FHE, ZK và MPC: So sánh sâu về ba công nghệ mã hóa

Lần trước, chúng ta đã thảo luận về nguyên lý hoạt động của mã hóa toàn phần (FHE). Tuy nhiên, nhiều người vẫn dễ dàng nhầm lẫn FHE với các công nghệ mã hóa như ZK, MPC. Do đó, bài viết này sẽ so sánh chi tiết ba công nghệ này.

FHE vs ZK vs MPC

Hãy bắt đầu từ câu hỏi cơ bản nhất:

• Ba công nghệ này là gì?
• Chúng hoạt động như thế nào?
• Chúng hoạt động như thế nào trong các ứng dụng blockchain?

1. Bằng chứng không biết (ZK): nhấn mạnh "chứng minh nhưng không tiết lộ"

Vấn đề cốt lõi trong việc thảo luận về công nghệ chứng minh không kiến thức (ZK) là: làm thế nào để xác thực tính xác thực của thông tin mà không tiết lộ bất kỳ nội dung cụ thể nào.

ZK được xây dựng trên nền tảng vững chắc của mã hóa. Thông qua chứng minh không kiến thức, một bên có thể chứng minh cho bên kia rằng mình biết một bí mật nào đó, mà không cần tiết lộ bất kỳ thông tin nào về bí mật đó.

Hãy tưởng tượng một kịch bản như thế này: một người muốn chứng minh với nhân viên công ty cho thuê xe rằng họ có uy tín tốt, nhưng không muốn cung cấp thông tin chi tiết như sao kê ngân hàng. Trong trường hợp này, "điểm tín dụng" do ngân hàng hoặc phần mềm thanh toán cung cấp tương tự như một loại "bằng chứng không biết".

Người này có thể chứng minh điểm tín dụng tốt của mình mà không cần hiển thị dòng tiền cụ thể trong điều kiện "không ai biết" của nhân viên, đó chính là ứng dụng của chứng minh không kiến thức.

Trong lĩnh vực blockchain, có thể tham khảo ứng dụng của tiền ẩn danh:

Khi người dùng thực hiện chuyển tiền, vừa phải giữ bí mật danh tính, vừa phải chứng minh rằng họ có quyền chuyển những đồng tiền này (tránh vấn đề chi tiêu gấp đôi), lúc này cần phải tạo ra một chứng minh ZK.

Các thợ mỏ thấy chứng minh này, có thể ghi lại hồ sơ giao dịch lên chuỗi mà không biết danh tính của người chuyển tiền (tức là có kiến thức bằng không về danh tính của người chuyển tiền).

2. Tính toán an toàn đa bên (MPC): nhấn mạnh "cách tính toán mà không lộ ra"

Công nghệ tính toán an toàn đa bên (MPC) chủ yếu giải quyết vấn đề: làm thế nào để các bên tham gia có thể tính toán an toàn cùng nhau mà không tiết lộ thông tin nhạy cảm.

Công nghệ này cho phép nhiều người tham gia hoàn thành một nhiệm vụ tính toán mà không cần bên nào phải tiết lộ dữ liệu đầu vào của mình.

Ví dụ, nếu ba người muốn tính lương trung bình của họ, nhưng không muốn tiết lộ số lương cụ thể của từng người. Vậy thì làm thế nào?

Mỗi người có thể chia lương của mình thành ba phần và trao đổi hai phần trong số đó cho hai người khác. Mỗi người sẽ cộng tổng các số nhận được và sau đó chia sẻ kết quả tổng này.

Cuối cùng, ba người lại tính tổng ba kết quả này và từ đó lấy được giá trị trung bình, nhưng không thể xác định chính xác mức lương của những người khác ngoài bản thân.

Trong lĩnh vực mã hóa, ví MPC đã áp dụng công nghệ này.

Lấy ví dụ về ví MPC cơ bản được ra mắt bởi một số nền tảng giao dịch, người dùng không còn cần nhớ 12 từ ghi nhớ nữa, mà thay vào đó sử dụng cách tương tự như chuyển đổi khóa riêng thành chữ ký đa chữ ký 2/2, một bản được lưu trên điện thoại của người dùng, một bản được lưu trên đám mây của người dùng, và một bản được lưu trên nền tảng giao dịch.

Nếu người dùng không may làm mất điện thoại, ít nhất họ vẫn có thể phục hồi khóa riêng từ đám mây và phần chia sẻ của nền tảng giao dịch.

Tất nhiên, để nâng cao độ bảo mật, một số ví MPC hỗ trợ việc đưa thêm nhiều bên thứ ba để bảo vệ các mảnh khóa riêng.

Do đó, dựa trên công nghệ mã hóa MPC này, nhiều bên có thể an toàn sử dụng khóa riêng mà không cần tin tưởng lẫn nhau.

3. Toàn đồng hình mã hóa (FHE): nhấn mạnh "làm thế nào để mã hóa để tìm kiếm bên ngoài"

Mã hóa toàn phần (FHE) chủ yếu được ứng dụng trong: Chúng ta làm thế nào để mã hóa, để dữ liệu nhạy cảm sau khi được mã hóa có thể được giao cho bên thứ ba không tin cậy để thực hiện tính toán hỗ trợ, trong khi kết quả vẫn có thể được chúng ta giải mã.

Ví dụ, nếu một người không có đủ khả năng tính toán và cần phải dựa vào người khác để tính toán, nhưng lại không muốn tiết lộ dữ liệu thực, họ có thể đưa dữ liệu gốc vào tiếng ồn (thực hiện mã hóa bằng cách cộng/nhân nhiều lần), sau đó sử dụng sức mạnh tính toán mạnh mẽ của người khác để xử lý những dữ liệu này, cuối cùng tự giải mã để có được kết quả thực, trong khi bên tính toán không biết gì về nội dung.

Hãy tưởng tượng, nếu bạn cần xử lý dữ liệu nhạy cảm trong môi trường điện toán đám mây, chẳng hạn như hồ sơ y tế hoặc thông tin tài chính cá nhân, FHE trở nên đặc biệt quan trọng. Nó cho phép dữ liệu giữ trạng thái mã hóa trong suốt quá trình xử lý, điều này không chỉ bảo vệ an toàn dữ liệu mà còn tuân thủ các quy định về quyền riêng tư.

Trong lĩnh vực mã hóa, công nghệ FHE có thể mang lại những ứng dụng nào? Ví dụ, một dự án đã chú ý đến một vấn đề bản địa của cơ chế PoS:

Các giao thức PoS lớn như Ethereum có một lượng lớn các xác nhận viên, vì vậy không có vấn đề gì. Tuy nhiên, nhiều dự án nhỏ phải đối mặt với thách thức là các nút xác nhận vốn dĩ có xu hướng lười biếng.

Về lý thuyết, công việc của các nút là xác minh cẩn thận tính hợp pháp của từng giao dịch. Tuy nhiên, trong một số giao thức PoS nhỏ, do số lượng nút không đủ và sự tồn tại của "nút lớn", nhiều nút nhỏ nhận thấy: thay vì tốn thời gian tự mình tính toán xác minh, họ thà đi theo kết quả của nút lớn.

Điều này chắc chắn sẽ dẫn đến vấn đề tập trung nghiêm trọng.

Tương tự, trong bối cảnh bỏ phiếu cũng tồn tại hiện tượng "theo sau" tương tự.

Ví dụ, trong cuộc bỏ phiếu của một giao thức phi tập trung, do một tổ chức nắm giữ nhiều quyền biểu quyết, dẫn đến thái độ của nó có vai trò quyết định đối với một số đề xuất. Nhiều người nắm giữ phiếu nhỏ chỉ có thể bị động theo dõi phiếu hoặc bỏ phiếu trắng, không thể phản ánh chính xác ý kiến công chúng.

Do đó, một số dự án đã tận dụng công nghệ FHE:

Cho phép các nút PoS vẫn có thể hoàn thành xác thực khối nhờ sức mạnh máy tính mà không biết câu trả lời của nhau, ngăn chặn việc các nút sao chép lẫn nhau.

hoặc

Cho phép người bỏ phiếu tính toán kết quả bỏ phiếu thông qua nền tảng bỏ phiếu mà không biết ý định bỏ phiếu của nhau, ngăn chặn hành vi theo dõi phiếu.

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

Để thực hiện chức năng như vậy, cần phải xây dựng lại một giao thức re-staking套娃. Bởi vì một số giao thức bản thân trong tương lai sẽ cung cấp dịch vụ "nút thuê ngoài" cho một số chuỗi khối nhỏ, nếu kết hợp với FHE, có thể nâng cao đáng kể tính bảo mật của mạng PoS hoặc bỏ phiếu.

Để đưa ra một phép ẩn dụ không hoàn toàn chính xác, việc các blockchain nhỏ áp dụng các giao thức như vậy giống như một quốc gia nhỏ tự mình khó quản lý nội trị, vì vậy đã mời quân đội nước ngoài.

Đây cũng là một trong những điểm khác biệt của một số dự án trong lĩnh vực PoS/Restaking so với các dự án khác. So với các dự án khác, các dự án này khởi đầu muộn hơn, gần đây mới khởi động mạng chính, do đó áp lực cạnh tranh thấp hơn so với các dự án sớm hơn.

Tất nhiên, những dự án này cũng cung cấp dịch vụ trong lĩnh vực AI, chẳng hạn như mã hóa dữ liệu đầu vào cho AI bằng công nghệ FHE, cho phép AI học hỏi và xử lý những dữ liệu này mà không cần biết dữ liệu gốc, các trường hợp điển hình bao gồm hợp tác với một số mạng AI.

Tóm tắt

Mặc dù ZK (bằng chứng không biết) , MPC (tính toán đa phía) và FHE (mã hóa đồng nhất) đều là các công nghệ mã hóa tiên tiến được thiết kế để bảo vệ quyền riêng tư và an ninh dữ liệu, nhưng chúng khác nhau về bối cảnh ứng dụng và độ phức tạp kỹ thuật:

Ứng dụng:

• ZK nhấn mạnh "cách chứng minh". Nó cung cấp một cách để một bên có thể chứng minh tính chính xác của một thông tin cho bên kia mà không cần tiết lộ bất kỳ thông tin bổ sung nào. Công nghệ này rất hữu ích khi cần xác minh quyền hạn hoặc danh tính.
• MPC nhấn mạnh "cách tính toán". Nó cho phép nhiều người tham gia cùng nhau thực hiện tính toán mà không cần tiết lộ dữ liệu đầu vào của từng người. Điều này rất hữu ích trong các trường hợp cần hợp tác dữ liệu nhưng vẫn bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu của các bên, chẳng hạn như phân tích dữ liệu giữa các tổ chức và kiểm toán tài chính.
• FHE nhấn mạnh "cách mã hóa". Nó cho phép ủy thác thực hiện các phép toán phức tạp trong trạng thái dữ liệu luôn được mã hóa. Điều này đặc biệt quan trọng đối với dịch vụ điện toán đám mây/AI, người dùng có thể xử lý dữ liệu nhạy cảm một cách an toàn trong môi trường đám mây.

Độ phức tạp kỹ thuật:

• Mặc dù ZK về lý thuyết rất mạnh, nhưng việc thiết kế một giao thức chứng minh không kiến thức hiệu quả và dễ triển khai có thể rất phức tạp, đòi hỏi kỹ năng toán học và lập trình sâu sắc.
• MPC cần giải quyết vấn đề đồng bộ hóa và hiệu quả truyền thông khi thực hiện, đặc biệt là trong trường hợp có nhiều người tham gia, chi phí phối hợp và chi phí tính toán có thể rất cao.
• FHE đang đối mặt với những thách thức lớn về hiệu suất tính toán, thuật toán mã hóa khá phức tạp, mãi đến năm 2009 mới hình thành. Mặc dù về lý thuyết rất hấp dẫn, nhưng tính phức tạp tính toán cao và chi phí thời gian trong ứng dụng thực tế vẫn là những trở ngại chính.

Dữ liệu an toàn và bảo vệ quyền riêng tư mà chúng ta phụ thuộc đang phải đối mặt với những thách thức chưa từng có. Nếu không có công nghệ mã hóa, thông tin trong tin nhắn, giao hàng, và quá trình mua sắm trực tuyến của chúng ta sẽ bị lộ hoàn toàn, giống như một cánh cửa nhà không có khóa, bất kỳ ai cũng có thể tự do ra vào.

Hy vọng bài viết này có thể giúp độc giả hiểu và phân biệt ba công nghệ mã hóa quan trọng này tốt hơn.