Nillion: Dẫn đầu kỷ nguyên mới của điện toán an toàn, giúp AI phát huy tối đa tiềm năng trong khi bảo vệ quyền riêng tư
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Nillion: Dẫn đầu kỷ nguyên mới của điện toán an toàn, giúp AI phát huy tối đa tiềm năng trong khi bảo vệ quyền riêng tư
Nillion, với tư cách là một trong những nhân tố chủ chốt thúc đẩy lĩnh vực tính toán bảo mật, đang giải phóng tiềm năng của AI trong các ngành công nghiệp khác nhau.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: 3rd Street Capital
Biên dịch: TechFlow
Tầm quan trọng ngày càng tăng của tính toán an toàn
Trong thế giới ngày càng số hóa sâu rộng ngày nay, rủi ro về rò rỉ dữ liệu và lạm dụng thông tin cá nhân gia tăng đáng kể. Những mối đe dọa này không chỉ gây hại cho doanh nghiệp mà còn đặt cá nhân vào tình thế rủi ro lớn. Ví dụ, trong sự kiện Cambridge Analytica, Facebook đã cho phép một công ty tư vấn chính trị thu thập dữ liệu cá nhân của hàng triệu người dùng mà không cần sự đồng ý, từ đó ảnh hưởng đến các sự kiện chính trị quan trọng. Sự việc này đã vạch trần nguy cơ từ việc kiểm soát dữ liệu tập trung và làm nổi bật sự dễ tổn thương của thông tin cá nhân trong môi trường kỹ thuật số hiện tại.
Bên cạnh vấn đề lạm dụng dữ liệu, các vụ rò rỉ dữ liệu quy mô lớn tiếp tục phơi bày những điểm yếu trong các phương pháp bảo vệ dữ liệu hiện hành. Dưới đây là một số sự cố rò rỉ dữ liệu nổi bật trong những năm gần đây:
-
Ledger (2020): Thông tin cá nhân của 270.000 khách hàng bị lộ
-
LinkedIn (2021): Dữ liệu của 700 triệu người dùng bị rò rỉ
-
LastPass (2022): Kẻ tấn công xâm nhập kho mật khẩu được mã hóa
-
Microsoft (2023): Dữ liệu của 65.000 công ty bị tiết lộ
Ngày càng nhiều vụ rò rỉ và lạm dụng dữ liệu nhấn mạnh nhu cầu cấp thiết phải tăng cường các biện pháp bảo mật. Khi trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng được tích hợp sâu vào cuộc sống hàng ngày, một câu hỏi then chốt xuất hiện: Làm sao chúng ta có thể tin tưởng AI để bảo vệ những thông tin nhạy cảm nhất?
Công nghệ tính toán an toàn có tiềm năng cách mạng hóa AI, cho phép cung cấp các dịch vụ cực kỳ cá nhân hóa và an toàn trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư.
Giải phóng tiềm năng của AI thông qua tính toán an toàn
Ngay cả các công cụ AI tiên tiến như ChatGPT cũng nhắc nhở người dùng không nên chia sẻ thông tin nhạy cảm hoặc cá nhân, điều này làm nổi bật rủi ro trong xử lý dữ liệu. Gần đây, các vụ kiện chống lại ChatGPT và Copilot của Microsoft càng làm rõ thêm cảnh báo này, cáo buộc họ sử dụng dữ liệu khách hàng để huấn luyện mô hình AI mà không có sự đồng ý. Những vụ việc này đã dấy lên lo ngại nghiêm trọng về quyền riêng tư dữ liệu và sự tin tưởng:
-
OpenAI và Microsoft bị kiện 3 tỷ USD vì vi phạm "quyền riêng tư" của ChatGPT
-
OpenAI đối mặt với vụ kiện vì bị cáo buộc sử dụng trái phép dữ liệu để huấn luyện ChatGPT
Thật không may, các vấn đề về quyền riêng tư và an ninh dữ liệu đang kìm hãm tiềm năng to lớn của AI. Tuy nhiên, hãy tưởng tượng một tương lai: máy học AI có thể xử lý dữ liệu nhạy cảm một cách an toàn thông qua các công nghệ mã hóa tiên tiến, đảm bảo thông tin không bị tiết lộ hay phơi bày. Điều này sẽ mang lại những thay đổi cách mạng cho mọi ngành công nghiệp và cải thiện cuộc sống con người.
Đây chính là nơi tính toán an toàn phát huy vai trò. Đây là chìa khóa để giải phóng toàn bộ tiềm năng của AI, cho phép AI cung cấp các dịch vụ cá nhân hóa và tùy chỉnh cao mà vẫn đảm bảo quyền riêng tư và an toàn dữ liệu không bị ảnh hưởng.
Tính toán an toàn là gì?
Để hiểu cách Nillion thúc đẩy đổi mới này, trước tiên cần nắm được khái niệm và nguyên lý hoạt động của tính toán an toàn. Tính toán an toàn cho phép AI thực hiện các thao tác học máy trên dữ liệu được mã hóa, nghĩa là ngay cả thông tin nhạy cảm cũng có thể được xử lý mà không bị tiết lộ. Ví dụ, các công cụ như ChatGPT có thể xử lý dữ liệu mã hóa giống như văn bản thông thường. Toàn bộ quá trình tính toán diễn ra trong môi trường an toàn, kết quả đầu ra vẫn ở dạng mã hóa cho đến khi được người sở hữu khóa giải mã — đảm bảo dữ liệu của bạn luôn riêng tư trong suốt quá trình.
Nhờ tính toán an toàn, AI có thể cung cấp các dịch vụ mạnh mẽ và cá nhân hóa mà không đánh đổi quyền riêng tư và an toàn dữ liệu, trở thành công nghệ then chốt cho tương lai của học máy.
Tính toán an toàn hoạt động như thế nào?
Hãy tưởng tượng một nhóm bạn, mỗi người biết một thành phần bí mật của công thức nấu ăn nhưng không muốn tiết lộ với người khác. Họ đều muốn biết hương vị cuối cùng nếu kết hợp tất cả các thành phần lại.
Họ thực hiện như sau:
-
Thành phần bí mật bỏ vào hộp khóa: Mỗi người bỏ thành phần bí mật của mình vào một chiếc hộp khóa, chỉ họ có chìa khóa, do đó không ai có thể nhìn thấy bên trong.
-
Bếp trưởng ma thuật (tính toán an toàn): Họ đưa tất cả các hộp khóa cho một bếp trưởng ma thuật, người có thể sử dụng các thành phần để nấu ăn mà không cần mở hộp. Bếp trưởng có công cụ đặc biệt để trộn, nướng hoặc xào các thành phần bên trong hộp mà không cần mở khóa hay nhìn vào nội dung.
-
Món ăn hoàn chỉnh trong hộp kín: Sau khi nấu xong, bếp trưởng ma thuật đặt món ăn hoàn chỉnh vào một hộp kín, chỉ những người bạn mới có thể cùng nhau mở ra.
-
Cùng thưởng thức món ngon: Khi mở hộp, họ có thể nếm thử hương vị tổng hợp từ tất cả các thành phần bí mật. Họ tận hưởng món ăn và hiểu cách đóng góp của từng người phối hợp với nhau, nhưng không ai biết thành phần bí mật riêng biệt của người khác là gì.
Câu chuyện này minh họa sinh động về tính toán an toàn:
-
Hộp khóa (mã hóa dữ liệu): Thành phần bí mật giống như dữ liệu được mã hóa — được bảo vệ và không thể truy cập bởi người khác.
-
Bếp trưởng ma thuật (thuật toán tính toán an toàn): Bếp trưởng đại diện cho các thuật toán có thể thực hiện tính toán trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã.
-
Món ăn hoàn chỉnh (kết quả tính toán): Món ăn trong hộp kín giống như kết quả mã hóa của quá trình tính toán, chỉ những người được ủy quyền mới có thể giải mã hoặc truy cập.
-
Quyền riêng tư luôn được bảo vệ: Trong suốt quá trình, thành phần bí mật của mỗi người đều được giữ kín, nhưng tất cả đều hưởng lợi từ kết quả tổng hợp.
Đơn giản hơn:
Tính toán an toàn cho phép máy tính thực hiện các phép toán trên dữ liệu được mã hóa, nghĩa là dữ liệu này trông giống như các ký tự vô nghĩa đối với máy tính. Máy tính có thể xử lý và kết hợp các dữ liệu mã hóa này để tạo ra kết quả hữu ích, mà không cần biết nội dung thực tế. Chỉ những người có “chìa khóa” đúng mới có thể mở khóa và hiểu kết quả cuối cùng, từ đó đảm bảo quyền riêng tư của mọi người được bảo vệ.
Tính toán an toàn và bằng chứng không kiến thức (ZK) có giống nhau không?
Khi nói đến tính toán an toàn, người ta thường hỏi nó có giống với bằng chứng không kiến thức (ZK) hay không. Mặc dù ZK và tính toán đa phương an toàn (sMPC) đều là các công nghệ nâng cao quyền riêng tư, nhưng mục đích sử dụng của chúng khác nhau.
Bằng chứng không kiến thức cho phép một bên chứng minh cho bên kia rằng một tuyên bố là đúng mà không tiết lộ bất kỳ thông tin bổ sung nào. Ví dụ, bạn có thể chứng minh rằng bạn có đủ số dư tài khoản mà không cần tiết lộ số tiền cụ thể. Trong khi đó, tính toán an toàn cho phép nhiều người tham gia cùng tính toán một hàm số trên dữ liệu tổng hợp của họ mà không cần tiết lộ dữ liệu đầu vào riêng biệt của mình.
Tóm lại, ZK tập trung vào việc chứng minh an toàn một sự thật, trong khi MPC, như ví dụ bếp trưởng ma thuật, tập trung vào việc thực hiện các phép tính cộng tác an toàn mà không tiết lộ dữ liệu cá nhân. Mặc dù ZK và MPC đều là các công cụ bảo vệ quyền riêng tư mạnh mẽ, nhưng mục đích sử dụng khác nhau: ZK chủ yếu dùng để chứng minh sự thật một cách an toàn, trong khi MPC làm cho việc xử lý dữ liệu cộng tác một cách an toàn trở nên khả thi.
Cơ sở toán học của MPC
Trong ví dụ về bếp trưởng ma thuật, chúng ta thấy nhiều người tham gia có thể đóng góp dữ liệu mà không tiết lộ, nhưng vẫn tạo ra kết quả có ý nghĩa. Đây chính xác là cách tính toán đa phương (MPC) hoạt động: sử dụng các phương pháp toán học tinh vi để xử lý dữ liệu ẩn một cách an toàn.
Nếu bạn quan tâm đến cơ sở toán học của MPC, hãy xem chuỗi video "MPC Explained". Nó giải thích các khái niệm một cách trực quan, dễ hiểu ngay cả với người không có nền tảng về mật mã học.
Thúc đẩy chuyển đổi ngành công nghiệp bằng tính toán an toàn
Nguyên lý tính toán an toàn không chỉ dừng lại ở lý thuyết; chúng có tiềm năng cách mạng hóa nhiều lĩnh vực. Dưới đây là một số ví dụ thực tế về cách tính toán an toàn đang tạo ra thay đổi đột phá trong y tế, tài chính và quản lý dữ liệu cá nhân:
Ứng dụng trong lĩnh vực y tế:
Các bệnh viện có thể sử dụng tính toán an toàn để chia sẻ an toàn dữ liệu gen mã hóa của hàng triệu bệnh nhân trên toàn cầu. Sau đó, AI có thể phân tích dữ liệu này để nhận diện các dấu hiệu di truyền mới liên quan đến các bệnh như Alzheimer và phát triển các mô hình dự đoán. Điều này sẽ cải thiện đáng kể khả năng phát hiện sớm và phòng ngừa, đồng thời đảm bảo dữ liệu bệnh nhân được bảo mật tuyệt đối.
Ứng dụng trong dịch vụ tài chính:
Các tổ chức tài chính có thể hợp tác với cơ quan quản lý để phân tích dữ liệu giao dịch được mã hóa nhằm nâng cao phát hiện gian lận và giám sát tuân thủ. Ví dụ, các ngân hàng có thể chia sẻ an toàn dữ liệu mẫu giao dịch quy mô lớn dưới dạng mã hóa với một nền tảng giám sát trung ương do AI điều khiển. Nền tảng này có thể phân tích dữ liệu mã hóa tổng hợp từ nhiều ngân hàng để nhận diện rủi ro hệ thống, phát hiện hành vi gian lận như rửa tiền và theo dõi việc tuân thủ quy định tài chính.
Bằng cách sử dụng tính toán an toàn, các ngân hàng có thể tập thể nâng cao khả năng chống gian lận và rủi ro hệ thống trong toàn bộ hệ thống tài chính, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư khách hàng và bí mật kinh doanh.
Ứng dụng cá nhân 1 (sức khỏe):
Cá nhân có thể chia sẻ an toàn dữ liệu gen được mã hóa của họ với các nền tảng do AI điều khiển để nhận các kế hoạch sức khỏe cực kỳ cá nhân hóa. Các kế hoạch này có thể bao gồm chế độ dinh dưỡng và thể dục được thiết kế riêng nhằm dự đoán và ngăn ngừa các bệnh mãn tính, thậm chí trước khi các triệu chứng xuất hiện, đồng thời đảm bảo dữ liệu sức khỏe nhạy cảm được giữ kín tuyệt đối.
Ứng dụng cá nhân 2 (kiểm toán thuế):
Cá nhân và doanh nghiệp có thể chia sẻ an toàn dữ liệu tài chính được mã hóa của họ với các nền tảng kiểm toán do AI điều khiển. Các nền tảng này sử dụng tính toán an toàn để thực hiện kiểm toán thuế toàn diện mà không tiết lộ thông tin tài chính nhạy cảm.
Ví dụ, người nộp thuế có thể tải lên nền tảng các hồ sơ tài chính được mã hóa, nền tảng sẽ phân tích dữ liệu này để kiểm tra sự tuân thủ luật thuế, xác định sai lệch và đưa ra đề xuất tối ưu hóa cho việc khai thuế. Nền tảng sẽ tạo ra báo cáo chi tiết và đề xuất, đồng thời đảm bảo dữ liệu tài chính thực tế vẫn riêng tư, không bị kiểm toán viên hay bên thứ ba nào nhìn thấy. Quá trình này giảm nhu cầu kiểm toán thủ công, tiết kiệm thời gian và chi phí, nâng cao độ chính xác và đảm bảo quyền riêng tư.
Các ví dụ này cho thấy tính toán an toàn có thể giải phóng tiềm năng của AI như thế nào, cung cấp các giải pháp mạnh mẽ cho các ngành công nghiệp khác nhau, đồng thời duy trì tiêu chuẩn cao nhất về quyền riêng tư và an toàn.
Ứng dụng thực tiễn của các công nghệ tăng cường quyền riêng tư
Tính toán an toàn có vẻ như là một khái niệm tương lai, nhưng một số tổ chức lớn nhất thế giới đã bắt đầu áp dụng các công nghệ tăng cường quyền riêng tư (PETs). Ví dụ, JP Morgan sử dụng tính toán đa phương (MPC) trong hệ thống giao dịch dark pool của mình, cho phép các bên giao dịch riêng tư mà không tiết lộ thông tin nhạy cảm như vị thế cổ phiếu. Tương tự, Meta sử dụng MPC trong công nghệ quảng cáo để đo lường hiệu quả riêng tư, giúp nhà quảng cáo đánh giá hiệu quả chiến dịch mà không cần truy cập dữ liệu cá nhân của người dùng.
Các ví dụ này cho thấy các nguyên lý đằng sau tính toán an toàn đã được ứng dụng thành công để giải quyết các thách thức về quyền riêng tư trong thế giới thực, minh chứng cho tính khả thi và sức ảnh hưởng của các công nghệ tăng cường quyền riêng tư trong các ngành công nghiệp hiện đại.
Nillion: Mở ra kỷ nguyên mới của tính toán an toàn
Giới thiệu Nillion: Kỷ nguyên mới của tính toán an toàn
Nillion, với tư cách là một lực lượng thúc đẩy quan trọng trong lĩnh vực tính toán an toàn, đang giải phóng tiềm năng của AI trong nhiều ngành. Mặc dù Nillion không phải là giải pháp tính toán an toàn duy nhất, nhưng nó nổi bật nhờ mạng lưới phi tập trung được điều khiển bởi Petnet. Mạng này xử lý dữ liệu riêng tư thông qua tính toán đa phương an toàn (sMPC), đồng thời kết hợp Nil Message Compute (nMC) để đạt được hiệu quả và khả năng mở rộng cao.
Các thành phần cốt lõi trong kiến trúc Nillion
Tổng quan kiến trúc Nillion
Petnet – Mạng lưới công nghệ tăng cường quyền riêng tư
Lõi cơ sở hạ tầng của Nillion là Petnet, một mạng lưới phi tập trung an toàn kết nối các nút trong hệ thống. Petnet cho phép dữ liệu được xử lý theo cách phân tán, sử dụng sMPC để nhiều bên cùng thực hiện tính toán chung mà không tiết lộ dữ liệu riêng tư. nMC tiếp tục tối ưu hóa quá trình này bằng cách giảm thiểu giao tiếp giữa các nút, nâng cao hiệu suất và khả năng mở rộng.
Petnet còn sử dụng kỹ thuật phân mảnh dữ liệu, chia nhỏ dữ liệu giá trị cao (HVD) như danh tính cá nhân, hồ sơ y tế, thuật toán độc quyền và giao dịch tài chính thành các đoạn mã hóa nhỏ, phân bố trên các nút khác nhau. Điều này đảm bảo không một nút đơn lẻ nào có thể truy cập toàn bộ dữ liệu, từ đó nâng cao đáng kể cả an toàn lẫn hiệu suất.
Hệ thống hai lớp – Lớp phối hợp và lớp điều phối
Trên nền tảng Petnet, tồn tại hai lớp: lớp phối hợp và lớp điều phối:
-
Lớp phối hợp (NilChain): Chịu trách nhiệm phân bổ nhiệm vụ trong mạng, đảm bảo mỗi nút hiểu rõ vai trò của mình trong quá trình tính toán, đồng thời phối hợp các thao tác lưu trữ và thanh toán cho tính toán mù. Lớp này đảm bảo động lực kinh tế phù hợp với việc quản lý hiệu quả tài nguyên mạng.
-
Lớp điều phối: Chịu trách nhiệm điều phối và tích hợp nhiều công nghệ tăng cường quyền riêng tư (PETs) để thực hiện các tính toán phức tạp và an toàn. Nó giống như một “nhạc trưởng”, quản lý và kết hợp các kỹ thuật mật mã học khác nhau.
NilVM – Máy ảo Nillion
NilVM là môi trường thực thi các chương trình tính toán mù được viết bằng ngôn ngữ lập trình Nada của Nillion. Nó đảm bảo các chương trình này chạy hiệu quả và an toàn trong mạng Nillion, đồng thời được tối ưu hóa bởi lớp điều phối trong việc áp dụng các PETs khác nhau.
Token NIL
Token NIL là token tiện ích gốc của mạng Nillion. Các chức năng bao gồm:
-
An toàn và phối hợp: Người dùng có thể đặt cược token NIL để có quyền biểu quyết, bảo vệ an toàn mạng bằng cơ chế proof-of-stake ủy quyền, và lựa chọn các trình xác thực hoạt động.
-
Quản lý tài nguyên mạng: Người dùng sử dụng token NIL để thanh toán khi sử dụng lớp phối hợp hoặc gửi yêu cầu tính toán mù, từ đó quản lý hiệu quả tài nguyên mạng.
-
Kinh tế cụm Petnet: Các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng tham gia vào cụm để hỗ trợ tính toán mù và nhận phần thưởng bằng token NIL khi cung cấp tài nguyên mạng.
-
Quản trị mạng: Người nắm giữ NIL có thể đặt cược token để biểu quyết cho các đề xuất trên chuỗi hoặc ủy quyền quyền biểu quyết của họ cho người khác.
Kỷ nguyên mới của AI: Cuộc cách mạng của Nillion trong xử lý dữ liệu an toàn
Nillion đang dẫn đầu cuộc cách mạng về an toàn dữ liệu thông qua lớp điều phối sáng tạo, tích hợp các công nghệ tăng cường quyền riêng tư tiên tiến (PETs) như tính toán đa phương an toàn (sMPC) và mã hóa đồng dạng toàn phần (FHE). Dưới đây là hai ví dụ minh họa tác động sâu sắc của công nghệ Nillion trong các lĩnh vực khác nhau.
-
Ví dụ ứng dụng trong chăm sóc sức khỏe: Thúc đẩy phát triển vắc-xin cảm cúm thông thường
Thách thức
Vi rút cảm cúm thông thường xuất hiện các chủng mới mỗi năm, khiến việc phát triển vắc-xin trở nên phức tạp hơn. Các nhà nghiên cứu cần truy cập vào các bộ dữ liệu đa dạng và quy mô lớn để phân tích những biến thể liên tục này. Tuy nhiên, luật về quyền riêng tư chỉ cho phép truy cập dữ liệu bệnh nhân đã đồng ý rõ ràng, điều này hạn chế kích thước mẫu và làm chậm tiến độ phát triển vắc-xin.
Giải pháp của Nillion
Công nghệ tính toán an toàn của Nillion, thông qua sự phối hợp của lớp điều phối, loại bỏ vấn đề tin cậy trong việc chia sẻ dữ liệu. Bằng cách tích hợp sMPC và FHE, Nillion cho phép các bệnh viện chia sẻ an toàn dữ liệu bệnh nhân được mã hóa. Các nhà nghiên cứu có thể phân tích dữ liệu này mà không tiết lộ thông tin cá nhân, từ đó tạo điều kiện hợp tác an toàn và riêng tư trên quy mô lớn.
Tác động
Nhờ Nillion, các nhà nghiên cứu có thể truy cập lượng lớn dữ liệu bệnh nhân được mã hóa, từ đó đẩy nhanh đáng kể quá trình phát triển vắc-xin. Việc tận dụng gần như vô hạn các bộ dữ liệu một cách an toàn giúp nhận diện mục tiêu vắc-xin nhanh chóng và ứng phó tốt hơn với các chủng mới, đồng thời đảm bảo quyền riêng tư của bệnh nhân được bảo vệ.
Tại sao các mô hình AI hiện tại không thể làm được điều này
Các mô hình AI hiện tại phụ thuộc vào sự tin cậy, yêu cầu bệnh nhân phải đồng ý chia sẻ dữ liệu gốc, điều này giới hạn số lượng người tham gia và quy mô mẫu. Rủi ro rò rỉ và vi phạm quyền riêng tư vẫn là thách thức lớn đối với các nền tảng như ChatGPT và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Không có tính toán an toàn, các mô hình này không thể đảm bảo thông tin nhạy cảm không bị tiết lộ hay lạm dụng, từ đó kìm hãm tiềm năng hợp tác nghiên cứu trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư bệnh nhân.
-
Ví dụ ứng dụng cá nhân: Trợ lý viết bài AI an toàn
Thách thức
Nhiều người thường cần sự trợ giúp của AI khi soạn email, chỉnh sửa báo cáo nhạy cảm hoặc tóm tắt tài liệu cá nhân. Tuy nhiên, lo ngại về quyền riêng tư và rủi ro rò rỉ dữ liệu khiến người dùng do dự khi giao thông tin mật cho các nền tảng AI. Các hệ thống AI hiện tại yêu cầu truy cập dữ liệu gốc, khiến người dùng lo lắng rằng tài liệu cá nhân của họ có thể bị lưu trữ, rò rỉ hoặc lạm dụng.
Giải pháp của Nillion
Nillion cung cấp một trợ lý viết bài AI an toàn, đảm bảo quyền riêng tư người dùng ở mọi bước thông qua lớp điều phối:
-
Phối hợp gửi tài liệu: Người dùng có thể gửi tài liệu một cách an toàn thông qua lớp điều phối của Nillion, lớp này chịu trách nhiệm mã hóa, đảm bảo nội dung được bảo mật, ngay cả dịch vụ AI cũng không thể xem được.
-
Tính toán an toàn: Với sự hỗ trợ của mạng Nillion, AI sử dụng sMPC và FHE để xử lý tài liệu. Lớp điều phối phối hợp các công nghệ này, cho phép AI chỉnh sửa, tóm tắt và cải thiện nội dung mà không cần giải mã tài liệu gốc.
-
Trả kết quả riêng tư: Kết quả sau khi xử lý bởi AI được trả về người dùng dưới dạng mã hóa. Chỉ người dùng mới có thể mở khóa và xem kết quả cuối cùng bằng khóa giải mã riêng tư của họ.
Tác động
Phương pháp này cho phép người dùng yên tâm sử dụng AI để hoàn thành các tác vụ viết lách, đồng thời bảo vệ thông tin nhạy cảm. Nillion cho phép AI xử lý những nhiệm vụ trước đây không thể tiếp cận do lo ngại về quyền riêng tư, chẳng hạn như xử lý tài liệu pháp lý hoặc báo cáo kinh doanh mật, mà không làm tổn hại đến sự tin tưởng hay an toàn dữ liệu của người dùng.
Tại sao các mô hình AI hiện tại không thể làm được điều này
Các mô hình AI hiện tại cần truy cập dữ liệu văn bản gốc, điều này tạo ra rủi ro quyền riêng tư đáng kể. Người dùng phải tin tưởng rằng nền tảng sẽ không lạm dụng hoặc rò rỉ các tài liệu nhạy cảm của họ. Nillion loại bỏ nhu cầu tin cậy này bằng cách cho phép AI xử lý trực tiếp dữ liệu được mã hóa, đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật trong suốt quá trình.
Kết luận: Nillion dẫn dắt tương lai của tính toán an toàn
Khi thế giới kỹ thuật số tiếp tục phát triển, rủi ro về rò rỉ dữ liệu và lạm dụng thông tin nhạy cảm cũng gia tăng. Những vấn đề ngày càng nghiêm trọng về quyền riêng tư dữ liệu cho thấy nhu cầu cấp thiết về các biện pháp bảo vệ mạnh mẽ hơn. Đồng thời, trí tuệ nhân tạo có tiềm năng to lớn trong việc thay đổi ngành công nghiệp, nhưng tiềm năng này vẫn chưa được khai thác đầy đủ do các vấn đề về quyền riêng tư và lỗ hổng trong phương pháp xử lý dữ liệu hiện tại.
Hiện nay, AI bị hạn chế bởi các lo ngại về quyền riêng tư và xử lý thông tin nhạy cảm, phạm vi ứng dụng chủ yếu nằm ở các lĩnh vực không then chốt. Tuy nhiên, đột phá trong tính toán an toàn sẽ cho phép AI xử lý dữ liệu nhạy cảm một cách an toàn, giải phóng toàn bộ tiềm năng thực sự. Đây sẽ là bước ngoặt — AI có thể thấm sâu vào mọi khía cạnh cuộc sống, thay đổi hoàn toàn các ngành công nghiệp và cách chúng ta tương tác với công nghệ.
Nillion đang dẫn đầu sự chuyển đổi này. Với khả năng thực hiện tính toán an toàn trên dữ liệu được mã hóa, Nillion giải quyết những thách thức cản trở việc áp dụng rộng rãi AI. Bằng cách sử dụng các công nghệ tiên tiến như sMPC và FHE, Nillion đảm bảo thông tin nhạy cảm được bảo vệ trong suốt quá trình. Từ việc thúc đẩy hợp tác toàn cầu an toàn trong y tế đến cung cấp các dịch vụ tài chính cá nhân hóa và an toàn hơn, Nillion đang giải phóng toàn bộ tiềm năng của AI đồng thời đảm bảo quyền riêng tư và an toàn.
Hãy tham gia cùng Nillion, khám phá trang web của họ, đọc tài liệu chi tiết về công nghệ đột phá này và theo dõi họ trên X để cập nhật tin tức mới nhất, cùng nhau định hình tương lai của tính toán an toàn:
Chúng ta có thể cùng nhau xây dựng một thế giới kỹ thuật số nơi quyền riêng tư và đổi mới cùng song hành.
Lời cảm ơn
Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến đội ngũ Nillion vì đã cung cấp hình ảnh và phản hồi quý giá. Đồng thời, cảm ơn các bạn bè tại 3rd St Capital và uDAO đã đóng góp những ý kiến và sự hỗ trợ quý báu cho việc hình thành bài viết này. Để tìm hiểu thêm về 3rd St Capital, vui lòng truy cập trang web của chúng tôi:
Để biết thêm thông tin về uDAO, vui lòng truy cập:
Thông báo quan trọng
Tài liệu này chỉ mang tính chất tham khảo. Các quan điểm được trình bày trong bài viết này không nên được coi là lời khuyên đầu tư hay khuyến nghị. Người nhận tài liệu này nên tự thực hiện thẩm định kỹ lưỡng dựa trên tình hình tài chính cụ thể, mục tiêu đầu tư và khả năng chấp nhận rủi ro của bản thân (những yếu tố không được đề cập trong bài viết) trước khi đưa ra quyết định đầu tư. Tài liệu này không cấu thành lời mời hay chào bán để mua hoặc bán bất kỳ tài sản nào được đề cập trong bài.
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
@3rdStCapital
