MT Capital báo cáo nghiên cứu: Privasea - Đưa mã hóa đồng dạng toàn phần (FHE) đến ứng dụng đại chúng
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
MT Capital báo cáo nghiên cứu: Privasea - Đưa mã hóa đồng dạng toàn phần (FHE) đến ứng dụng đại chúng
Privasea sử dụng công nghệ FHE để cung cấp quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, tận dụng AI và kiến trúc mạng phân tán, cho phép thực hiện các xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp trong khi dữ liệu vẫn được mã hóa hoàn toàn.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Xinwei, MT Capital
MT Capital luôn theo đuổi chiến lược đầu tư vào các doanh nghiệp đổi mới có tiềm năng công nghệ đột phá. Chúng tôi cho rằng mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) kết hợp mã hóa toàn đồng hình (FHE) và trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực trọng điểm trong tương lai. Công nghệ FHE cho phép thực hiện tính toán trên dữ liệu vẫn đang ở trạng thái được mã hóa, đảm bảo quyền riêng tư và an toàn trong suốt quá trình xử lý dữ liệu. Sự kết hợp giữa AI và DePIN không chỉ tận dụng hiệu quả tài nguyên tính toán bên ngoài mà còn cho phép thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu phức tạp và học máy mà không cần lo lắng về rò rỉ dữ liệu. Vị thế dẫn đầu và lợi thế công nghệ của Privasea trong lĩnh vực này hoàn toàn phù hợp với chiến lược đầu tư của MT Capital. Chúng tôi tin rằng việc hỗ trợ Privasea sẽ thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực FHE AI DePIN, góp phần vào sự an toàn và phát triển bền vững của nền kinh tế số toàn cầu.
1. Mã hóa toàn đồng hình (FHE) là gì?
Mã hóa toàn đồng hình (Fully Homomorphic Encryption - FHE) là một công nghệ mã hóa cho phép thực hiện trực tiếp các phép toán số học hoặc logic trên văn bản đã mã hóa, trong khi vẫn giữ nguyên trạng thái mã hóa của dữ liệu. Điều này có nghĩa là có thể xử lý dữ liệu đã mã hóa một cách phức tạp mà không cần giải mã thành văn bản rõ, mang ý nghĩa cách mạng trong việc bảo vệ quyền riêng tư và an ninh dữ liệu.
Trong các kịch bản xử lý dữ liệu truyền thống, để thực hiện tính toán, dữ liệu phải được giải mã trước, điều này làm lộ thông tin nhạy cảm và gia tăng nguy cơ dữ liệu bị đánh cắp hoặc lạm dụng. Ứng dụng công nghệ FHE đã hoàn toàn thay đổi điều này. Nhờ FHE, dữ liệu đã mã hóa có thể trực tiếp đưa vào quá trình tính toán, và kết quả tính toán vẫn ở dạng mã hóa, chỉ được giải mã khi cần xem kết quả. Tính năng này đặc biệt quan trọng đối với các ngành phải xử lý dữ liệu nhạy cảm như tài chính, y tế và các cơ quan chính phủ.
FHE còn giúp việc thuê ngoài xử lý dữ liệu trở nên khả thi mà không ảnh hưởng đến độ bảo mật của dữ liệu. Các doanh nghiệp có thể gửi dữ liệu đã mã hóa đến nhà cung cấp dịch vụ thứ ba để thực hiện phân tích dữ liệu phức tạp hoặc nhiệm vụ học máy, mà không lo lắng về rò rỉ dữ liệu, vì nhà cung cấp dịch vụ không thể thấy dữ liệu gốc trong suốt quá trình xử lý.
2. Privasea: Mạng AI + DePIN đầu tiên sử dụng FHE
Privasea sử dụng công nghệ FHE để cung cấp quyền riêng tư và an toàn dữ liệu, kết hợp AI và kiến trúc mạng phân tán, cho phép xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp trong khi dữ liệu vẫn hoàn toàn được mã hóa. Điều này có nghĩa là người dùng có thể thực hiện học máy và các tác vụ tính toán nâng cao khác mà không tiết lộ dữ liệu gốc — điều mà điện toán đám mây truyền thống không thể thực hiện được, từ đó tạo ra bước đột phá trong lĩnh vực tính toán riêng tư.
Nền tảng Privasea áp dụng một số phương án FHE tiên tiến như TFHE và CKKS, những phương án này vừa đảm bảo độ chính xác và hiệu suất tính toán, vừa cung cấp mức độ bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu rất cao. Trong đó, TFHE hỗ trợ thực hiện nhanh các thao tác bit trong một chu kỳ lệnh duy nhất, còn CKKS được tối ưu hóa để xử lý số dấu phẩy động, nhờ đó Privasea có thể hiệu quả hỗ trợ nhiều ứng dụng khoa học và thương mại phức tạp như phân tích tài chính, xử lý dữ liệu y tế và các nhiệm vụ học máy.
Hơn nữa, Privasea còn xây dựng một mạng tính toán phân tán có khả năng mở rộng cao gọi là Privanetix. Mạng lưới này bao gồm nhiều nút tính toán, mỗi nút đều có thể thực hiện các thao tác FHE và cung cấp tài nguyên tính toán cần thiết. Kiến trúc phân tán này không chỉ tăng cường khả năng xử lý của nền tảng mà còn cải thiện tính dự phòng và độ chịu lỗi của hệ thống, đảm bảo dịch vụ luôn sẵn sàng và đáng tin cậy. Việc tích hợp AI với mạng phân tán cho phép Privasea xử lý các nhiệm vụ AI nâng cao như học sâu, nhận dạng mẫu và học máy — vốn thường đòi hỏi nguồn lực tính toán khổng lồ và yêu cầu bảo vệ dữ liệu ở mức độ cao. Ví dụ, người dùng trong ngành y tế có thể sử dụng Privasea để an toàn phân tích dữ liệu nhạy cảm của bệnh nhân, dự đoán bệnh tật và tối ưu hóa phương án điều trị mà không lo vi phạm các quy định bảo vệ dữ liệu.
Privasea còn cung cấp một bộ hợp đồng thông minh độc đáo, cho phép người dùng quản lý và tự động hóa quy trình xử lý dữ liệu — bao gồm xác thực dữ liệu, xuất kết quả và phân bổ nhiệm vụ tính toán cùng phần thưởng — trong khi dữ liệu vẫn được giữ ở trạng thái mã hóa. Những hợp đồng thông minh này được thực thi trên sổ cái phân tán, không chỉ đảm bảo tính minh bạch và truy xuất nguồn gốc của quá trình, mà còn có thể tự động phân bổ phần thưởng dựa trên tài nguyên tính toán mà các nút đóng góp. Cơ chế khuyến khích dựa trên blockchain này tiếp tục nâng cao mức độ tham gia và hiệu quả tính toán của mạng, bởi các nút đều có động lực cung cấp dịch vụ đáng tin cậy. Điều này biến Privasea không chỉ là một nền tảng xử lý và mã hóa dữ liệu, mà còn là một hệ sinh thái dữ liệu mã hóa hoàn chỉnh.
Thông qua API của Privasea, các nhà phát triển có thể dễ dàng kết nối vào hệ thống phức tạp này và tận dụng chức năng mạnh mẽ của nó để phát triển và triển khai các ứng dụng AI của riêng mình. Những ứng dụng này có thể tận dụng mạng phân tán để phân bổ tải tính toán, đồng thời đảm bảo tính toàn vẹn và an toàn dữ liệu — điều đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng blockchain cần xử lý lượng lớn dữ liệu nhạy cảm.
3. Hợp tác với Solana cho thấy tiềm năng Mass Adoption
Privasea đã sáng tạo ra ứng dụng ImHuman bằng công nghệ FHE, không chỉ thể hiện ứng dụng của FHE trong việc chống lại các cuộc tấn công Sybil mà còn đánh dấu tiềm năng phổ cập (mass adoption) của nó trong lĩnh vực mã hóa. Tấn công Sybil là một mối đe dọa lớn trong mạng phi tập trung, đặc biệt trong lĩnh vực airdrop, khi kẻ tấn công tạo ra hàng loạt danh tính giả để thao túng mạng hoặc giành lợi thế bất chính. Ứng dụng ImHuman chống lại các hành vi này một cách hiệu quả nhưng vẫn đảm bảo an toàn và bảo vệ quyền riêng tư.
Privasea lên kế hoạch triển khai công nghệ của mình lên mạng Solana, trở thành ứng dụng Proof of Human đầu tiên trên Solana. Hiệu suất cao và độ trễ thấp của Solana khiến nó trở thành một nền tảng blockchain lý tưởng, có thể đáp ứng nhu cầu về công nghệ FHE và tính toán AI của Privasea. Việc triển khai này không chỉ tăng cường an ninh cho hệ sinh thái Solana mà còn thể hiện tiềm năng của FHE trong các ứng dụng Web3. Bằng cách vận hành trên Solana, ứng dụng ImHuman của Privasea có thể xác minh danh tính người dùng rộng rãi hơn, đảm bảo an toàn và độ tin cậy của mạng lưới, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.
Nguyên lý hoạt động của ứng dụng ImHuman là sử dụng dữ liệu sinh trắc học của người dùng để tạo ra một danh tính kỹ thuật số duy nhất. Trước tiên, người dùng cần quét vector khuôn mặt của mình qua camera trước thiết bị thông qua ứng dụng, quá trình này hoàn toàn diễn ra trên thiết bị của người dùng, đảm bảo dữ liệu nhạy cảm không bị rò rỉ. Sau đó, dữ liệu này được mã hóa và chuyển đổi thành một NFT đại diện cho vector sinh trắc học đã mã hóa của người dùng. Điểm này tận dụng đặc tính của FHE, tức là thực hiện các tính toán phức tạp mà không cần giải mã dữ liệu, từ đó đảm bảo an toàn và riêng tư dữ liệu.
Khi xác minh danh tính người dùng, ứng dụng ImHuman lại quét đặc điểm khuôn mặt và so sánh dữ liệu mới thu thập với dữ liệu đã mã hóa được lưu trữ trên blockchain. Quá trình này cũng sử dụng công nghệ FHE, đảm bảo dữ liệu không bị giải mã trong suốt quá trình xác minh, do đó hiệu quả ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. Ngoài ra, vì mỗi NFT của người dùng được tạo ra dựa trên đặc điểm sinh trắc học độc nhất, nên rất khó sao chép hoặc làm giả, làm tăng đáng kể độ khó khi thực hiện tấn công Sybil.
Thông qua ứng dụng ImHuman, Privasea không chỉ cung cấp một công cụ mạnh mẽ để tăng cường an ninh mạng phi tập trung mà còn chứng minh tính khả thi của công nghệ mã hóa toàn đồng hình trong các ứng dụng thực tế. Phương pháp xác thực dựa trên sinh trắc học và FHE này mang đến một giải pháp an toàn và bảo vệ riêng tư cho mạng phi tập trung, khiến ImHuman của Privasea trở thành ứng dụng đầu tiên trong lĩnh vực FHE có tiềm năng mass adoption. Hơn nữa, bằng cách phát thưởng airdrop cho người tham gia, ImHuman cũng khuyến khích người dùng tham gia và tiếp tục sử dụng, thúc đẩy việc ứng dụng rộng rãi hơn. Giải pháp đổi mới này cung cấp một chiến lược phòng thủ mới chống lại các cuộc tấn công Sybil.
4. So sánh Privasea với các giải pháp Proof of Human hiện tại
Trong các giải pháp Proof of Human hiện nay, các dự án như Worldcoin và Human Protocol đều đang đối mặt với rủi ro tuân thủ và vấn đề riêng tư. Chẳng hạn, kết quả điều tra gần đây từ Văn phòng Ủy viên Bảo vệ Dữ liệu Hồng Kông cho thấy hoạt động của Worldcoin tại Hồng Kông đã vi phạm "Điều lệ Bảo vệ Riêng tư". Cơ quan điều tra phát hiện rằng những người tham gia dự án Worldcoin phải trải qua việc quét mống mắt và thu thập hình ảnh khuôn mặt, mống mắt để xác minh danh tính con người, hành động này tiềm ẩn rủi ro nghiêm trọng về quyền riêng tư dữ liệu cá nhân. Do đó, Ủy viên Bảo vệ Dữ liệu Hồng Kông yêu cầu Worldcoin ngừng thu thập hình ảnh mống mắt và khuôn mặt của người dân tại Hồng Kông.
Human Protocol thì xác minh danh tính bằng cách thu thập dữ liệu phản hồi nhiệm vụ, dữ liệu tương tác, thông tin thiết bị và trình duyệt, vị trí địa lý và hành vi người dùng. Mặc dù các dữ liệu này được xử lý ẩn danh và truyền tải dưới dạng mã hóa trước khi sử dụng, nhưng vẫn liên quan đến việc thu thập lượng lớn dữ liệu cá nhân, do đó tồn tại một số rủi ro về quyền riêng tư và tuân thủ.
Ngược lại, Privasea được thiết kế với trọng tâm lớn hơn vào việc bảo vệ quyền riêng tư người dùng. Ứng dụng DApp "ImHuman" của Privasea sử dụng công nghệ FHE để xác minh danh tính người dùng, không cần thu thập hình ảnh khuôn mặt hay mống mắt. Toàn bộ quá trình xác minh diễn ra hoàn toàn trên thiết bị di động của người dùng, dữ liệu vector khuôn mặt được mã hóa và không truyền tới bất kỳ máy chủ nào. Như vậy, Privasea vừa đảm bảo an ninh xác minh, vừa tối đa hóa việc bảo vệ quyền riêng tư người dùng, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu.
Privasea không chỉ vượt trội trong việc bảo vệ riêng tư mà còn cung cấp giải pháp mạnh mẽ về bảo mật dữ liệu thông qua việc tích hợp FHE, DePIN và công nghệ ZK. Các công nghệ này cho phép Privasea thực hiện xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp mà không tiết lộ dữ liệu người dùng, từ đó giảm thêm rủi ro tuân thủ. Khả năng bảo vệ riêng tư và an toàn dữ liệu vượt trội này giúp Privasea nổi bật giữa đám đông, trở thành giải pháp Proof of Human hàng đầu trong ngành.
5. Accseal và Privasea hợp tác sâu rộng trong lĩnh vực tính toán riêng tư
Với năng lực xuất sắc về FHE, DePIN và ZK, Privasea đã thiết lập tiêu chuẩn mới trong lĩnh vực tính toán riêng tư. Là tiên phong trong lĩnh vực AI DePIN, Privasea kết hợp liền mạch mạng tính toán phân tán với các biện pháp bảo mật nâng cao thông qua giải pháp FHE Machine Learning (FHEML), đặt ra tiêu chuẩn mới về quyền riêng tư và an toàn dữ liệu. DApp "ImHuman" do Privasea giới thiệu sử dụng công nghệ FHE để thực hiện an toàn "Proof of Humanity" (PoH), mã hóa dữ liệu vector khuôn mặt trực tiếp trên thiết bị di động của người dùng mà không truyền qua máy chủ, từ đó tăng cường đáng kể bảo vệ riêng tư và an toàn dữ liệu người dùng.
Trong bối cảnh này, Privasea và Accseal đã đạt được thỏa thuận hợp tác chiến lược, nhằm tăng cường hơn nữa lợi thế công nghệ của họ. Accseal, doanh nghiệp hàng đầu trong lĩnh vực tăng tốc phần cứng cho tính toán riêng tư, sẽ cung cấp hỗ trợ tăng tốc phần cứng để cải thiện hiệu suất và hiệu quả hoạt động FHE của Privasea. Hai bên sẽ cùng nhau khám phá khả năng tích hợp công nghệ ZK và FHE, hướng tới mục tiêu nâng cao hiệu quả tính toán riêng tư và mở rộng phạm vi ứng dụng.
Thông qua hợp tác này, Privasea không chỉ khẳng định vị thế dẫn đầu trong lĩnh vực FHE mà còn đưa dự án DePIN của mình lên một tầm cao mới. Accseal sẽ phát triển các sản phẩm tăng tốc phần cứng mới, cung cấp hỗ trợ tăng tốc tính toán cho các ứng dụng lớp trên như Privasea, từ đó thúc đẩy mạnh mẽ sự phát triển của công nghệ tính toán riêng tư. Sự hợp tác giữa hai bên báo hiệu một bước đột phá mới trong lĩnh vực tính toán riêng tư, đặc biệt là việc ứng dụng trong các dự án DePIN sẽ ngày càng rộng rãi và sâu sắc hơn.
MT Capital
MT Capital là một tổ chức đầu tư toàn cầu do đội ngũ nhà đầu tư giàu kinh nghiệm điều hành, chuyên đầu tư vào các dự án Web3 đổi mới trên toàn thế giới, với sự hiện diện tại Mỹ, Hồng Kông, Dubai và Singapore. Lĩnh vực đầu tư chính của chúng tôi bao gồm: 1) Phổ cập quy mô lớn: các nền tảng xã hội phi tập trung, trò chơi, ứng dụng và DEPIN – những yếu tố then chốt thúc đẩy công nghệ Web3 tiếp cận đông đảo người dùng; 2) Hạ tầng bản địa mã hóa: chúng tôi tập trung đầu tư vào các chuỗi công khai, giao thức và các hạ tầng khác hỗ trợ và củng cố hệ sinh thái, cũng như các giải pháp DeFi bản địa. Ngoài ra, đội ngũ của chúng tôi còn có nhiều năm kinh nghiệm chuyên môn trong giao dịch thị trường thứ cấp.
Website: https://mt.capital/
Twitter: https://twitter.com/mtcap_crypto
Medium: https://medium.com/@MTCapital_US
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@mtcap_crypto
