FHE, ZK và MPC: So sánh ba công nghệ mã hóa tiên tiến

Trong thời đại số ngày nay, an toàn dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư ngày càng trở nên quan trọng. Mã hóa toàn phần (FHE), chứng minh không biết (ZK) và tính toán an toàn đa bên (MPC) là ba công nghệ mã hóa tiên tiến, mỗi công nghệ đóng vai trò quan trọng trong các tình huống khác nhau. Hãy cùng tìm hiểu sâu về đặc điểm và ứng dụng của ba công nghệ này.

Bằng chứng không kiến thức (ZK): Chứng minh mà không lộ thông tin

Công nghệ chứng minh không tiết lộ nhằm giải quyết một vấn đề quan trọng: làm thế nào để xác thực tính xác thực của một tuyên bố mà không tiết lộ thông tin cụ thể. Công nghệ này được xây dựng trên nền tảng mã hóa, cho phép một bên (người chứng minh) chứng minh cho bên kia (người xác minh) rằng họ biết một bí mật nào đó mà không cần tiết lộ bất kỳ thông tin thực chất nào về bí mật đó.

Hãy tưởng tượng một tình huống như thế này: Alice cần chứng minh với nhân viên công ty cho thuê xe, Bob, rằng tình trạng tín dụng của cô ấy tốt, nhưng cô không muốn cung cấp chi tiết về sao kê ngân hàng. Lúc này, một "điểm tín dụng" tương tự như được cung cấp bởi ngân hàng hoặc phần mềm thanh toán có thể được sử dụng như một bằng chứng không kiến thức. Alice có thể chứng minh rằng điểm tín dụng của mình đạt yêu cầu mà không tiết lộ thông tin tài chính cụ thể.

Trong lĩnh vực blockchain, đồng tiền mã hóa ẩn danh Zcash đã áp dụng công nghệ chứng minh không biết. Khi người dùng thực hiện chuyển khoản, họ vừa cần giữ bí mật danh tính, vừa phải chứng minh quyền chuyển giao các đồng tiền này (để ngăn chặn vấn đề chi tiêu gấp đôi). Thông qua việc tạo ra chứng minh ZK, thợ mỏ có thể xác minh tính hợp pháp của giao dịch mà không cần biết danh tính của người khởi tạo giao dịch và đóng gói nó lên chuỗi.

Tính toán an toàn đa bên (MPC): Tính toán hợp tác không rò rỉ

Công nghệ tính toán an toàn đa bên chủ yếu được sử dụng để giải quyết một vấn đề như sau: làm thế nào để nhiều bên tham gia hoàn thành một nhiệm vụ tính toán chung mà không tiết lộ thông tin nhạy cảm của từng bên.

Ví dụ, nếu Alice, Bob và Carol muốn tính toán mức lương trung bình của cả ba người nhưng không muốn tiết lộ dữ liệu lương cụ thể của mỗi người. Công nghệ MPC có thể được thực hiện theo cách sau:

1. Mỗi người sẽ chia lương của mình thành ba phần.
2. Giao hai phần đó cho hai người khác.
3. Mỗi người thực hiện phép cộng các số nhận được và chia sẻ kết quả này.
4. Cuối cùng, ba người lại cộng tổng ba kết quả này để ra tổng lương, sau đó tính toán giá trị trung bình.

Thông qua cách này, họ có thể biết được mức lương trung bình, nhưng không thể xác định lương cụ thể của những người khác.

Trong lĩnh vực mã hóa tiền tệ, công nghệ MPC được áp dụng để xây dựng hệ thống ví an toàn hơn. Ví dụ, một số nền tảng giao dịch đã ra mắt ví MPC, phân chia khóa riêng thành nhiều phần, được lưu trữ riêng biệt trên điện thoại của người dùng, đám mây và sàn giao dịch. Như vậy, ngay cả khi người dùng vô tình làm mất điện thoại, họ vẫn có thể khôi phục quyền truy cập thông qua các phương thức khác.

Toán học đồng nhất (FHE): Tính toán dữ liệu mã hóa bên ngoài

Công nghệ mã hóa toàn phần đã giải quyết một vấn đề then chốt: làm thế nào để mã hóa dữ liệu nhạy cảm, sao cho dữ liệu đã mã hóa có thể được giao cho bên thứ ba không đáng tin cậy để xử lý tính toán, trong khi kết quả tính toán vẫn có thể được chủ sở hữu dữ liệu gốc giải mã chính xác.

Hãy tưởng tượng một kịch bản như thế này: Alice cần xử lý một số dữ liệu phức tạp, nhưng cô ấy thiếu khả năng tính toán cần thiết. Cô ấy có thể sử dụng công nghệ FHE để mã hóa dữ liệu gốc (thêm nhiễu), sau đó giao dữ liệu đã được mã hóa cho Bob để xử lý. Mặc dù Bob có khả năng tính toán mạnh mẽ, nhưng không thể biết nội dung thực tế của dữ liệu. Cuối cùng, Alice có thể giải mã kết quả mà Bob đã xử lý, để nhận được đầu ra tính toán thực sự.

Trong môi trường điện toán đám mây, việc xử lý thông tin nhạy cảm (như hồ sơ y tế hoặc dữ liệu tài chính cá nhân) thì công nghệ FHE đặc biệt quan trọng. Nó đảm bảo rằng dữ liệu luôn được giữ ở trạng thái mã hóa trong suốt quá trình xử lý, vừa bảo vệ an toàn dữ liệu vừa tuân thủ các quy định về quyền riêng tư.

Trong lĩnh vực blockchain, công nghệ FHE có thể được áp dụng để cải thiện cơ chế đồng thuận PoS (chứng minh cổ phần) và hệ thống bỏ phiếu. Chẳng hạn, một số dự án sử dụng công nghệ FHE để ngăn chặn việc sao chép kết quả xác minh giữa các nút PoS, hoặc để tránh hiện tượng bỏ phiếu theo số đông trong quá trình bỏ phiếu, từ đó nâng cao mức độ phi tập trung và tính xác thực của hệ thống.

So sánh kỹ thuật

Mặc dù cả ba công nghệ này đều hướng tới việc bảo vệ quyền riêng tư và an ninh dữ liệu, nhưng chúng có một số khác biệt về bối cảnh ứng dụng và độ phức tạp kỹ thuật:

1. Ứng dụng场 cảnh:

   • ZK tập trung vào "cách chứng minh", áp dụng cho các tình huống cần xác minh quyền hạn hoặc danh tính.
   • MPC tập trung vào "cách tính toán", phù hợp với các tình huống mà nhiều bên cần tính toán chung nhưng vẫn phải bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu của họ.
   • FHE chú trọng vào "cách mã hóa", phù hợp với các tình huống cần thực hiện tính toán phức tạp trong khi vẫn giữ trạng thái dữ liệu được mã hóa.

2. Độ phức tạp kỹ thuật:

   • ZK phải đối mặt với những thách thức trong việc thiết kế các giao thức hiệu quả và dễ triển khai, cần có kỹ năng toán học và lập trình sâu sắc.
   • MPC cần giải quyết vấn đề hiệu suất đồng bộ và giao tiếp trong quá trình thực hiện, đặc biệt là trong trường hợp có nhiều bên tham gia.
   • FHE đang phải đối mặt với những thách thức lớn về hiệu suất tính toán, mặc dù lý thuyết rất hấp dẫn, nhưng trong thực tế vẫn còn tồn tại vấn đề về độ phức tạp tính toán cao và chi phí thời gian.

Ba loại mã hóa này có những đặc điểm riêng, đóng vai trò quan trọng trong các tình huống ứng dụng khác nhau. Khi công nghệ phát triển và hoàn thiện không ngừng, chúng sẽ cung cấp sự bảo đảm mạnh mẽ hơn cho an ninh dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư của chúng ta.