Tuy nhiên, 400*12= là bao nhiêu, câu hỏi này nằm ngoài khả năng tính toán của Alice, cô bé chỉ mới 7 tuổi. tính toán phức tạp như vậy.

Tuy nhiên, cô không muốn người khác biết tiền điện/tháng của mình là bao nhiêu vì đó là thông tin nhạy cảm.

Vì vậy, Alice nhờ C tính toán giúp mà không tin tưởng C.

Vì cô ấy chỉ biết x2 ÷2 nên cô ấy dùng phép nhân x2 để mã hóa số của mình một cách đơn giản nên cô ấy bảo C, để C Tính xem 800x24= là bao nhiêu là: (400x2) lần (12x2).

C đã trưởng thành. Anh ấy có bộ não tính toán mạnh mẽ và nhanh chóng tính toán bằng miệng 800*24=19200. Alice số. Sau đó, Alice tính toán kết quả là 19.200 2 2 và sớm biết rằng cô phải trả hóa đơn tiền nước là 4.800 nhân dân tệ.

Bạn có thấy nó không? Đây là mã hóa đồng cấu nhân đơn giản nhất. 800*24 chỉ là ánh xạ 400*12. Hình dạng thực sự giống nhau trước và sau khi thay đổi nên được gọi là "đồng cấu".

Phương pháp mã hóa này đạt được:Nếu ai đó muốn ủy thác cho một thực thể không đáng tin cậy để tính toán kết quả, anh ta có thể đảm bảo rằng các số nhạy cảm của mình không bị Rò rỉ.

3. Vậy thì tại sao "mã hóa đồng cấu" lại cần " Cái gì về "Quân"?

Tuy nhiên, đây chỉ là vấn đề ở thế giới lý tưởng. Vấn đề ở thế giới thực không đơn giản như vậy. Không phải ai cũng 7 tuổi hay trung thực như C.

Chúng ta giả sử một tình huống rất xấu. Ví dụ: C có thể cố gắng suy luận và C cũng có thể sử dụng phương pháp đầy đủ. Có thể giải mã được Alice muốn tính 400 và 12.

Tại thời điểm này, cần có "mã hóa đồng cấu hoàn toàn" để giải quyết vấn đề.

Alice cho mỗi số ×2, và 2 này có thể được coi là nhiễu. Nếu ồn quá ít sẽ dễ bị C.

Vì vậy, Alice có thể đưa phép cộng vào sau phép nhân.

Tất nhiên, nếu tiếng ồn như ngã tư đường chính vào lúc chín giờ sáng thì độ khó khi bẻ C sẽ đồng đều khó hơn bầu trời.

Như vậy, Alice có thể nhân 4 lần và cộng 8 lần nên xác suất bẻ khóa C giảm đi rất nhiều.

Tuy nhiên, Alice vẫn chỉ được mã hóa đồng hình "một phần", đó là:

(1) Nội dung được mã hóa của cô ấy chỉ có thể giải quyết các phần cụ thể của vấn đề;
(2) Cô ấy chỉ có thể sử dụng các phần cụ thể của thuật toán, vì số lượng phép cộng và phép nhân không thể quá nhiều (nói chung là không hơn 15 lần).

Và "đầy đủ" có nghĩa là Alice được phép thực hiện mã hóa cộng và mã hóa nhân cho một đa thức với số lần bất kỳ, sao cho Entrust thứ ba bên hoàn thành phép tính và nhận được kết quả chính xác sau khi giải mã.

Một đa thức siêu dài có thể diễn đạt hầu hết các bài toán trên thế giới chứ không riêng gì bài toán tính tiền điện, bài toán của một đứa trẻ 7 tuổi những đứa trẻ .

Kết hợp với bất kỳ số lượng mã hóa nào,về cơ bản, nó loại bỏ khả năng C muốn rình mò dữ liệu riêng tư. Nó thực sự nhận ra rằng "cả hai đều muốn. và cần".

Do đó, công nghệ "mã hóa đồng hình hoàn toàn" luôn là viên ngọc quý trong Chén Thánh của mật mã.

Trên thực tế, công nghệ mã hóa đồng cấu chỉ hỗ trợ "mã hóa đồng cấu một phần" cho đến năm 2009.

Những ý tưởng mới được đề xuất bởi các học giả như Gentry vào năm 2009 đã mở ra cánh cửa cho khả năng mã hóa đồng cấu hoàn toàn. Bạn đọc quan tâm cũng có thể chuyển sang bài viết này.

Nhiều bạn vẫn còn nghi ngờ về các kịch bản ứng dụng của công nghệ này Bạn đang thắc mắc, những tình huống nào yêu cầu sử dụng công nghệ Mã hóa hoàn toàn đồng hình (FHE)?

Ví dụ - AI.

Mọi người đều biết rằng một AI mạnh mẽ cần có đủ dữ liệu, nhưng giá trị riêng tư của nhiều dữ liệu là quá cao. Vậy có thể sử dụng FHE để đạt được “vừa muốn vừa cần” của vấn đề này?

Câu trả lời là có.

Bạn có thể:
(1) Mã hóa dữ liệu nhạy cảm của mình theo phương pháp FHE;
(2) Sử dụng dữ liệu được mã hóa và giao cho AI tính toán;
(3) Sau đó AI sẽ đưa ra cho bạn một loạt mã lộn xộn mà không ai có thể hiểu được.

AI không được giám sát có thể đạt được điều này, bởi vì dữ liệu trong đó về cơ bản là vectơ. AI, đặc biệt là AI có tính tổng quát như GPT, về cơ bản là không. hiểu những từ chúng ta nhập vào nó, nhưng nó "dự đoán" câu trả lời đúng nhất thông qua vectơ.

Tuy nhiên, vì mớ mã lộn xộn này tuân theo các quy tắc toán học nhất định và bạn là bậc thầy về mã hóa nó, nên:

(4) Bạn có thể ngắt kết nối khỏi mạng và giải mã cục bộ các mã bị cắt xén này, giống như Alice;
(5) Hơn nữa, bạn đã đạt được:Hãy để AI sử dụng sức mạnh tính toán khổng lồ để giúp bạn hoàn thành các phép tính mà không cần phải xử lý dữ liệu nhạy cảm của mình.

Ngày nay AI không thể làm được điều này và phải từ bỏ quyền riêng tư. Hãy nghĩ về mọi thứ bạn nhập vào GPT ở dạng văn bản thuần túy! Để đạt được điều này thì phải là FHE.

Đây là gốc rễ của sự phù hợp tự nhiên giữa AI và FHE. Hàng ngàn từ được gói gọn lại thành một từ: vừa cần vừa cần.

Vì FHE được liên kết với AI và mở rộng sang hai lĩnh vực chính là mã hóa và AI nên nó đương nhiên nhận được nhiều sự ưu ái hơn. còn rất ít như Zama, Privasea, Mind Network, Fhenix, Sunscreen v.v. và hướng ứng dụng của FHE cũng rất sáng tạo.

Hôm nay tôi sẽ thực hiện một trong các dự án @Privasea_ai và phân tích. Đây là dự án FHE do Binance dẫn đầu mô tả một kịch bản rất phù hợp, chẳng hạn như nhận dạng khuôn mặt.

Điều cần thiết là sức mạnh tính toán của máy có thể xác định được con người có phải là người thật hay không;

Điều cần thiết là máy không xử lý được bất kỳ khuôn mặt nào Thông tin nhạy cảm.

Sự ra đời của FHE có thể giải quyết hiệu quả vấn đề này.

Tuy nhiên, nếu bạn thực sự muốn thực hiện các phép tính FHE trong thế giới thực, bạn sẽ cần rất nhiều khả năng tính toán, sau cùng thì Alice phải thực hiện "bất kỳ số lượng" phép cộng nào. và các phép nhân để mã hóa, bất kể tính toán là gì.

Vì vậy, cần phải xây dựng một mạng lưới điện toán mạnh mẽ và các cơ sở hỗ trợ tại Privasea. Do đó, Privasea đã đề xuất kiến trúc mạng giống PoW + giống PoS để giải quyết vấn đề mạng điện toán này.

Mới đây, Privasea vừa công bố phần cứng PoW của riêng mình mang tên WorkHeart USB, có thể hiểu là một trong những phương tiện hỗ trợ cho mạng máy tính của Privasea. tất nhiên bạn có thể hiểu đơn giản nó là một cỗ máy khai thác.

Giá ban đầu là 0,2 ETH, cho phép khai thác 6,66% tổng số token của mạng.

Ngoài ra còn có một tài sản giống PoS tên là StarFuel NFT, có thể hiểu là "chứng chỉ công việc", với tổng số là 5.000.

Giá ban đầu cũng là 0,2 ETH và bạn có thể nhận được 0,75% tổng số token của mạng (thông qua airdrop).

NFT này cũng hơi thú vị. Nó tương tự như PoS, nhưng không phải PoS thực sự Nó đang cố gắng tránh "Is PoS. một PoS thực sự ở Hoa Kỳ?" Vấn đề chứng khoán".

NFT này hỗ trợ người dùng thế chấp token Privasea, nhưng nó không trực tiếp tạo ra thu nhập PoS mà cho phép bạn khai thác nó bằng thiết bị USB được ràng buộc với nó. Hiệu quả khai thác tăng gấp đôi, vì vậy nó là một PoS trá hình.

Trở lại vấn đề kinh doanh, nếu AI thực sự có thể phổ biến công nghệ FHE trên quy mô lớn thì đó sẽ thực sự là một tin vui cho chính AI. Bạn phải biết rằng hiện nay nhiều quốc gia đang tập trung vào vấn đề bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư dữ liệu khi giám sát AI.

Thậm chí, để đưa ra một ví dụ không phù hợp, chẳng hạn như trong Chiến tranh Nga-Ukraine, một số quân đội Nga đã cố gắng sử dụng AI, nhưng xét đến số lượng lớn AI Nền tảng Mỹ của công ty, có lẽ các cơ quan tình báo sẽ bị thủng lỗ hổng.

Nhưng nếu không sử dụng AI, đương nhiên bạn sẽ bị tụt lại phía sau rất xa. Ngay cả khi khoảng cách bây giờ không lớn thì trong 10 năm nữa, chúng ta có thể không thể tưởng tượng được một thế giới không có AI.

Do đó, quyền riêng tư dữ liệu tồn tại ở mọi nơi trong cuộc sống của chúng ta, từ xung đột chiến tranh giữa hai quốc gia cho đến việc mở khóa bằng khuôn mặt trên điện thoại di động.

Trong thời đại AI, nếu công nghệ FHE có thể thực sự trưởng thành thì chắc chắn nó sẽ là tuyến phòng thủ cuối cùng của nhân loại.

Liên kết gốc

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia