Giới thiệu

Sau sự bùng nổ của Zero-Knowledge (ZK) vào năm 2022, các ứng dụng công nghệ bảo mật riêng tư đã đạt được tiến bộ đáng kể, với hệ sinh thái ZK đạt được những đột phá trong các lĩnh vực như EVM, DeFi và DID. Với một chu trình mật mã mới nổi lên, câu hỏi đặt ra là: liệu FHE có trở thành công nghệ bảo mật riêng tư quan trọng tiếp theo? Trong năm qua, Fully Homomorphic Encryption (FHE) đã thu hút sự quan tâm ngày càng tăng từ các nhà đầu tư mạo hiểm hàng đầu, với Zama là một ví dụ chủ yếu. Bài viết này khám phá sự phát triển của FHE, so sánh nó với các công nghệ bảo mật riêng tư khác và cung cấp một phân tích chi tiết về phương pháp của Zama.

FHE là gì?

Mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE) là một công nghệ bảo mật sử dụng các thuộc tính đồng cấu toán học để thực hiện các phép tính khác nhau trên dữ liệu được mã hóa, đảm bảo rằng thông tin không bị rò rỉ. Trong lĩnh vực Web2, FHE hiện đang được sử dụng trong mã hóa thông tin y tế, bảo mật dữ liệu tài chính và mã hóa dữ liệu đám mây. Thuật toán mã hóa này lần đầu tiên được đề xuất vào năm 1978 và thu hút sự chú ý trở lại trong thế kỷ 21, vì nhiều tiến bộ công nghệ đã tối ưu hóa việc xử lý tiếng ồn và xử lý dấu phẩy động, cải thiện hiệu suất thuật toán và thúc đẩy công nghệ FHE vào lĩnh vực thương mại.

Thuật toán Mã hóa Hoàn toàn Homomorphic có ba đặc điểm chính: toàn bộ tính homomorphism, bảo mật dữ liệu và linh hoạt tính toán.

• Full Homomorphism: So với việc mã hóa một cách bán toàn bộ, Mã Hóa Toàn Pháp cho phép thực hiện bất kỳ phép toán toán học nào trên dữ liệu đã được mã hóa, bao gồm cả phép cộng, nhân, và thậm chí là các phép toán phức tạp hơn, trong khi các hệ thống mã hóa một cách bán toàn bộ chỉ hỗ trợ các phép toán cụ thể.
• Bảo mật Dữ liệu: Mã hóa Toàn phần hoàn toàn cho phép nhiều phép cộng và nhân trên dữ liệu đã mã hóa, với kết quả vẫn mã hóa.
• Computational Flexibility: Fully Homomorphic Encryption hỗ trợ một loạt các hoạt động tính toán, bao gồm cộng, nhân và các hoạt động Boolean. Công nghệ này có những lợi ích về quyền riêng tư, nhưng vẫn còn cơ hội để cải thiện cho các ứng dụng đòi hỏi hiệu quả cao trong xử lý dữ liệu quy mô lớn và tính toán.

Tại sao FHE là theo dõi cấp ZK tiếp theo?

Các thuật toán mã hóa riêng tư đã phát triển từ việc mã hóa đối xứng và không đối xứng sớm sang các phương pháp an toàn, phức tạp hơn như Multi-Party Computation (MPC), Zero-Knowledge Proofs (ZK) và Fully Homomorphic Encryption (FHE). Sự tiến hóa này đã theo sự tiến bộ của công nghệ và sự thay đổi trong các kịch bản ứng dụng. Khi nhu cầu về mã hóa riêng tư trong các lĩnh vực công nghiệp tăng lên và các kịch bản trở nên đa dạng hơn, sự chú ý đến FHE trong không gian blockchain đang tăng đáng kể.

Về tính toán bảo mật, MPC và ZK đã được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực tiền điện tử. Nhưng tại sao sự chú ý bây giờ lại chuyển sang FHE? So với MPC, FHE cung cấp bảo vệ quyền riêng tư mạnh hơn, linh hoạt tính toán lớn hơn và không cần xác minh đa bên. Ngược lại với ZK, mà tốt trong việc chứng minh sự thật của một điều kiện, FHE cho phép tính toán được thực hiện trên dữ liệu đã mã hóa và thậm chí có thể huấn luyện và suy luận các mô hình học máy trên dữ liệu đó. Mỗi thuật toán bảo mật chính đều có những điểm mạnh và điểm yếu và thể hiện ưu điểm của nó trong các kịch bản ứng dụng khác nhau, giúp tính toán bảo mật ghi dấu ở thực tế.

Giới thiệu về Zama

Zama là một công ty tập trung vào quyền riêng tư được thành lập vào năm 2020, với một đội ngũ chủ yếu đặt tại châu Âu và bao gồm hơn 30 người có bằng tiến sĩ và chuyên gia mật mã. Vào tháng 3 năm nay, Zama đã đảm bảo một khoản đầu tư trị giá 73 triệu đô la do Multicoin Capital và Protocol Labs dẫn đầu, cùng với các nhà đầu tư lớn khác như Metaplanet, Blockchange, VSquared, Stake Capital và Portal Ventures. Vòng đầu tư cũng thu hút các nhà sáng lập từ các dự án blockchain chính, bao gồm Juan Benet (Filecoin), Gavin Wood (Polkadot), Anatoly Yakovenko (Solana), Julien Bouteloup (StakeDAO) và Tarun Chitra (Gauntlet).

Zama’s leadership team is made up of experienced industry figures. Co-founder and CEO Rand Hindi began coding at just 10 years old and has a strong entrepreneurial track record with advanced education spanning computer science, artificial intelligence, and bioinformatics. Co-founder and CTO Pascal Paillier is a cryptography expert with a Ph.D. in cryptography from Télécom Paris, bringing extensive knowledge to the team.

Hệ sinh thái Sản phẩm của Zama: Công cụ và Khung hỗ trợ Toàn diện

Bốn sản phẩm cốt lõi của Zama:

• Concrete - Một khung nhận diện FHE mã nguồn mở
• Concrete ML — Một công cụ mã nguồn mở cho việc học máy trên dữ liệu được mã hóa
• fhEVM — Một máy ảo mã hóa hoàn toàn đồng dạng trên Ethereum
• TFHE-rs - Công cụ mã nguồn mở đầu tiên cho FHE

Bê tông: Khung công cộng dành riêng cho FHE

Concrete là một framework đặc biệt cho mã hóa toàn diện (FHE), cho phép các nhà phát triển thực hiện tính toán trên dữ liệu được mã hóa trong khi bảo vệ quyền riêng tư. Nó giống như một khóa thông minh: framework cho phép xử lý dữ liệu mà không cần được "mở khóa" hoặc giải mã. Concrete đơn giản hóa việc lập trình cho FHE, vì vậy ngay cả các nhà phát triển có kiến thức mã hóa hạn chế cũng có thể sử dụng nó để xây dựng ứng dụng mã hóa hiệu quả. Concrete cũng bao gồm các công cụ mô phỏng và phân tích để tối ưu hóa hiệu suất, hoạt động như một động cơ được điều chỉnh tinh vi giúp giảm thiểu việc sử dụng tài nguyên trong khi duy trì hiệu suất cao.

Giá trị cốt lõi của Gate Concrete nằm trong việc làm cho FHE trở nên dễ tiếp cận hơn. Với Gate Concrete, nhà phát triển có thể thực hiện các phép toán toán học trên dữ liệu được mã hóa một cách an toàn mà không tiết lộ bất kỳ thông tin nhạy cảm nào - lý tưởng cho các lĩnh vực như tài chính và chăm sóc sức khỏe đòi hỏi mức độ bảo mật dữ liệu cao.

Concrete ML: Máy học thân thiện với người dùng cho Dữ liệu được mã hóa

Concrete ML ưu tiên sự dễ sử dụng bằng cách cung cấp API tương tự như các framework phổ biến, giúp các nhà phát triển có thể thực hiện các nhiệm vụ suy luận hoặc huấn luyện trên dữ liệu được mã hóa như họ đã làm với các công cụ quen thuộc. Giao diện của nó gần giống với scikit-learn, và nó thậm chí còn hỗ trợ chuyển đổi các mô hình PyTorch thành các mô hình tương thích với FHE. Điều này mở ra các ứng dụng cho việc học máy trong các lĩnh vực nhạy cảm với quyền riêng tư như chia sẻ dữ liệu và tuân thủ quy định.

Concrete ML cung cấp sự tiện lợi cho cả các mô hình sẵn sàng sử dụng và tùy chỉnh:

Mô hình tích hợp: Cung cấp các mô hình tương thích với FHE tương tự như scikit-learn và XGBoost để dễ dàng sử dụng.

Mô hình tùy chỉnh: Hỗ trợ các mô hình đào tạo nhận thức về số hóa, mà người dùng có thể phát triển bằng PyTorch hoặc Keras/TensorFlow và sau đó nhập vào vào Concrete ML qua ONNX.

fhEVM: Smart Contracts bảo mật quyền riêng tư trên Ethereum

fhEVM mang đến hợp đồng thông minh thực sự riêng tư cho blockchain Ethereum thông qua FHE. Với fhEVM của Zama, các hợp đồng thông minh được mã hóa có thể hoạt động trong hệ sinh thái dApp hiện tại, đảm bảo hai tính năng chính: Toàn bộ Mã Hóa Giao Dịch và Trạng Thái: Tất cả dữ liệu giao dịch vẫn được mã hóa từ đầu đến cuối, đảm bảo không có truy cập trái phép. Tính Tương Tác trên Chuỗi và Bảo Mật Dữ Liệu: Trạng thái mã hóa của hợp đồng được duy trì sau mỗi cập nhật, đảm bảo sự riêng tư.

fhEVM giới thiệu thư viện TFHE Solidity, cho phép phát triển mượt mà với các công cụ Solidity hiện có. Các toán tử tiêu chuẩn hoạt động trong trạng thái được mã hóa, cho phép hợp đồng thực hiện kiểm tra có điều kiện trong khi được mã hóa, làm cho quá trình quen thuộc và thân thiện với các nhà phát triển Ethereum. Để quản lý việc mã hóa và giải mã, các nhà phát triển đơn giản sử dụng kiểu dữ liệu euint để đánh dấu các phần riêng tư của các hợp đồng. fhEVM cũng hỗ trợ các tùy chọn giải mã linh hoạt, bao gồm giải mã ngưỡng, tập trung và dựa trên KMS.

TFHE-rs: Hiệu suất nâng cao thông qua song song hóa

TFHE-rs, một thư viện viết bằng Rust, thực hiện các phép toán Boolean và số nguyên trên dữ liệu được mã hóa bằng công nghệ TFHE. Nổi tiếng với tính linh hoạt, TFHE-rs cung cấp nhiều giao diện khác nhau - Rust API, C API và một WASM API cho ứng dụng khách hàng. Thiết kế theo mô-đun của nó, giống như các khối Lego linh hoạt, cho phép các nhà phát triển kết hợp các chức năng khác nhau để tạo ra các giải pháp tính toán được mã hóa phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ, làm cho nó phù hợp cho một loạt các ứng dụng từ hệ thống đơn giản đến phức tạp.

TFHE-rs sử dụng các hoạt động mã hóa cấp bit để cải thiện hiệu suất, cho phép xử lý dữ liệu chi tiết. Không giống như các hệ thống mã hóa toàn bộ khối dữ liệu, cách tiếp cận này hiệu quả hơn để thực hiện các tính toán đồng cấu, đặc biệt là cho các hoạt động cổng logic (AND, OR, XOR).

TFHE-rs cũng giới thiệu các cải tiến về hiệu suất thông qua xử lý đa luồng và song song hóa bootstrapping. Bằng cách chia nhỏ việc bootstrapping thành các giai đoạn có thể được xử lý đồng thời trên nhiều lõi, TFHE-rs giảm thời gian xử lý đáng kể, làm cho mật mã đồng dạng trở nên nhanh hơn và hiệu quả hơn nhiều.

Năm trường hợp sử dụng chính của Zama

Với fhEVM làm nền tảng, Zama đã xác định năm trường hợp sử dụng hứa hẹn liên quan đến quyền riêng tư cho blockchain: giao dịch hợp đồng an toàn, hồ bơi tối mật riêng tư phi tập trung, quản trị DAO, đấu giá mù trên chuỗi và chơi game trên chuỗi.

Giao dịch trên chuỗi

Trong hệ sinh thái DeFi, việc bảo vệ quyền riêng tư và an ninh dữ liệu rất quan trọng. Hợp đồng tài chính thường liên quan đến các chi tiết nhạy cảm, như số tiền giao dịch, lãi suất và kế hoạch trả nợ. Việc công khai hoàn toàn những chi tiết này trên chuỗi có thể dẫn đến vấn đề về quyền riêng tư. fhEVM của Zama cho phép hợp đồng thông minh thực thi trong trạng thái được mã hóa, cho phép toàn bộ logic hợp đồng chạy một cách an toàn mà không tiết lộ dữ liệu nhạy cảm. Các tổ chức tài chính hoặc các nút khác không thể trực tiếp xem xét các chi tiết hợp đồng, nhưng việc thực thi hợp đồng vẫn có thể được xác minh. Ví dụ, một hợp đồng vay có thể giữ các thông số như số tiền vay, thời hạn trả nợ và lãi suất dưới dạng được mã hóa, trong khi tất cả các phép tính được thực hiện mà không tiết lộ dữ liệu. Điều này giúp các nút khác có thể xác minh việc thực thi hợp đồng mà không cần truy cập vào các chi tiết giao dịch cụ thể, làm cho nó phù hợp cho các tùy chọn, việc thanh toán swap và cho vay trên chuỗi.

Decentralized Private Dark Pools

Dark pool là một nền tảng giao dịch tư nhân cho phép các giao dịch lớn xảy ra mà không tiết lộ chi tiết lệnh công khai, giúp tránh gián đoạn thị trường. Quyền riêng tư trong dark pool mở rộng đến danh tính người dùng, nội dung đặt hàng và chi tiết giao dịch. Các dark pool truyền thống sử dụng các nền tảng tập trung hoặc các bên thứ ba đáng tin cậy để khớp lệnh, gây ra rủi ro về quyền riêng tư.

TFHE-rs của Zama hỗ trợ các hoạt động dữ liệu được mã hóa, cho phép khớp các lệnh mua bán được mã hóa một cách riêng tư mà không cần giải mã chi tiết như giá hoặc số lượng. Các nền tảng giao dịch có thể xử lý an toàn ý định của người dùng trong khi bảo vệ quyền riêng tư của lệnh. Những lệnh được mã hóa này có thể được xác minh để đảm bảo rằng chúng đáp ứng các điều kiện giao dịch, đồng thời vẫn giữ an toàn dữ liệu.

Quản trị DAO

Quản trị DAO đặt ra thách thức về quyền riêng tư, bao gồm quyền bầu cử ẩn danh và tính mật của chi tiết ngân quỹ. Các cơ chế bỏ phiếu thường tiết lộ sở thích bỏ phiếu cá nhân, dẫn đến khả năng thao túng hoặc ảnh hưởng không đúng đắn. Ví dụ, những người nắm giữ nhiều mã quản trị thường có ảnh hưởng lớn hơn trong việc bỏ phiếu, tiềm ẩn sự thiên vị độc tài ảnh hưởng đến kết quả. Các hợp đồng quản trị DAO cũng liên quan đến thông tin nhạy cảm về chi phí tài chính và phân bổ dự án, điều này nên được giữ bí mật để bảo vệ số tiền quỹ dự án hoặc danh tính người nhận.

Phương pháp của Zama cho phép xử lý được mã hóa của mỗi phiếu bầu thành viên. Các hợp đồng bỏ phiếu có thể tính tổng số phiếu và tính toán kết quả mà không cần giải mã từng phiếu bầu riêng lẻ. Kết quả cuối cùng được công khai, nhưng quá trình bỏ phiếu vẫn được bảo mật. Sử dụng mã hóa đồng dạng, mỗi phiếu bầu có thể được xác minh về tính hợp lệ mà không cần tiết lộ lựa chọn.

Đấu giá mù trên chuỗi

Các phiên đấu giá mù không dùng trên chuỗi cho phép người tham gia gửi các đặt giá một cách riêng tư mà không tiết lộ chúng cho đến khi phiên đấu giá kết thúc. Hầu hết các nhà phát triển sử dụng các chứng minh không biết và một quy trình hai bước để đảm bảo sự riêng tư của đặt giá, điều này thường yêu cầu lưu trữ dữ liệu ngoài chuỗi, đồng thời đặt ra thêm thách thức về mã hóa.

Giải pháp mã hóa hoàn toàn đồng cấu của Zama cho phép các giá thầu được mã hóa được xử lý trên chuỗi mà không cần phải tiết lộ chúng. Trong các cuộc đấu giá mù truyền thống, giá thầu được tiết lộ sau khi cuộc đấu giá kết thúc, nhưng cách tiếp cận của Zama cho phép tính toán xác định người chiến thắng mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư của giá thầu. Phương pháp của Zama bao gồm so sánh đồng cấu, cập nhật có điều kiện và thanh toán an toàn, loại bỏ nhu cầu tiết lộ hồ sơ dự thầu. Kỹ thuật ghép kênh được mã hóa chọn giá thầu cao nhất và cập nhật kết quả dựa trên các điều kiện được mã hóa, quản lý chi tiết giá thầu một cách an toàn mà không để lộ thông tin nhạy cảm. Khi kết thúc cuộc đấu giá, chỉ người trúng đấu giá mới có thể giải mã giải thưởng của họ một cách an toàn, xác minh tình trạng của họ là người trả giá cao nhất mà không tiết lộ các chi tiết trả giá khác.

Trò chơi On-Chain

Sử dụng fhEVM, Zama giới thiệu một cách để tăng cường trò chơi trên chuỗi với mã hóa hoàn toàn giả mật. Trên trang web của mình, Zama cho thấy cách xây dựng phiên bản được mã hóa của trò chơi phổ biến “Wordle” trên chuỗi. Giải pháp của Zama mã hóa cả trạng thái trò chơi và đầu vào trong khi cho phép các hợp đồng thông minh xác minh kết quả. Điều này có nghĩa là dữ liệu trò chơi nhạy cảm được giữ riêng tư, bảo vệ chống lại truy cập hoặc sửa đổi trái phép, ngay cả khi được xử lý trên chuỗi. Phương pháp bảo mật này cho phép trò chơi trên chuỗi trở nên riêng tư và có khả năng mở rộng hơn mà không phải hy sinh tính minh bạch và tính năng của chuỗi khối.

Triển vọng tương lai

Giao dịch bảo vệ quyền riêng tư đang được thiết lập trở thành xu hướng lớn tiếp theo sau khi giải quyết các vấn đề về khả năng mở rộng của blockchain. Ngày nay, thách thức chính trong việc mở rộng không còn nằm ở công nghệ cơ sở hạ tầng mà chủ yếu là ở sự thiếu hỗ trợ của quy định và sự chấp nhận của thị trường, điều này rất quan trọng đối với việc tiếp nhận rộng rãi. Giao dịch bảo vệ quyền riêng tư, với cơ sở hạ tầng tối ưu hóa của họ, tạo ra nhóm người dùng, phương pháp giao dịch và kịch bản ứng dụng mục tiêu hơn, giống như cách công nghệ chứng minh không cần biết thông tin đã đạt được sự tiếp nhận rộng rãi.

Với việc áp dụng công nghệ FHE, dự kiến sẽ giúp thu hẹp khoảng cách trải nghiệm giữa các sàn giao dịch phi tập trung và tập trung. Công nghệ bảo mật trong trò chơi trên chuỗi cũng có thể giúp giải quyết các rủi ro bảo mật do việc tạo số ngẫu nhiên. Mặc dù tiềm năng của các giải pháp bảo vệ sự riêng tư là rất lớn, nhưng các hạn chế về hiệu suất vẫn là một thách thức. Đáp ứng yêu cầu giao dịch tần suất cao trên quy mô lớn sẽ mất thời gian và phát triển đáng kể.