Từ kẻ lập dị lý thuyết đến ngôi sao máy tính: sự trỗi dậy của FHE và tầm nhìn tương lai của nó
Ngày nay, màn trình diễn của $Swarms đã thu hút được rất nhiều sự chú ý. Khi nguồn tài trợ cho AI Agent quay trở lại, Swarms đang trở thành một trong những ứng dụng hàng đầu trong lĩnh vực AI vào năm 2025. Các nhà quan sát thị trường nhìn chung tin rằng hệ thống kinh tế token của Swarms vẫn chưa được triển khai đầy đủ, nhưng kế hoạch thì rõ ràng và minh bạch. Khi hệ thống trực tuyến, tỷ lệ áp dụng và các kịch bản ứng dụng giá trị gia tăng của token sẽ tăng đáng kể. Khi AI phát triển nhanh chóng từ giao điểm của Web2 và Web3 thành một lĩnh vực quan trọng thu hút các nguồn vốn thứ cấp, Swarms được kỳ vọng sẽ trở thành một dự án ngôi sao liên ngành trong quá trình này.
Trong thế giới mật mã, mã hóa đồng hình hoàn toàn (FHE) giống như một thiên tài đã bị chôn vùi trong nhiều năm. Cuối cùng nó đã đến trung tâm của sân khấu và thu hút ngày càng nhiều sự chú ý. Điều đáng nói là đợt IPO thành công gần đây của dự án Shiba Treat đã thu hút thêm sự chú ý vào đường đua FHE. Bằng cách kết hợp mã hóa đồng dạng hoàn toàn với các ứng dụng phi tập trung, Shiba Treat đã thu hút được sự chú ý của đông đảo các nhà đầu tư và nhà phát triển, đánh dấu một giai đoạn mới trong quá trình chuyển đổi công nghệ FHE từ nghiên cứu học thuật sang ứng dụng thương mại.
Bối cảnh của FHE
FHE được đề xuất lần đầu tiên vào năm 1978, nhưng do tính phức tạp về mặt tính toán nên nó không thể được sử dụng trong thực tế trong một thời gian dài và vẫn đang ở giai đoạn lý thuyết. Mặc dù những người theo chủ nghĩa duy tâm hàn lâm đã ca ngợi nó rất nhiều, nhưng nó luôn giống như một kẻ lập dị lý thuyết lý tưởng không thể phá vỡ được những ràng buộc của tòa tháp ngà.
Phải đến năm 2009, Craig Gentry mới đề xuất một mô hình FHE khả thi, phá vỡ các hạn chế kỹ thuật trước đó và dần biến FHE từ một lý thuyết lạnh lùng thành ngựa ô công nghệ có thể áp dụng vào thực tế. Đột phá này giống như một học sinh trong lớp có điểm trung bình và sống lười biếng bỗng nhiên trở nên nổi tiếng và được cộng đồng khoa học yêu mến.
Đột phá và ứng dụng của công nghệ FHE
Nguyên lý hoạt động của FHE có thể được hiểu thông qua một phép ẩn dụ sinh động: giả sử bạn có một miếng vàng cần được xử lý, nhưng bạn không muốn công nhân lấy cắp vàng trong quá trình xử lý. Vì vậy, bạn cho vàng vào một chiếc hộp trong suốt được niêm phong và khóa lại để công nhân chỉ có thể thao tác bằng găng tay. Ngay cả khi công nhân có thể vận hành thì vàng cũng không thể bị lấy đi và chiếc hộp đảm bảo tính toàn vẹn của vàng. Chiếc hộp tượng trưng cho thuật toán mã hóa, ổ khóa tượng trưng cho chìa khóa, người công nhân là người thực hiện phép tính mã hóa và dữ liệu được mã hóa là vàng. Theo cách này, FHE cho phép tính toán ở trạng thái được mã hóa, không chỉ đảm bảo quyền riêng tư của dữ liệu mà còn thực hiện các tác vụ tính toán phức tạp.
Điểm hấp dẫn của FHE là nó cho phép thực hiện tính toán trên dữ liệu khi nó được mã hóa mà không cần phải giải mã trước. Hãy tưởng tượng bạn có thể chỉnh sửa một tập tin trong két mà không cần phải mở nó. Đối với quyền riêng tư cá nhân và dữ liệu doanh nghiệp, FHE chắc chắn là tuyến phòng thủ mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu. Trong khi đảm bảo quyền riêng tư của dữ liệu, nó cũng có thể đảm bảo rằng các hoạt động dữ liệu không bị rò rỉ và tính toàn vẹn được duy trì.
Các ứng dụng chính của FHE bao gồm:
Bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu: Trong các lĩnh vực như y học và tài chính, tính bảo mật của dữ liệu nhạy cảm là rất quan trọng. FHE có thể thực hiện các phép tính mà không làm lộ dữ liệu.
Điện toán đám mây và dữ liệu lớn: Xử lý dữ liệu thường diễn ra trên đám mây và FHE có thể đảm bảo tính riêng tư của dữ liệu trong quá trình tính toán.
Hợp đồng thông minh: Trong lĩnh vực Web3, FHE cho phép các hợp đồng thông minh thực thi nội dung hợp đồng và quản lý tài sản kỹ thuật số đồng thời đảm bảo quyền riêng tư.
Hệ sinh thái FHE: Từ cơ sở hạ tầng đến các dự án ứng dụng
Với sự phát triển liên tục của công nghệ FHE, ngày càng có nhiều dự án bắt đầu khám phá lĩnh vực này và thúc đẩy việc thực hành và phát triển các ứng dụng của nó. FHE không chỉ giới hạn ở việc tính toán dữ liệu được mã hóa mà còn được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như điện toán đám mây, Web3, AI, giao dịch quyền riêng tư, điện trở lượng tử, v.v. Sau đây là một số dự án FHE tiêu biểu:
Zama
Là đơn vị tiên phong trong công nghệ FHE, Zama đã ra mắt TFHE và fhEVM, đưa FHE trở thành trọng tâm trong lĩnh vực tiền điện tử. Bằng cách cung cấp giải pháp mã hóa đồng dạng hoàn toàn, Zama cho phép áp dụng FHE trên các blockchain tương thích với EVM (Máy ảo Ethereum).
Chim ưng
Fhenix triển khai giải pháp FHE L2 (lớp thứ hai) trên Ethereum (ETH), sử dụng bộ tăng tốc FHE và máy ảo (VM) để thực hiện tính toán mã hóa dữ liệu.
Mạng lưới tâm trí
Tập trung vào việc cung cấp các giải pháp bảo vệ quyền riêng tư cho các ứng dụng AI phi tập trung thông qua công nghệ mã hóa đồng dạng hoàn toàn. Nền tảng này sử dụng phương pháp mã hóa FHE để cho phép đào tạo và suy luận thuật toán AI đồng thời bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu của người dùng, giúp việc tính toán và phân tích dữ liệu nhạy cảm trở nên an toàn và minh bạch. Mind Network không chỉ thực hiện các phép tính trên dữ liệu được mã hóa mà còn thúc đẩy sự phát triển của các ứng dụng AI trong khuôn khổ phi tập trung.
Shiba Inu Thưởng
Gần đây, nhóm Shiba Inu đã mang lại giá trị và cơ hội mới cho hệ sinh thái của mình bằng cách giới thiệu công nghệ mã hóa đồng hình hoàn toàn (FHE) và mã thông báo chức năng $Treat, thu hút được 12 triệu đô la tài trợ. Sự đổi mới này kết hợp bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu với công nghệ blockchain để cải thiện hiệu quả hoạt động của hệ sinh thái. FHE có thể thực hiện các phép tính phức tạp trong khi vẫn đảm bảo quyền riêng tư của dữ liệu. $Treat không chỉ mở rộng trong lĩnh vực Web3 mà còn tích cực thâm nhập vào lĩnh vực Web2, hướng tới mục tiêu tạo ra một hệ thống thanh toán phù hợp với thế giới thực, có thể trở thành công cụ thanh toán xuyên biên giới trong tương lai.
AI riêng tư
Privasea AI sử dụng công nghệ FHE để đảm bảo AI vô hình trong quá trình tương tác với dữ liệu người dùng, tránh rò rỉ quyền riêng tư trong khi vẫn đạt được tương tác liền mạch với AI. Ứng dụng xác minh danh tính #ImHuman của họ kết hợp công nghệ nhận dạng khuôn mặt để xác minh danh tính người dùng và sử dụng công nghệ FHE để đảm bảo dữ liệu luôn được mã hóa trong quá trình xác minh danh tính.
Kem chống nắng
Dựa trên trình biên dịch đồng dạng hoàn toàn của Rust, Sunscreen cam kết cung cấp khả năng tính toán được mã hóa cho các ứng dụng blockchain để giúp người dùng đạt được mục tiêu bảo vệ quyền riêng tư.
Mạng lưới Octra
Octra Network là một blockchain môi trường thực thi biệt lập hỗ trợ FHE và mã hóa đồng cấu bậc cao (HFHE), tập trung vào việc tăng cường quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.
Các dự án này chứng minh các kịch bản ứng dụng đa dạng của công nghệ FHE, bao gồm nhiều lĩnh vực từ xây dựng cơ sở hạ tầng đến các ứng dụng cụ thể, chẳng hạn như hợp đồng thông minh được mã hóa FHE, điện toán chuỗi riêng, lưu trữ mã hóa dữ liệu, giao dịch bảo vệ quyền riêng tư, v.v.
Tương lai của sự hợp tác FHE và AI
Trong số nhiều lĩnh vực ứng dụng của công nghệ FHE, AI và hệ thống đa tác nhân (MAS) là một trong những hướng đi triển vọng nhất. Mind Network đang tích cực thúc đẩy sự kết hợp giữa FHE và AI, đặc biệt là ứng dụng của nó trong các hệ thống đa tác nhân. Hệ thống đa tác nhân là một khuôn khổ hợp tác trong đó nhiều tác nhân AI làm việc cùng nhau để giải quyết các vấn đề phức tạp và cải thiện hiệu quả thông qua hợp tác. Tuy nhiên, đảm bảo dữ liệu không bị rò rỉ trong quá trình tính toán trong khi vẫn duy trì được sự tin tưởng và hợp tác giữa các tác nhân vẫn là một thách thức lớn để đạt được mục tiêu này.
Mind Network cung cấp giải pháp an toàn và hiệu quả cho các hệ thống đa tác nhân thông qua FHE. Trong giải pháp này, mọi dữ liệu đều được mã hóa trong quá trình xử lý để đảm bảo tính riêng tư của thông tin nhạy cảm. Cụ thể, giải pháp FHE của Mind Network đảm bảo những điều sau:
Bảo vệ dữ liệu: Ngay cả trong quá trình tính toán, dữ liệu vẫn luôn được mã hóa để tránh rò rỉ thông tin nhạy cảm và đảm bảo quyền riêng tư của dữ liệu.
Sự đồng thuận an toàn: Các tác nhân AI gửi kết quả được mã hóa và mạng FHE xác minh tính chính xác và tính nhất quán của các kết quả này, đảm bảo rằng sự đồng thuận cuối cùng vừa an toàn vừa đáng tin cậy, đồng thời tránh rò rỉ bất kỳ thông tin nhạy cảm nào.
Hợp tác hiệu quả: Thông qua công nghệ FHE, nhiều tác nhân có thể hợp tác mà không tiết lộ thông tin nhạy cảm, giúp xử lý hiệu quả các tác vụ phức tạp.
Công nghệ của Mind Network không chỉ cải thiện khả năng bảo mật và bảo vệ quyền riêng tư của các hệ thống đa tác nhân mà còn thúc đẩy sự cộng tác hiệu quả giữa các tác nhân AI. Ví dụ, trong các ứng dụng phân tích tài chính, Mind Network sử dụng FHE để đảm bảo dữ liệu được mã hóa trong toàn bộ quá trình, bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật của dữ liệu nhạy cảm.
Kết hợp Swarms với FHE: Thúc đẩy sự đồng thuận của nhiều tác nhân AI
Cần phải nói thêm rằng tiến bộ mới nhất trong FHE và sự hợp tác giữa nhiều tác nhân cũng đã được Swarms chính thức hỗ trợ. Nhóm Swarms đang tích cực thúc đẩy khả năng của các tác nhân AI và hệ thống Swarm, đặc biệt là trong ngôn ngữ lập trình Rust và chương trình đồng thuận do FHE cung cấp . trên sự kết hợp của. Bằng cách áp dụng công nghệ FHE, Swarms đang xây dựng một khuôn khổ đồng thuận điện toán được mã hóa cho phép nhiều tác nhân cộng tác mà không làm lộ dữ liệu của họ.
Cụ thể, dự án Swarms-rust là một nền tảng điều phối đa tác nhân được nhóm Swarms triển khai lại bằng ngôn ngữ Rust, nhằm mục đích cung cấp khả năng phát triển ứng dụng đa nền tảng hiệu quả và đáng tin cậy hơn. Ưu điểm đặc biệt của nó là khả năng trao đổi thông tin an toàn giữa nhiều tác nhân và đạt được sự đồng thuận được mã hóa thông qua công nghệ FHE. Các tính năng của dự án bao gồm:
Sự đồng thuận của AI: Nhiều tác nhân đưa ra quyết định nhất quán thông qua cơ chế tổng hợp dữ liệu được mã hóa và cơ chế đồng thuận trong khi vẫn đảm bảo tính bảo mật của mô hình và dữ liệu.
Hợp tác giữa nhiều tác nhân: Cho phép trao đổi dữ liệu an toàn và được mã hóa giữa nhiều tác nhân để đảm bảo tính riêng tư của thông tin.
Tính tự chủ: Hỗ trợ quá trình ra quyết định tự chủ phi tập trung, giảm sự can thiệp của con người và đạt được sự cộng tác tự chủ giữa các tác nhân thông minh.
Nhóm Swarms đã tuyên bố rõ ràng rằng FHE là một trong những công nghệ chính để đạt được các giải pháp đồng thuận đa tác nhân hiệu quả và an toàn, đồng thời đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ của các mô hình tác nhân và đảm bảo độ tin cậy của các quyết định giao dịch. Ví dụ, trong lĩnh vực giao dịch, nhiều tác nhân chuyên nghiệp có thể đưa ra quyết định dựa trên mô hình riêng của họ và cuối cùng đạt được kết quả đáng tin cậy hơn thông qua bỏ phiếu đồng thuận được mã hóa, do đó cải thiện đáng kể độ chính xác và độ tin cậy của việc ra quyết định.
Tóm tắt
Là một công nghệ có triển vọng ứng dụng rộng rãi, FHE đang thay đổi sâu sắc cách chúng ta xử lý dữ liệu. Từ blockchain đến AI, từ điện toán đám mây đến bảo vệ quyền riêng tư, FHE cung cấp một cách mới để thực hiện tính toán dữ liệu trong khi vẫn đảm bảo quyền riêng tư. Khi công nghệ FHE tiếp tục phát triển, ngày càng có nhiều dự án và nền tảng áp dụng công nghệ này vào các tình huống thực tế, thúc đẩy sự tiến bộ và đổi mới của công nghệ mã hóa.
Trong quá trình này, Mind Network đã chứng minh được tiềm năng to lớn với công nghệ hàng đầu trong việc kết hợp FHE và AI. Bằng cách cung cấp hỗ trợ điện toán được mã hóa an toàn và hiệu quả cho các hệ thống đa tác nhân, Mind Network không chỉ tăng cường bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu mà còn thúc đẩy sự đổi mới trong cộng tác AI. Đồng thời, nhóm Swarms đã thúc đẩy hơn nữa khả năng cộng tác giữa nhiều tác nhân thông qua FHE và xây dựng một khuôn khổ đồng thuận an toàn và hiệu quả hơn. Với sự phát triển hơn nữa của công nghệ FHE, việc tích hợp AI và công nghệ mã hóa sẽ trở thành xu hướng phát triển quan trọng trong thế giới số tương lai.
