Rất nhiều bạn bè khi nhìn thấy tin tức về việc Nillion thu vốn 25 triệu đô la, đều tò mò về cái gì là 'tính toán mù'? MPC, ZKP, FHE, TEE những khái niệm lạ lẫm này vừa mới có chút hiểu biết, một khái niệm mới lại nổi lên. Vậy quy trình làm việc của tính toán mù là như thế nào? Giải pháp tính toán mù mà Nillion cung cấp là gì? Tiếp theo, hãy nói về hiểu biết của tôi:

1）Blind Compute（盲计算）là gì? Đơn giản nói, Blind Compute là một phương pháp tính toán an toàn để bảo vệ quyền riêng tư, cho phép máy chủ (Nút) thực hiện nhiệm vụ tính toán trên một phần mã hóa của dữ liệu và cuối cùng đạt được an toàn tính toán để bảo vệ quyền riêng tư.

Với ZKP, TEE, MPC, FHE và các thuật toán mã hóa khác, mục tiêu đều giống nhau, sự khác biệt nằm ở chỗ: ZKP tạo chứng minh không cần biết thông tin đòi hỏi chi phí lớn, phù hợp cho việc lưu trữ + tính toán off-chain, trên-chain chỉ cần xác minh, ví dụ: Rollup Layer2; TEE là một phương pháp tính toán trong môi trường tin cậy dựa trên nhà sản xuất phần cứng trong môi trường cách ly; FHE mặc dù có thể thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa, nhưng hiện tại chỉ hỗ trợ các phép toán cụ thể;

'Tính toán mù' là một khung tính toán tổng quát hơn, vì các công nghệ mã hóa như ZKP, TEE, FHE có thể được sử dụng làm một phần của khung công nghệ của nó.

Như chúng ta đã biết, ZKP, TEE, FHE, v.v. hiện đang trong giai đoạn thăm dò và tối ưu hóa việc ứng dụng công nghệ phù hợp với Crypto. Mặt khác, điện toán mù có tiềm năng tổng hợp và áp dụng tất cả các công nghệ cốt lõi này để khám phá một thực tiễn kỹ thuật tích hợp để bảo vệ quyền riêng tư.

2）Lõi logic tính toán mù quáng là tăng cường Nút phân tán, cho phép mỗi Nút đồng thời có khả năng lưu trữ + tính toán đoạn. kết hợp với mạng quản trị mở có thể xác minh, từ đó đạt được kết quả Nút có thể hoạt động mà không cần biết dữ liệu 'hoàn chỉnh'. Làm sao để hiểu điều này?

Trong trạng thái bình thường, việc bảo vệ sự riêng tư dữ liệu đòi hỏi việc lưu trữ dữ liệu tại Nút A, sau đó mã hóa và gửi cho Nút B tính toán, sau đó giải mã và xác minh tại Nút C để hoàn tất công việc lưu trữ + tính toán dữ liệu. Trong quá trình này, việc truyền dữ liệu mất rất nhiều chi phí và tồn tại rủi ro tiết lộ dữ liệu do quá trình mã hóa - giải mã lặp đi lặp lại nhiều lần, chi phí tin cậy giữa các Nút cũng cao, rất khó để đảm bảo sự riêng tư không bị rò rỉ.

Logic of the business built by Nillion happens to make up for this shortcoming, and its general workflow is (for understanding only):

Nillion đã xây dựng một mạng lưới Nút phân tán, mỗi Nút đều có khả năng tăng cường lưu trữ + tính toán, khi nhận yêu cầu xử lý truyền dữ liệu, mạng lưới Nillion sẽ thông qua ngôn ngữ đặc biệt Nada để thực hiện biên dịch và xử lý tiền xử lý, giúp dữ liệu gốc được chia thành nhiều đoạn và đều trong trạng thái mã hóa.

Máy ảo AIVM sau đó được lên lịch và phân phối, và các nút phân tán của nó sẽ lưu trữ và tính toán ngẫu nhiên các đoạn dữ liệu này, và cuối cùng hoàn thành việc tổng hợp và xác minh thống nhất. Trong toàn bộ quá trình, một nút duy nhất không thể biết tất cả nội dung dữ liệu, nhưng nó có thể hoàn thành việc truyền mã hóa và tính toán dữ liệu tổng thể khi được ghép lại với nhau.

Tại sao tính toán mù có thể kết hợp các công nghệ ZKP, TEE, FHE trong ứng dụng, điều này cũng rất đơn giản trong quá trình tiền xử lý dữ liệu, tức giai đoạn mã hóa dữ liệu, có thể hoàn toàn áp dụng công nghệ mã hóa đồng cấu FHE, trong khi việc lưu trữ và tính toán dữ liệu có thể được thực hiện trên môi trường TEE có độ tin cậy cao, và khi kết hợp và xác minh kết quả tính toán của các nút, ZKP có thể được sử dụng để cải thiện hiệu quả xác minh kết quả tính toán.

3. Theo tôi, các công nghệ như ZKP, TEE, FHE, MPC đều tồn tại một số khuyết điểm trong việc triển khai kỹ thuật, hiện nay hầu hết các lĩnh vực của Crypto đều đầy các dự án, nhưng hầu hết đều tập trung vào việc tối ưu hóa chi phí và hiệu suất, và tất cả đều tập trung vào các tình huống ứng dụng cụ thể của Crypto.

Khung giải mã mù của Nillion, mặc dù chưa thực hiện được ứng dụng quy mô lớn, nhưng giải pháp mã hóa tích hợp của nó có thể được áp dụng phổ biến trong các lĩnh vực bảo vệ dữ liệu rộng hơn như tính toán AI có thể xác minh, học máy, v.v.