Lời nói đầu: Bài viết này tập trung thảo luận về nhiều kỹ thuật nhằm tăng cường quyền riêng tư và bảo mật, bao gồm , , và các ứng dụng của chúng trong AI và xử lý dữ liệu, cách bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, ngăn chặn rò rỉ dữ liệu và nâng cao an ninh hệ thống. Bài viết cũng đề cập đến một số trường hợp như , và , minh họa cách thực hiện bỏ phiếu không rủi ro, xử lý dữ liệu được mã hóa, nhưng các kỹ thuật này cũng đối mặt với nhiều thách thức như chi phí tính toán và vấn đề về độ trễ.
Nội dung gốc như sau:
Với sự gia tăng nhu cầu và cung cấp dữ liệu, dấu chân kỹ thuật số của cá nhân trở nên rộng hơn, khiến thông tin cá nhân dễ bị lạm dụng hoặc truy cập trái phép hơn. Chúng ta đã chứng kiến một số vụ rò rỉ dữ liệu cá nhân, chẳng hạn như vụ bê bối của Cambridge Analytica.
Những ai chưa theo kịp có thể xem phần đầu tiên của loạt bài, trong đó chúng tôi đã thảo luận về:
· Tầm quan trọng của dữ liệu
· Sự gia tăng nhu cầu dữ liệu của trí tuệ nhân tạo
· Sự xuất hiện của lớp dữ liệu
GDPR của Châu Âu, CCPA của California và các quy định ở các khu vực khác trên thế giới đã khiến quyền riêng tư dữ liệu không chỉ là vấn đề đạo đức mà còn là yêu cầu pháp lý, thúc đẩy các công ty đảm bảo bảo vệ dữ liệu.
Với sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo, AI vừa giúp nâng cao bảo vệ quyền riêng tư, vừa làm phức tạp hơn lĩnh vực quyền riêng tư và khả năng xác minh. Ví dụ, mặc dù AI có thể giúp phát hiện hoạt động gian lận, nhưng nó cũng cho phép thực hiện "giả mạo sâu", khiến việc xác minh tính xác thực của nội dung kỹ thuật số trở nên khó khăn hơn.
Ưu điểm
· : cho phép các mô hình AI được đào tạo trực tiếp trên các thiết bị, mà không cần tập trung dữ liệu nhạy cảm, do đó bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.
· AI có thể được sử dụng để ẩn danh hóa hoặc giả danh hóa dữ liệu, khiến dữ liệu khó truy ngược lại cá nhân, nhưng vẫn có thể được sử dụng để phân tích.
· AI là then chốt để phát triển các công cụ phát hiện và giảm thiểu sự lây lan của , đảm bảo tính xác thực của nội dung kỹ thuật số (cũng như phát hiện/xác minh là thực).
· AI có thể tự động đảm bảo các thực tiễn xử lý dữ liệu tuân thủ các tiêu chuẩn pháp lý, làm cho quá trình xác minh trở nên có thể mở rộng hơn.
Thách thức
· Các hệ thống AI thường cần các tập dữ liệu lớn để hoạt động hiệu quả, nhưng cách sử dụng, lưu trữ và truy cập dữ liệu có thể không minh bạch, dẫn đến các vấn đề về quyền riêng tư.
· Với đủ dữ liệu và công nghệ AI tiên tiến, có thể tái nhận dạng các cá nhân từ các tập dữ liệu được cho là ẩn danh, phá vỡ bảo vệ quyền riêng tư.
· Do AI có thể tạo ra văn bản, hình ảnh hoặc video rất sống động, việc phân biệt nội dung thực và nội dung bị trở nên khó khăn hơn, gây thách thức về tính xác thực.
· Các mô hình AI có thể bị lừa gạt hoặc thao túng (tấn côngối kháng), phá vỡ tính xác thực của dữ liệu hoặc toàn vẹn của chính hệ thống AI (như trường hợp , v.v.).
Những thách thức này thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của AI, blockchain, tính xác thực và các công nghệ quyền riêng tư, tận dụng ưu điểm của mỗi công nghệ. Chúng ta đã chứng kiến sự nổi lên của các công nghệ sau:
·
·
·
·
1.
ZKP cho phép một bên chứng minh với bên kia rằng họ biết một số thông tin hoặc một tuyên bố là đúng, mà không tiết lộ bất kỳ thông tin nào ngoài chính bằng chứng đó. AI có thể tận dụng điều này để chứng minh rằng việc xử lý dữ liệu hoặc ra quyết định tuân thủ một số tiêu chuẩn, mà không tiết lộ dữ liệu bản thân. Một trường hợp nghiên cứu tốt là , Grass sử dụng băng thông internet nhàn rỗi để thu thập và tổ chức dữ liệu trang web công cộng, phục vụ cho việc đào tạo mô hình AI.
Mạng lưới Grass cho phép người dùng đóng góp băng thông internet nhàn rỗi của họ thông qua tiện ích trình duyệt hoặc ứng dụng, được sử dụng để thu thập dữ liệu trang web công cộng, sau đó xử lý thành các tập dữ liệu có cấu trúc phù hợp để đào tạo AI. Mạng lưới thực hiện quá trình thu thập trang web thông qua các nút do người dùng chạy.
Mạng lưới Grass nhấn mạnh về quyền riêng tư của người dùng, chỉ thu thập dữ liệu công cộng, không phải thông tin cá nhân. Nó sử dụng để xác minh và bảo vệ tính toàn vẹn và nguồn gốc của dữ liệu, ngăn chặn hư hỏng dữ liệu và đảm bảo tính minh bạch. Tất cả các giao dịch thu thập và xử lý dữ liệu được quản lý thông qua tổng hợp dữ liệu chủ quyền trên blockchain .
Một trường hợp nghiên cứu tốt khác là .
với giải pháp đối mặt với thách thức thực hiện quy trình theo cách bảo vệ quyền riêng tư. Bằng cách sử dụng , cho phép nền tảng xác minh danh tính người dùng mà không tiết lộ thông tin cá nhân nhạy cảm, đồng thời duy trì tính tuân thủ và bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.
2.
TLS = Giao thức bảo mật tiêu chuẩn, cung cấp tính riêng tư và toàn vẹn dữ liệu giữa hai ứng dụng giao tiếp (thường liên quan đến "s" trong HTTPS). zk + TLS = Nâng cao quyền riêng tư và bảo mật trong truyền tải dữ liệu.
Một trường hợp nghiên cứu tốt là .
Opacity sử dụng để cung cấp giải pháp lưu trữ dữ liệu an toàn và riêng tư, thông qua tích hợp , Opacity đảm bảo rằng việc truyền tải dữ liệu giữa người dùng và máy chủ lưu trữ được giữ bí mật và không bị thay đổi, giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư vốn có trong các dịch vụ lưu trữ đám mây truyền thống.
Trường hợp sử dụng - Ứng dụng Earnifi cho phép người dùng nhận lương trước, được báo cáo là đã đạt đến vị trí hàng đầu trên các cửa hàng ứng dụng, đặc biệt là trong các ứng dụng tài chính, nhờ sử dụng và .
· Quyền riêng tư: Người dùng có thể cung cấp cho các nhà cho vay hoặc các dịch vụ khác về thu nhập hoặc tình trạng việc làm của họ mà không cần tiết lộ thông tin ngân hàng hoặc cá nhân nhạy cảm như sao kê ngân hàng.
· Bảo mật: Việc sử dụng đảm bảo rằng các giao dịch này là an toàn, được xác minh và giữ bí mật. Nó tránh việc người dùng phải giao toàn bộ dữ liệu tài chính cho bên thứ ba.
· Hiệu quả: Hệ thống này giảm chi phí và phức tạp liên quan đến các nền tảng nhận lương trước truyền thống, vì các nền tảng này có thể yêu cầu quy trình xác minh phức tạp hoặc chia sẻ dữ liệu.
3.
cung cấp cách cách ly mạnh mẽ giữa môi trường thực thi b
Bỏ phiếu không rủi ro (MindV)
Bỏ phiếu quản trị được thực hiện trên dữ liệu mã hóa, đảm bảo tính bí mật và an toàn của bỏ phiếu, giảm thiểu rủi ro bị ép buộc hoặc hối lộ. Người dùng nhận được quyền bỏ phiếu thông qua việc nắm giữ tài sản được cấp quyền bỏ phiếu (vFHE), từ đó tách biệt 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 hoạt động trong môi trường tính toán khỏi các mối đe dọa bên ngoài.
·FHE đảm bảo toàn bộ quá trình luôn được thực hiện trên dữ liệu mã hóa.
Đối với các tổ chức xử lý giao dịch từ 100 triệu đến hơn 10 tỷ USD, quyền riêng tư và an ninh là vô cùng quan trọng để ngăn chặn giao dịch trước, tấn công black hat hoặc phơi bày chiến lược giao dịch.
Đối với AI Agent, sự kết hợp mã hóa kép này tăng cường quyền riêng tư và an ninh, làm cho nó rất hữu ích trong các lĩnh vực sau:
·Bảo mật dữ liệu đào tạo nhạy cảm
·Bảo vệ trọng số mô hình nội bộ (ngăn chặn kỹ thuật đảo ngược/đánh cắp sở hữu trí tuệ)
·Bảo vệ dữ liệu người dùng
Thách thức chính của FHE vẫn là chi phí tính toán cao do tính chất tính toán đòi hỏi, dẫn đến tăng tiêu thụ năng lượng và độ trễ. Nghiên cứu hiện tại đang khám phá các phương pháp như gia tốc phần cứng, kỹ thuật mã hóa lai và tối ưu hóa thuật toán để giảm tải tính toán và cải thiện hiệu quả. Do đó, FHE phù hợp nhất với các ứng dụng có tính toán thấp và độ trễ cao.
Tóm tắt
·FHE = Thao tác trên dữ liệu mã hóa, không cần giải mã (bảo mật quyền riêng tư tối đa, nhưng tốn kém nhất)
·TEE = Phần cứng, thực hiện 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 cơ bản (phù hợp để chứng minh sự thật/chứng chỉ)
Đây là một chủ đề rộng, vì vậy đây không phải là kết thúc. Một câu hỏi then chốt vẫn còn: Trong kỷ nguyên deepfake ngày càng tinh vi, làm thế nào để chúng ta đảm bảo các cơ chế xác minh do AI điều khiển thực sự đáng tin cậy? Trong phần ba, chúng tôi sẽ thâm nhập vào:
·Lớp xác minh
·Vai trò của AI trong xác minh tính toàn vẹn của dữ liệu
·Tương lai của quyền riêng tư và an ninh
Hãy tham gia vào cộng đồng chính thức của BlockBeats:
Telegram Subscription Group: https://t.me/theblockbeats
Telegram Discussion Group: https://t.me/BlockBeats_App
Twitter Official Account: https://twitter.com/BlockBeatsAsia
