Khi các mối quan tâm về quyền riêng tư gia tăng trong thời đại AI và tính toán phi tập trung, Mã hóa hoàn toàn đồng nhất (FHE) đang nổi lên như một công nghệ thay đổi cuộc chơi. Mind Network đang dẫn đầu trong việc tích hợp FHE vào ngăn xếp Web3 và AI đại lý - cho phép tính toán mã hóa mà không làm tổn hại đến hiệu suất hoặc quyền kiểm soát của người dùng. Trong cuộc phỏng vấn độc quyền này, đội ngũ Mind Network phân tích cách FHE hoạt động, tại sao điều đó quan trọng ngay bây giờ, và điều gì có nghĩa cho tương lai của quyền riêng tư, DeFi và trí tuệ phi tập trung.
Hiểu FHE: Tầm nhìn và Giá trị
1- Hãy bắt đầu với những điều cơ bản. Mã hóa hoàn toàn đồng nhất (FHE) là gì, và nó khác gì so với Chứng minh không biết (ZKP) và Tính toán đa bên (MPC)?
Mã hóa hoàn toàn đồng nhất (FHE) cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu mã hóa mà không bao giờ cần phải giải mã nó. Khác với Chứng minh không biết, xác thực kết quả mà không tiết lộ dữ liệu, hoặc MPC, chia nhỏ phép toán giữa các bên để duy trì quyền riêng tư, FHE cho phép một bên duy nhất xử lý thông tin mã hóa - đảm bảo cả sự bảo mật và tính toàn vẹn của dữ liệu trong suốt quá trình.
2- FHE từ lâu đã được coi là "chén thánh" của mã hóa. Tại sao bây giờ là thời điểm thích hợp cho việc áp dụng rộng rãi của nó?
Sự hội tụ của các thuật toán FHE tối ưu, tăng tốc phần cứng và cải tiến phần mềm đã giảm mạnh chi phí tính toán của FHE. Đồng thời, nhu cầu ngày càng tăng về quyền riêng tư dữ liệu trong các ứng dụng blockchain và AI khiến đây là thời điểm lý tưởng cho việc áp dụng thực tế.
3- Tại sao FHE là điều cần thiết trong hệ sinh thái Web3 và AI phi tập trung - không chỉ là điều tốt để có?
Trong AI phi tập trung và Web3, người dùng cần giữ quyền kiểm soát dữ liệu của họ. FHE đảm bảo rằng ngay cả trong quá trình tính toán, dữ liệu nhạy cảm vẫn được mã hóa. Điều này trao quyền cho quyền sở hữu dữ liệu thực sự và hợp tác an toàn mà không làm tổn hại đến quyền riêng tư của người dùng.
4- FHE có thể thay thế ZKPs không, hay nó bổ sung cho nhau? Nó phù hợp ở đâu trong ngăn xếp mật mã Web3?
FHE và ZKPs là rất bổ sung cho nhau. Trong khi ZKPs xác thực tính toàn vẹn của một phép toán mà không tiết lộ dữ liệu, FHE cho phép thực hiện phép toán đó trên các đầu vào đã được mã hóa. Cùng nhau, chúng tạo ra một bộ công cụ mạnh mẽ cho các ứng dụng Web3 bảo vệ quyền riêng tư.
Kiến trúc & Đổi mới kỹ thuật
5- FHE được tích hợp vào kiến trúc hệ thống của Mind Network như thế nào?
FHE là nền tảng cho kiến trúc của Mind Network. Nó thúc đẩy việc lưu trữ dữ liệu mã hóa an toàn, xử lý và các mô-đun giao tiếp, cho phép quyền riêng tư từ đầu đến cuối và tính toán có thể xác minh.
6- FHE làm thế nào để cho phép sự đồng thuận mã hóa trong các quy trình làm việc đa đại lý?
Mind Network cho phép các đại lý đạt được sự đồng thuận trên dữ liệu mã hóa bằng cách sử dụng FHE, duy trì tính bảo mật trong khi xác minh tính toàn vẹn - một tính năng chính cho tính toán hợp tác an toàn.
7- Các phép toán nào mà môi trường FHE của bạn hỗ trợ? Bạn có thể chạy hợp đồng thông minh hoặc suy diễn AI trong thời gian thực mà không cần giải mã không?
Có. Mind Network hỗ trợ thực hiện hợp đồng thông minh mã hóa và suy diễn mô hình AI trực tiếp trên dữ liệu mã hóa, đảm bảo tính bảo mật mà không hy sinh chức năng.
8- FHE được biết đến với các nút cổ chai về hiệu suất. Những đột phá nào đã làm cho nó sẵn sàng cho sản xuất?
Chúng tôi đã thực hiện các cải tiến thuật toán, tích hợp tăng tốc phần cứng và tối ưu hóa cấu trúc dữ liệu để giảm độ trễ - đưa FHE gần hơn với hiệu suất thời gian thực.
9- Những thư viện FHE nào đã truyền cảm hứng cho Mind Network? Bạn đã xây dựng SDK của mình từ đầu hay dựa trên các khung hiện có?
Trong khi các khung như Zama, Microsoft SEAL và TFHE đã ảnh hưởng đến không gian này, Mind Network đã phát triển một SDK FHE độc quyền, được xây dựng riêng để phục vụ nhu cầu của AI phi tập trung và blockchain với hiệu suất cao hơn.
Bảo mật, Quyền riêng tư & Khung tin tưởng
10- FHE nâng cao mô hình bảo mật bốn trụ cột của bạn như thế nào: tính toán, giao tiếp, sự đồng thuận và bảo mật dữ liệu?
FHE củng cố từng lớp:
Tính toán: Dữ liệu vẫn được mã hóa trong quá trình xử lý.
Giao tiếp: Dữ liệu mã hóa được truyền tải một cách an toàn.
Sự đồng thuận: Các đại lý đạt được sự đồng thuận mã hóa mà không có lỗ hổng.
Dữ liệu: Tính bảo mật được giữ nguyên từ đầu đến cuối.
11- Làm thế nào người dùng có thể tin tưởng vào đầu ra của AI mã hóa hoặc quyết định của đại lý thông minh mà không nhìn thấy dữ liệu thô?
Chúng tôi kết hợp FHE với các chứng cứ mật mã để xác thực độ chính xác của phép toán, đảm bảo sự tin tưởng vào kết quả mà không làm tổn hại đến quyền riêng tư của dữ liệu.
12- Có những vectơ tấn công nào trong các mạng FHE không? Bạn đang giải quyết các rủi ro như sự phát triển tiếng ồn và các cuộc tấn công kênh bên như thế nào?
Phương pháp của chúng tôi bao gồm mật mã tiên tiến, giám sát theo thời gian thực và kiểm toán định kỳ để giảm thiểu các mối đe dọa như tính khả biến của văn bản đã mã hóa, sự phát triển tiếng ồn và các lỗ hổng kênh bên dựa trên phần cứng.
13- Các đại lý hợp tác với nhau như thế nào trong khi bảo vệ logic và dữ liệu đầu vào của họ khỏi nhau?
Với FHE, các đại lý có thể xử lý và trao đổi dữ liệu mã hóa - cho phép hợp tác an toàn mà không tiết lộ logic, đầu vào hoặc đầu ra riêng tư.
Các trường hợp sử dụng & Tác động thực tế
14- Một trường hợp sử dụng thực tế nào mà FHE đã mở khóa điều gì đó không thể với mã hóa truyền thống?
Trong sự hợp tác với DeepSeek, Mind Network đã cho phép hợp tác AI an toàn qua FHE - cho phép nhiều đại lý làm việc trên dữ liệu mã hóa mà không tiết lộ bất cứ điều gì, điều mà mã hóa truyền thống không thể hỗ trợ.
15- FHE đã cho phép điều gì trong sự hợp tác của bạn với DeepSeek?
Các đại lý của DeepSeek có thể thực hiện các phép toán AI mã hóa trong khi duy trì quyền riêng tư dữ liệu đầy đủ - điều quan trọng cho sự hợp tác an toàn, xuyên đại lý trong các nhiệm vụ nhạy cảm.
16- Những loại nhà phát triển hoặc ngành nào đang sử dụng SDK FHE của bạn hôm nay?
Các nhà phát triển từ các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, tài chính, quản lý danh tính và AI đang tận dụng các công cụ FHE của chúng tôi để xây dựng các ứng dụng mã hóa ưu tiên quyền riêng tư.
Kinh tế token FHE & Các ưu đãi hệ sinh thái
17- Token $FHE làm thế nào để thúc đẩy nền kinh tế tính toán mã hóa của bạn?
$FHE được sử dụng cho quản trị, đặt cược và thanh toán cho tính toán và lưu trữ mã hóa - khuyến khích sự tham gia của mạng lưới và duy trì sự tin tưởng phân cấp.
18- Các nhà điều hành node được thưởng như thế nào cho việc tính toán mã hóa?
Các nhà điều hành node kiếm được $FHE dựa trên tài nguyên tính toán đã đóng góp và các nhiệm vụ đã hoàn thành. Hệ thống đặt cược và thưởng của chúng tôi ngăn chặn spam và khuyến khích quá trình xử lý hiệu quả.
19- Liệu $FHE cũng sẽ thúc đẩy các ứng dụng DeFi riêng tư không? Tầm nhìn dài hạn cho vai trò của nó trong Web3 là gì?
Chắc chắn rồi. $FHE sẽ cho phép DeFi bảo vệ quyền riêng tư, thị trường dữ liệu và các ứng dụng phi tập trung nơi quyền riêng tư và tính toán an toàn là điều cần thiết.
Thách thức, Quy định & Tầm nhìn dài hạn
20- Những hạn chế kỹ thuật lớn nhất của FHE hiện nay là gì - và bạn đang giải quyết chúng như thế nào?
Thách thức chính là độ trễ. Chúng tôi đang đầu tư vào việc cải tiến thuật toán liên tục, song song hóa và tối ưu hóa phần cứng để làm cho FHE có thể mở rộng và sẵn sàng cho sản xuất.
21- FHE có thể đối mặt với sự giám sát quy định trong các lĩnh vực như tài chính và chăm sóc sức khỏe không?
Có, do tính chất bảo vệ quyền riêng tư của nó. Mind Network chủ động làm việc với các nhà quản lý để đảm bảo tuân thủ, đồng thời ủng hộ đổi mới an toàn và có trách nhiệm.
22- Trong 5–10 năm tới, FHE sẽ biến đổi Web3 như thế nào nếu được áp dụng rộng rãi?
FHE sẽ là nền tảng cho một kỷ nguyên mới của các ứng dụng phi tập trung. Nó sẽ trao quyền cho người dùng với quyền kiểm soát dữ liệu đầy đủ, cho phép hợp tác không cần tin tưởng, và mở khóa các hệ thống AI mà riêng tư, có thể xác minh và kháng cự kiểm duyệt.
23- Sứ mệnh cuối cùng của Mind Network với FHE là gì?
Mục tiêu của chúng tôi là trở thành lớp tính toán quyền riêng tư của Web3 - cung cấp hạ tầng tính toán mã hóa cho AI, DeFi, danh tính và hơn thế nữa.
