Lần trước, chúng tôi đã phân tích cách công nghệ Mã hóa Toàn phần mờ (FHE) hoạt động.

Tuy nhiên, nhiệm vụng nhiệu người vẫn nhầm lữa chọn giữa công nghệ mã hóa FHE với ZK và MPC. Do đó, luộc để từ thread thứ hai này lập kết đề so sánh ba công nghệ này chi tiết:

FHE vs. ZK vs. MPC

Đầu tiên, hãy bắt đầu với những câu hỏi cơ bản nhất:

• Đây là ba công nghệ gì?
• Làm thế nào chúng hoạt động?
• Họ hoạt động như thế nào trong các ứng dụng blockchain?

1. Chứng minh không thông báo (ZK): Nhấn mạnh vào “Chứng minh mà không tiết lộ”

Zero-Knowledge Proofs (ZK) tập trung vào xác minh sự thật của thông tin mà không tiết lộ bất kỳ chi tiết cụ thể nào.

Xây dựng trên cơ sở mã hóa vững chắc, ZK cho phép Alice chứng minh với Bob rằng cô ấy biết một bí mật mà không tiết lộ bất kỳ thông tin nào về bí mật đó.

Hãy tưởng tượng một kịch bản mà Alice muốn chứng minh uy tín tín dụng của mình với Bob, một nhân viên cho thuê xe hơi, mà không cung cấp bảng sao kê ngân hàng của mình. Trong trường hợp này, "điểm tín dụng" từ ngân hàng hoặc ứng dụng thanh toán của cô ấy đóng vai trò là bằng chứng không có kiến thức của cô ấy.

Alice chứng minh điểm tín dụng tốt của mình cho Bob mà không tiết lộ chi tiết tài khoản của mình, chứng minh khái niệm chứng minh không thông tin.

Trong các ứng dụng blockchain, hãy lấy ví dụ về đồng tiền riêng tư Zcash:

Khi Alice gửi tiền cho ai đó, cô ấy muốn giữ danh tính ẩn danh trong khi chứng minh rằng cô ấy có quyền chuyển những đồng coin đó (để ngăn chặn việc tiêu tiền kép). Cô ấy cần tạo ra một bằng chứng ZK cho điều này.

Bob, người đào, thấy bằng chứng này và có thể thêm giao dịch vào chuỗi khối mà không cần biết danh tính của Alice (tức là, anh ấy không có kiến thức về danh tính của Alice).

2. Multi-Party Computation (MPC): Nhấn mạnh về “Làm thế nào để tính toán mà không tiết lộ

Multi-Party Computation (MPC) tập trung vào cho phép nhiều người tham gia tính toán một hàm một cách an toàn mà không tiết lộ thông tin nhạy cảm của họ.

Công nghệ này cho phép nhiều bên (ví dụ, Alice, Bob và Carol) cùng thực hiện một nhiệm vụ tính toán mà không có bên nào tiết lộ dữ liệu đầu vào của họ.

Ví dụ, nếu Alice, Bob và Carol muốn tính trung bình lương của họ mà không tiết lộ lương cá nhân của họ, họ có thể làm thế nào?

Mỗi người có thể chia lương của họ thành ba phần và trao đổi hai phần còn lại với nhau. Sau đó họ cộng các số nhận được và chia sẻ tổng.

Cuối cùng, họ kết hợp ba tổng để tìm ra tổng cộng và tính trung bình, mà không ai biết chính xác mức lương của người khác.

Trong ngành công nghiệp tiền điện tử, ví MPC sử dụng công nghệ này.

Ví MPC đơn giản được ra mắt bởi Binance hoặc Bybit, người dùng không còn cần lưu trữ 12 cụm từ ghi nhớ. Thay vào đó, khóa riêng tư được chia thành 2 phần đa chữ ký 2/2: một phần trên điện thoại của người dùng, một phần trong đám mây và một phần với sàn giao dịch.

Nếu người dùng mất điện thoại, đám mây và sàn giao dịch có thể khôi phục ví.

Để đảm bảo bảo mật cao hơn, một số ví MPC có thể hỗ trợ việc bao gồm nhiều bên thứ ba để bảo vệ các mảnh khóa riêng tư.

Như vậy, dựa trên mật mã MPC, nhiều bên có thể sử dụng khóa riêng tư một cách an toàn mà không cần tin tưởng lẫn nhau.

3. Mã hóa hoàn toàn đồng dạng (FHE): Nhấn mạnh "Làm thế nào để mã hóa cho việc thuê ngoài"

Như tôi đã đề cập trong bài viết trước đó, Mã hóa Toàn phân tử đầy đủ (FHE) được áp dụng vào các tình huống khi dữ liệu nhạy cảm cần được mã hóa sao cho có thể được xử lý bởi bên thứ ba không đáng tin cậy trong khi đảm bảo chỉ chủ sở hữu dữ liệu mới có thể giải mã kết quả cuối cùng.

Liên kết luồng trước: https://x.com/0x_Todd/status/1810989860620226900

Ví dụ, Alice thiếu sức mạnh tính toán và phụ thuộc vào Bob để tính toán nhưng không muốn tiết lộ dữ liệu gốc cho Bob. Vì vậy, cô ấy mã hóa dữ liệu ban đầu với nhiễu (sử dụng phép cộng/nhân đồng dạng), sử dụng sức mạnh tính toán của Bob để xử lý dữ liệu đã mã hóa và sau đó giải mã kết quả mình. Bob vẫn không biết nội dung thực sự.

Hãy tưởng tượng xử lý dữ liệu nhạy cảm như hồ sơ y tế hoặc thông tin tài chính cá nhân trong một môi trường điện toán đám mây. FHE rất quan trọng ở đây vì nó cho phép dữ liệu vẫn được mã hóa trong suốt quá trình xử lý, bảo vệ an ninh dữ liệu và tuân thủ quy định về quyền riêng tư.

Trước đó, chúng tôi tập trung vào lý do tại sao ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo cần FHE. Bây giờ, hãy khám phá các ứng dụng của FHE trong ngành công nghiệp tiền mã hóa.

Ví dụ, có một dự án được gọi là Mind Network (@mindnetwork_xyz) , nhận được Ethereum Grant và là một phần của Binance Incubator. Nó giải quyết một vấn đề bẩm sinh trong cơ chế Proof of Stake (PoS):

Trong các giao thức PoS như Ethereum, với hơn 1 triệu người xác thực, không có nhiều vấn đề. Tuy nhiên, dự án nhỏ gặp rắc rối khi các thợ đào thường lười biếng.

Tại sao vậy? Lý thuyết, các nút được cho là phải chăm chỉ xác minh tính hợp lệ của mỗi giao dịch. Tuy nhiên, trong các giao thức PoS nhỏ hơn với ít nút và nhiều “nút lớn,” một số nút PoS nhỏ có thể thấy dễ dàng hơn khi sao chép kết quả của các nút lớn thay vì tự làm công việc.

Điều này không thể phủ nhận dẫn đến sự tập trung đáng kể.

Ngoài ra, các kịch bản bỏ phiếu thể hiện hành vi "theo đuổi" tương tự.

Ví dụ, trong cuộc bỏ phiếu của MakerDAO, A16Z nắm giữ một lượng lớn token MKR, điều này thường quyết định kết quả của giao thức. Sau khi A16Z bỏ phiếu, những người nắm giữ token nhỏ hơn không có lựa chọn nào khác ngoài việc theo hoặc không bỏ phiếu, không phản ánh ý kiến công cộng thực sự.

Vì vậy, Mind Network sử dụng công nghệ FHE:

Các nút PoS có thể hoàn thành việc xác nhận khối bằng sức mạnh máy tính mà không cần biết câu trả lời của nhau, ngăn chặn các nút PoS sao chép công việc của nhau.

hoặc

Cho phép cử tri tính toán kết quả bỏ phiếu thông qua nền tảng bỏ phiếu mà không cần biết ý định bỏ phiếu của nhau, ngăn chặn việc bỏ phiếu theo sau.

Đây là một trong những ứng dụng quan trọng của FHE trong blockchain.

Do đó, để đạt được chức năng này, Mind cũng cần xây dựng lại giao thức tái đặt cược. Vì EigenLayer chính nó sẽ cung cấp dịch vụ “nút được giao” cho một số blockchain nhỏ trong tương lai, kết hợp với FHE có thể cải thiện đáng kể bảo mật của mạng PoS hoặc bỏ phiếu.

Để sử dụng một phép so sánh không hoàn hảo, việc các chuỗi khối nhỏ giới thiệu Eigen+Mind hơi giống như một quốc gia nhỏ mời quân nước ngoài đến quản lý các vấn đề nội bộ mà họ không thể tự xử lý được.

Điều này đại diện cho một trong những yếu tố phân biệt chính của Mind trong không gian PoS/Re-staking so với Renzo và Puffer. Mạng lưới Mind, sau khi bắt đầu muộn hơn so với Renzo và Puffer, gần đây đã ra mắt mainnet của mình, và không quá căng thẳng như trong mùa hè Re-taking.

Tất nhiên, Mind Network cũng cung cấp dịch vụ trong lĩnh vực AI, chẳng hạn như sử dụng công nghệ FHE để mã hóa dữ liệu đưa vào AI, cho phép AI học và xử lý dữ liệu này mà không biết dữ liệu gốc. Một trường hợp điển hình bao gồm sự hợp tác với mạng phụ Bittensor.

Kết luận

Mặc dù ZK (Zero-Knowledge Proof), MPC (Multi-Party Computation) và FHE (Fully Homomorphic Encryption) là các công nghệ mã hóa tiên tiến được thiết kế để bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, tuy nhiên chúng khác nhau về kịch bản ứng dụng và độ phức tạp kỹ thuật:

Ứng dụng Kịch bản:

ZK (Zero-Knowledge Proof): Tập trung vào "cách chứng minh". Nó cung cấp một cách để một bên chứng minh với bên khác rằng một phần thông tin nhất định là chính xác mà không tiết lộ bất kỳ thông tin bổ sung nào. Công nghệ này đặc biệt hữu ích khi xác minh quyền hoặc danh tính.

MPC (Multi-Party Computation): Tập trung vào "cách tính toán". Nó cho phép nhiều người tham gia cùng thực hiện tính toán mà không tiết lộ đầu vào của họ. Điều này hữu ích trong các tình huống cần hợp tác dữ liệu trong khi bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu của mỗi bên, chẳng hạn như phân tích dữ liệu giữa các tổ chức và kiểm toán tài chính.

FHE (Fully Homomorphic Encryption): Tập trung vào "cách để mã hóa". Nó cho phép ủy quyền tính toán phức tạp trong khi giữ dữ liệu được mã hóa trong suốt thời gian. Điều này đặc biệt quan trọng đối với dịch vụ điện toán đám mây/Trí tuệ nhân tạo, cho phép người dùng xử lý an toàn dữ liệu nhạy cảm trong môi trường đám mây.

Độ phức tạp kỹ thuật:

ZK (Zero-Knowledge Proof): Mặc dù về lý thuyết mạnh mẽ, thiết kế giao thức chứng minh không tiết lộ hiệu quả và dễ triển khai có thể rất phức tạp, đòi hỏi kỹ năng toán học và lập trình sâu, như hiểu về các “mạch” khác nhau thường không thể hiểu được đối với hầu hết mọi người.

MPC (Multi-Party Computation): Việc triển khai MPC đòi hỏi giải quyết các vấn đề đồng bộ hóa và hiệu suất giao tiếp. Đặc biệt khi có nhiều bên tham gia, chi phí điều phối và chi phí tính toán có thể rất cao.

Mã hóa hoàn toàn đồng nhất (Fully Homomorphic Encryption - FHE): FHE đối mặt với những thách thức đáng kể về hiệu suất tính toán. Các thuật toán mã hóa khá phức tạp, với các mô hình thực tế chỉ có sẵn từ năm 2009. Mặc dù có lợi thế lý thuyết, nhưng độ phức tạp tính toán cao và chi phí thời gian trong các ứng dụng thực tế vẫn là những rào cản lớn.

Thật tâm, an ninh dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư cá nhân mà chúng ta tin tưởng đang đối mặt với những thách thức chưa từng có. Hãy tưởng tượng nếu chúng ta không có công nghệ mã hóa - những tin nhắn văn bản, chi tiết giao hàng đồ ăn và thông tin mua sắm trực tuyến của chúng ta sẽ hoàn toàn bị tiết lộ, giống như một căn nhà không có khóa nơi mà bất kỳ ai cũng có thể vào mọi lúc.

Tôi hy vọng điều này sẽ giúp những người bối rối về ba khái niệm này phân biệt rõ ràng những công nghệ mật mã hàng đầu này.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm:

1. Bài viết này được in lại từ [0xTodd]. Tất cả các bản quyền thuộc về tác giả gốc [0xTodd]. Nếu có bất kỳ ý kiến ​​phản đối về việc tái bản này, vui lòng liên hệ với Gate Họcđội ngũ, và họ sẽ xử lý nó ngay lập tức.
2. Thông Báo Miễn Trách Nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ là của tác giả và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Các bản dịch của bài viết sang các ngôn ngữ khác được thực hiện bởi nhóm Gate Learn. Trừ khi được đề cập, việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn các bài viết dịch là không được phép.