละเอียด

เอลิซใช้การคูณเพื่อเข้ารหัสตัวเลขของเธอ และบอกให้ c คำนวณเลข 800 24 (which is (400 2) (12 2)).

c, เป็นคนใหญ่ ๆ คำนวณ 800 * 24 = 19200 และบอกแอลิซ แอลิซจึงหาร 19200 ด้วย 4 (2 สองครั้ง) เพื่อหาว่าเธอเต็ม 4800 บาท.

คุณเห็นมั้ย? นี่คือรูปแบบที่ง่ายที่สุดของการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกโดยใช้การคูณ ที่ 80024 คือเพียงเวอร์ชันที่ถูกแปลงของ 40012. รูปร่างก่อนและหลังการเปลี่ยนแปลงเป็นสิ่งเดียวกันในพื้นฐาน นั่นคือเหตุผลที่มันเรียกว่า "โฮโมมอร์ฟิก"

วิธีการเข้ารหัสนี้ช่วยให้บุคคลสามารถขอให้ฝ่ายที่ไม่น่าเชื่อถือทำการคำนวณในขณะที่ยังคงเก็บตัวเลขที่ละเอียดอ่อนของพวกเขาเป็นความลับ

3. ทำไมต้องใช้การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิก "เต็มรูปแบบ"?

ในโลกของความเป็นจริง สิ่งต่าง ๆ ไม่ได้ง่ายแบบนี้ ไม่ทุกคนซื่อสัตย์เหมือน c.

ถ้า c พยายามแฮ็กเข้ารหัสโดยการเดา เขาอาจคาดเดาตัวเลขต้นฉบับได้

การเข้ารหัสแบบประมวลผลได้เต็มรูปแบบ (fully homomorphic encryption) แก้ปัญหานี้โดยการเพิ่มความซับซ้อนเพิ่มเติม

alice สามารถเพิ่มขั้นตอนเพิ่มเติมในการเข้ารหัสของเธอ ทำให้มันยากมากขึ้นสำหรับ c ที่จะถอดรหัส

ตัวอย่างเช่น อลิซสามารถคูณ 4 ครั้งและบวก 8 ครั้ง ลดโอกาสให้ c ทายถูกอย่างมีนัยสำคัญ

อย่างไรก็ตาม นี่ยังเป็นการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิก “ส่วนบาง” เนื่องจาก:

• มันถูกจำกัดเฉพาะปัญหาที่เฉพาะเจาะจง;
• มันใช้การดำเนินการที่เฉพาะเจาะจง ด้วยขั้นตอนการบวกและการคูณที่จำกัด (โดยทั่วไปไม่เกิน 15 ขั้นตอน)

การเข้ารหัสแบบประมวลผลได้เต็มรูปแบบให้ความสามารถในการบวกและคูณได้ไม่จำกัด ทำให้บุคคลที่สามไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลที่อ่อนไหวสามารถคำนวณปัญหาที่ซับซ้อนได้

หลักการหลายเหลี่ยมซับซ้อนสามารถแทนที่ปัญหาทางคณิตศาสตร์ได้ส่วนใหญ่ ไม่เพียงแค่การคำนวณที่เรียบง่าย

ด้วยขั้นตอนการเข้ารหัสที่ไม่จำกัด มันกลายเป็นเรื่องเกือบเป็นไปไม่ได้สำหรับ c ที่จะดูข้อมูล ทำให้บรรลุ "ความปลอดภัยและความสามารถในการใช้งาน" อย่างแท้จริง

การเข้ารหัสแบบประมวลผลได้เต็มรูปแบบเป็นเทคโนโลยีที่มีความคุ้มค่ามากในการเข้ารหัส

ก่อนปี 2009 เท่านั้นที่เป็นไปได้ที่จะมีการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกบางส่วน นั้นเป็นความคิดใหม่ของเก็นทรีในปี 2009 ที่ทำให้การเข้ารหัสแบบประมวลผลได้เต็มรูปแบบเป็นความเป็นจริง ผู้ที่สนใจสามารถอ้างอิงได้ถึงกระดาษของเขา

การใช้งานของการเข้ารหัสแบบประมวลผลได้เต็มรูปแบบ (fhe)

มีผู้คนหลายคนกำลังสงสัยว่า FHE สามารถนำไปใช้ได้ที่ไหน

ตัวอย่างหนึ่งคือ AI

ปัจจัยประณีตต้องการข้อมูลมากมาย แต่ข้อมูลเหล่านี้มีความลับมาก การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกช่วยแก้ปัญหานี้ได้หรือไม่

ใช่ มันสามารถทำได้

คุณสามารถ:

• เข้ารหัสข้อมูลที่เป็นความลับของคุณโดยใช้ FHE
• ให้ข้อมูลที่เข้ารหัสแก่ AI;
• การประมวลผลข้อมูลโดยปัญญาประดิษฐ์โดยไม่เข้าใจ และสร้างคำพูดออกมาที่ไม่มีความหมาย

เนื่องจากข้อมูลถูกเข้ารหัส ระบบ AI เห็นแค่เวกเตอร์และทำนายการตอบสนองโดยไม่รู้ข้อมูลจริง

• เจ้าของข้อมูลที่เข้ารหัสสามารถถอดรหัสข้อความไร้สาระในเครื่องเองได้เช่นเดียวกับอลิซ
• วิธีนี้ ปัญญาประดิษฐ์สามารถใช้พลังการคำนวณของมันได้โดยไม่ต้องจัดการข้อมูลที่เป็นสิ่งที่ละเอียดอ่อนของคุณ

ในปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์ต้องการให้คุณสละสิทธิส่วนบุคคล พิจารณาทุกสิ่งที่คุณป้อนเข้าไปใน GPT! เฉพาะการเข้ารหัสแบบประมวลผลได้เต็มรูปแบบเท่านั้นที่สามารถบรรลุระดับความเป็นส่วนตัวนี้

นี่คือเหตุผลที่ fhe และ ai เป็นคู่ที่สมบูรณ์ โดยผสมความปลอดภัยและความสามารถ

โครงการหลายๆ โครงการกำลังสำรวจ fhe, เช่น zama, privasea, mind network, fhenix, sunscreen, ฯลฯ แต่ละโครงการมีการใช้งานที่ไม่เหมือนกัน

มาดูโปรเจกต์หนึ่ง@Privasea_ai.

นี่คือโครงการ fhe ที่ได้รับการสนับสนุนจาก บิแนนซ์ ซึ่งเน้นการระบุใบหน้า

ความปลอดภัยและความสะดวกใช้: เครื่องสามารถตรวจสอบว่าบุคคลเป็นคนจริงโดยไม่ต้องจัดการข้อมูลใบหน้าที่ละเอียด

การเข้ารหัสแบบประมวลผลได้เต็มรูปแบบแก้ไขปัญหานี้อย่างมีประสิทธิภาพ

การคำนวณ fhe ในโลกแห่งความเป็นจริงต้องการการคำนวณที่มีพลังงานมาก เนื่องจากขั้นตอนการเข้ารหัสของ Alice ซับซ้อนและใช้ทรัพยากรอย่างหนัก

privasea มีเป้าหมายที่จะสร้างเครือข่ายคอมพิวเตอร์ที่แข็งแกร็ง พวกเขาได้เสนอโครงสร้างเครือข่าย pow + pos เพื่อการที่จะแก้ปัญหานี้

เมื่อเร็ว ๆ นี้ Privasea ประกาศเฮาดแวร์ POW ของพวกเขา Workheart USB ส่วนหนึ่งของเครือข่ายคอมพิวเตอร์ของพวกเขา ที่คล้ายกับเครื่องขุด

มีราคา 0.2 ETH และสามารถขุดได้ 6.66% ของโทเค็นของเครือข่ายทั้งหมด

นอกจากนี้ยังมีสินทรัพย์ที่มีลักษณะคล้าย pos คือ Starfuel NFT ซึ่งเปรียบเสมือน "ใบอนุญาตทํางาน" รวม 5,000 หน่วย

มันยังมีราคาที่ 0.2 eth และสามารถรับ 0.75% ของโทเค็นในเครือข่ายทั้งหมด (ผ่านทาง airdrops)

nft นี้เหมือน pos แต่หลีกเลี่ยงปัญหากฎหมายในสหรัฐ มันช่วยให้ผู้ใช้ stake โทเเกรียม privasea และเพิ่มประสิทธิภาพการทำเหมืองของอุปกรณ์ usb ที่ผูกมัด

ps: ฉันลงทุนในโครงการนี้ ดังนั้นฉันมีรหัสเชิญนกหัวขาดราคาลด sia7p0 อย่าลังเลที่จะใช้มันหากสนใจ:https://nft.privasea.ai/WorkHeartNFT

สรุป

หากปัญญาประดิษฐ์สามารถนำเทคโนโลยีการเข้ารหัสแบบประมวลผลได้เต็มรูปแบบไปใช้ได้อย่างกว้างขวาง นั้นจะเป็นประโยชน์ที่สำคัญ หลายประเทศกำหนดกฎระเบียบปัญญาประดิษฐ์โดยมุ่งเน้นที่ความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัว

ในการทะเลางเช่นสงครามรัสเซีย-ยูเครน, ลักษณะพื้นหลังของ ai สามารถสร้างความเสี่ยงได้เนื่องจากบริษัท ai มักมีความเชื่อมโยงกับประเทศที่เฉพาะเจาะจง

โดยไม่มี AI ประเทศอาจเสี่ยงที่จะตกหล่นลง ใน 10 ปี ยากที่จะจินตนาการถึงโลกที่ไม่มี AI

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ ตั้งแต่ความขัดแย้งระหว่างประเทศ จนถึงการปลดล็อคโทรศัพท์ด้วยการรู้จำใบหน้า

ในยุค AI หากเทคโนโลยี FHE ควบคุมได้ มันจะเป็นเส้นป้องกันสุดท้ายของมนุษย์

disclaimer：

1. บทความนี้ถูกนำมาจาก [0xTodd]. ผู้เขียนต้นฉบับคือ [0xtodd]. if you have any objections to this reprint, please contact the เกตเรียนทีมงานและพวกเขาจะแก้ไขปัญหาโดยเร็ว
2. คำประกาศความรับผิด: ความเห็นและมุมมองที่แสดงในบทความนี้เป็นเพียงเพียงของผู้เขียนเท่านั้น และไม่เป็นหน้าที่ใดๆ ในการให้คำแนะนำทางการลงทุนใดๆ
3. ทีม Gate learn ได้แปลบทความนี้เป็นภาษาอื่นๆ โดยไม่ได้กล่าวถึงGate.io, การคัดลอก การกระจาย หรือการลอกเลียนแบบบทความที่แปลห้าม