Trong thế giới số hóa, công nghệ mã hóa bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu cá nhân như thế nào?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Trong thế giới số hóa, công nghệ mã hóa bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu cá nhân như thế nào?
Khi sự phát triển của AI gia tăng, việc nâng cao bảo vệ quyền riêng tư đồng thời cũng làm phức tạp thêm mối quan hệ giữa quyền riêng tư và khả năng xác minh.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Defi0xJeff, người đứng đầu steak studio
Dịch: zhouzhou, BlockBeats
Lời người biên soạn: Bài viết này tập trung thảo luận nhiều công nghệ tăng cường quyền riêng tư và bảo mật, bao gồm bằng chứng không kiến thức (ZKP), môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE), mã hóa đồng dạng toàn phần (FHE)... Giới thiệu ứng dụng của các công nghệ này trong AI và xử lý dữ liệu, cách chúng bảo vệ quyền riêng tư người dùng, ngăn rò rỉ dữ liệu và nâng cao độ an toàn hệ thống. Bài viết cũng đề cập một số ví dụ như Earnifi, Opacity và MindV, minh họa cách sử dụng các công nghệ này để đạt được bỏ phiếu không rủi ro, xử lý dữ liệu được mã hóa... Tuy nhiên, những công nghệ này đang đối mặt với nhiều thách thức như chi phí tính toán và độ trễ.
Dưới đây là nội dung gốc (để dễ đọc hiểu, nội dung đã được chỉnh sửa):
Khi nhu cầu về dữ liệu gia tăng mạnh mẽ, dấu vết kỹ thuật số mà cá nhân để lại ngày càng rộng rãi hơn, khiến thông tin cá nhân dễ bị lạm dụng hoặc truy cập trái phép. Chúng ta đã thấy một số vụ rò rỉ dữ liệu cá nhân, ví dụ như bê bối Cambridge Analytica.
Những ai chưa theo kịp có thể xem phần đầu tiên của loạt bài, nơi chúng tôi đã thảo luận về:
· Tầm quan trọng của dữ liệu
· Nhu cầu ngày càng tăng của trí tuệ nhân tạo đối với dữ liệu
· Sự xuất hiện của tầng dữ liệu
GDPR tại châu Âu, CCPA tại California và các quy định khác trên toàn thế giới đã biến quyền riêng tư dữ liệu không chỉ là vấn đề đạo đức mà còn là yêu cầu pháp lý, buộc các công ty phải đảm bảo bảo vệ dữ liệu.
Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo, AI vừa cải thiện bảo vệ quyền riêng tư, đồng thời làm phức tạp thêm lĩnh vực quyền riêng tư và khả năng xác minh. Ví dụ, mặc dù AI có thể giúp phát hiện hành vi gian lận, nhưng nó cũng làm hiện thực hóa công nghệ "deepfake", khiến việc xác minh tính xác thực của nội dung kỹ thuật số trở nên khó khăn hơn.
Ưu điểm
· Học máy bảo vệ quyền riêng tư: Học liên kết cho phép mô hình AI được huấn luyện trực tiếp trên thiết bị mà không cần tập trung dữ liệu nhạy cảm, từ đó bảo vệ quyền riêng tư người dùng.
· AI có thể dùng để ẩn danh hoặc giả danh dữ liệu, khiến dữ liệu khó truy ngược về cá nhân, đồng thời vẫn có thể dùng cho phân tích.
· AI rất quan trọng trong việc phát triển công cụ phát hiện và giảm thiểu lan truyền deepfake, đảm bảo khả năng xác minh nội dung kỹ thuật số (và phát hiện/xác minh tính xác thực của tác nhân AI).
· AI có thể tự động đảm bảo thực hành xử lý dữ liệu phù hợp với tiêu chuẩn pháp lý, giúp quá trình xác minh mở rộng quy mô tốt hơn.
Thách thức
· Các hệ thống AI thường cần bộ dữ liệu khổng lồ để hoạt động hiệu quả, nhưng cách sử dụng, lưu trữ và truy cập dữ liệu có thể thiếu minh bạch, gây ra lo ngại về quyền riêng tư.
· Với đủ dữ liệu và công nghệ AI tiên tiến, có thể nhận dạng lại cá nhân từ các bộ dữ liệu vốn dĩ phải được ẩn danh, phá vỡ bảo vệ quyền riêng tư.
· Do AI có khả năng tạo văn bản, hình ảnh hoặc video cực kỳ chân thực, việc phân biệt nội dung thật và nội dung giả do AI tạo ra trở nên khó khăn hơn, thách thức khả năng xác minh.
· Mô hình AI có thể bị đánh lừa hoặc thao túng (tấn công nghịch biến), làm tổn hại đến khả năng xác minh dữ liệu hoặc tính toàn vẹn của chính hệ thống AI (như các trường hợp Freysa, Jailbreak).
Những thách thức này thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của AI, blockchain, khả năng xác minh và công nghệ bảo mật, tận dụng ưu điểm của từng công nghệ. Chúng ta đã thấy sự nổi lên của các công nghệ sau:
· Bằng chứng không kiến thức (ZKP)
· Bảo mật lớp truyền tải không kiến thức (zkTLS)
· Môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE)
· Mã hóa đồng dạng toàn phần (FHE)
1. Bằng chứng không kiến thức (ZKP)
ZKP cho phép một bên chứng minh với bên kia rằng mình biết một thông tin nhất định hoặc một tuyên bố là đúng, mà không tiết lộ bất kỳ thông tin nào vượt quá bản thân bằng chứng đó. AI có thể tận dụng điều này để chứng minh việc xử lý dữ liệu hoặc ra quyết định phù hợp với một số tiêu chuẩn nhất định mà không cần tiết lộ dữ liệu đó. Một nghiên cứu điển hình tốt là getgrass io, Grass sử dụng băng thông Internet dư thừa để thu thập và tổ chức dữ liệu trang web công khai nhằm phục vụ huấn luyện mô hình AI.
Mạng Grass cho phép người dùng đóng góp băng thông Internet dư thừa của họ thông qua tiện ích mở rộng trình duyệt hoặc ứng dụng, băng thông này được dùng để thu thập dữ liệu trang web công khai, sau đó xử lý thành bộ dữ liệu có cấu trúc phù hợp để huấn luyện AI. Mạng lưới thực hiện quá trình thu thập dữ liệu trang web này thông qua các nút do người dùng vận hành.
Mạng Grass nhấn mạnh vào quyền riêng tư người dùng, chỉ thu thập dữ liệu công khai chứ không phải thông tin cá nhân. Nó sử dụng bằng chứng không kiến thức để xác minh và bảo vệ tính toàn vẹn và nguồn gốc của dữ liệu, ngăn dữ liệu bị hỏng và đảm bảo tính minh bạch. Mọi giao dịch từ thu thập đến xử lý dữ liệu đều được quản lý thông qua chuỗi khối Solana thông qua tổng hợp dữ liệu chủ quyền.
Một nghiên cứu điển hình khác là zkme.
Giải pháp zkKYC của zkMe giải quyết thách thức thực hiện quy trình KYC (biết khách hàng của bạn) theo cách bảo vệ quyền riêng tư. Bằng cách tận dụng bằng chứng không kiến thức, zkKYC cho phép các nền tảng xác minh danh tính người dùng mà không tiết lộ thông tin cá nhân nhạy cảm, từ đó duy trì tuân thủ trong khi bảo vệ quyền riêng tư người dùng.
2. zkTLS
TLS = Giao thức bảo mật tiêu chuẩn, cung cấp quyền riêng tư và tính toàn vẹn dữ liệu giữa hai ứng dụng giao tiếp (thường liên quan đến chữ 's' trong HTTPS). zk + TLS = Nâng cao quyền riêng tư và bảo mật trong truyền tải dữ liệu.
Một nghiên cứu điển hình tốt là OpacityNetwork.
Opacity sử dụng zkTLS để cung cấp giải pháp lưu trữ dữ liệu an toàn và riêng tư, bằng cách tích hợp zkTLS, Opacity đảm bảo việc truyền tải dữ liệu giữa người dùng và máy chủ lưu trữ luôn giữ bí mật và chống sửa đổi, từ đó giải quyết các vấn đề quyền riêng tư vốn có trong các dịch vụ lưu trữ đám mây truyền thống.
Ứng dụng thực tế — Nhận lương trước: Earnifi là một ứng dụng được báo cáo đã leo lên vị trí hàng đầu trong bảng xếp hạng cửa hàng ứng dụng, đặc biệt trong nhóm tài chính, tận dụng zkTLS từ OpacityNetwork.
· Quyền riêng tư: Người dùng có thể cung cấp tình trạng thu nhập hoặc việc làm cho bên cho vay hoặc dịch vụ khác mà không cần tiết lộ thông tin ngân hàng nhạy cảm hoặc hồ sơ cá nhân như sao kê ngân hàng.
· Bảo mật: Việc sử dụng zkTLS đảm bảo các giao dịch này an toàn, đã được xác minh và giữ riêng tư. Nó tránh việc người dùng phải giao toàn bộ dữ liệu tài chính cho bên thứ ba.
· Hiệu quả: Hệ thống giảm chi phí và độ phức tạp liên quan đến các nền tảng nhận lương trước truyền thống, vì các nền tảng truyền thống có thể yêu cầu quy trình xác minh rườm rà hoặc chia sẻ dữ liệu.
3. TEE
Môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) cung cấp sự cách ly ép buộc bằng phần cứng giữa môi trường thực thi bình thường và môi trường thực thi an toàn. Đây có thể là cách triển khai bảo mật nổi tiếng nhất hiện nay trong tác nhân AI, nhằm đảm bảo chúng là các tác nhân hoàn toàn tự trị. Được phổ biến bởi thí nghiệm aipool tee của 123skely: một sự kiện bán trước TEE, cộng đồng gửi tiền vào tác nhân, tác nhân tự phát hành token theo các quy tắc đã định trước.
PhalaNetwork của marvin tong: Bảo vệ MEV, tích hợp ElizaOS của ai16zdao, và tác nhân AI tự trị có thể xác minh Agent Kira.
Triển khai TEE một cú nhấp chuột của fleek: Tập trung vào đơn giản hóa việc sử dụng và tăng khả năng tiếp cận cho nhà phát triển.
4. FHE (Mã hóa đồng dạng toàn phần)
Một dạng mã hóa cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã trước.
Một nghiên cứu điển hình tốt là mindnetwork xyz và công nghệ/sử dụng FHE độc quyền của nó.
Ứng dụng thực tế — Tầng stake lại FHE và bỏ phiếu không rủi ro
Tầng stake lại FHE
Bằng cách sử dụng FHE, tài sản stake lại giữ trạng thái mã hóa, nghĩa là khóa riêng chưa bao giờ bị lộ, giảm đáng kể rủi ro bảo mật. Điều này đảm bảo quyền riêng tư đồng thời xác minh được giao dịch.
Bỏ phiếu không rủi ro (MindV)
Bỏ phiếu quản trị diễn ra trên dữ liệu đã mã hóa, đảm bảo bỏ phiếu giữ tính riêng tư và an toàn, giảm nguy cơ đe dọa hoặc hối lộ. Người dùng có được quyền biểu quyết thông qua việc nắm giữ tài sản stake lại (vFHE), từ đó tách rời quản trị khỏi việc phơi bày trực tiếp tài sản.
FHE + TEE
Bằng cách kết hợp TEE và FHE, chúng tạo ra một lớp bảo mật mạnh mẽ cho xử lý AI:
· TEE bảo vệ các thao tác trong môi trường tính toán khỏi các mối đe dọa bên ngoài.
· FHE đảm bảo các thao tác luôn diễn ra trên dữ liệu đã mã hóa trong suốt quá trình.
Đối với các tổ chức xử lý giao dịch từ 100 triệu đến 1 tỷ USD trở lên, quyền riêng tư và bảo mật là yếu tố then chốt để ngăn chặn front-running, tấn công mạng hoặc lộ chiến lược giao dịch.
Đối với tác nhân AI, lớp mã hóa kép này tăng cường quyền riêng tư và bảo mật, khiến chúng rất hữu ích trong các lĩnh vực sau:
· Quyền riêng tư dữ liệu huấn luyện nhạy cảm
· Bảo vệ trọng số mô hình nội bộ (ngăn reverse engineering/đánh cắp IP)
· Bảo vệ dữ liệu người dùng
Thách thức chính của FHE vẫn là chi phí cao do tính toán nặng, dẫn đến tiêu thụ năng lượng và độ trễ tăng. Các nghiên cứu hiện tại đang tìm kiếm các phương pháp như tăng tốc phần cứng, kỹ thuật mã hóa hỗn hợp và tối ưu hóa thuật toán để giảm gánh nặng tính toán và nâng cao hiệu suất. Vì vậy, FHE phù hợp nhất với các ứng dụng có tính toán thấp, độ trễ cao.
Tóm tắt
· FHE = Thực hiện thao tác trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã (bảo vệ quyền riêng tư mạnh nhất, nhưng đắt nhất)
· TEE = Phần cứng, thực thi an toàn trong môi trường cách ly (cân bằng giữa bảo mật và hiệu suất)
· ZKP = Chứng minh một tuyên bố hoặc xác thực danh tính mà không tiết lộ dữ liệu nền tảng (phù hợp để chứng minh sự thật/chứng chỉ)
Đây là một chủ đề rộng lớn, vì vậy đây chưa phải là kết thúc. Một câu hỏi then chốt vẫn còn tồn tại: Trong thời đại deepfake ngày càng tinh vi, làm thế nào chúng ta có thể đảm bảo các cơ chế xác minh do AI điều khiển thực sự đáng tin cậy? Trong phần ba, chúng tôi sẽ đi sâu vào:
· Tầng xác minh
· Vai trò của AI trong việc xác minh tính toàn vẹn dữ liệu
· Tương lai phát triển của quyền riêng tư và bảo mật
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
