Những điểm chính

• Nillion đã thiết lập quan hệ đối tác với các công ty như Virtuals, NEAR, Aptos, Arbitrum, Ritual, io.net và Meta.

• Bộ công cụ ứng dụng bao gồm nilAI, nilVM, nilDB và nilChain, cung cấp tài nguyên cho các nhà phát triển để tạo ra các ứng dụng bảo vệ quyền riêng tư trong các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo, y tế và tài chính phi tập trung (DeFi).

• Mạng lưới này tận dụng một loạt công nghệ nâng cao quyền riêng tư (PETs) như tính toán đa bên (MPC), mã hóa đồng hình (homomorphic encryption) và bằng chứng không kiến thức (zero-knowledge proofs) để hỗ trợ tính toán và lưu trữ dữ liệu an toàn trên cơ sở hạ tầng phi tập trung.

• Chương trình trình xác thực (validator) của Nillion đã thu hút khoảng 500.000 trình xác thực đang hoạt động, xử lý khoảng 195 triệu tin nhắn bí mật và bảo vệ khoảng 1050 GB dữ liệu.

Giới thiệu

Các phương pháp truyền thống để xử lý dữ liệu có giá trị cao như mật khẩu, AI cá nhân hóa, thông tin y tế và dữ liệu sinh trắc học thường không an toàn và kém hiệu quả. Mặc dù các công nghệ mã hóa có thể đảm bảo an toàn cho dữ liệu khi lưu trữ, nhưng chúng tạo ra rủi ro bảo mật và độ trễ dữ liệu khi thực hiện các phép tính yêu cầu giải mã và mã hóa lại. Công nghệ blockchain đã giúp phi tập trung hóa giao dịch và quản lý dữ liệu, nhưng không giải quyết được bài toán tính toán an toàn trên dữ liệu đã mã hóa. Điều này hạn chế khả năng phát triển các ứng dụng Web3 an toàn.

Nillion khắc phục những hạn chế này bằng cách cho phép truyền tải, lưu trữ và tính toán dữ liệu mà không cần giải mã, đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật trong suốt vòng đời dữ liệu. Phương pháp này, được gọi là "Blind Compute", giúp thiết lập lòng tin phi tập trung và mở rộng phạm vi ứng dụng của các mạng phi tập trung sang những lĩnh vực chưa từng khai thác, chẳng hạn như AI riêng tư và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bảo mật.

Nillion áp dụng các công nghệ nâng cao quyền riêng tư (PETs) như tính toán đa bên (MPC), mã hóa đồng hình hoàn toàn (FHE) và môi trường thực thi tin cậy (TEE) để đảm bảo dữ liệu vẫn được mã hóa trong suốt quá trình xử lý.

Bối cảnh

Được thành lập vào năm 2021, Nillion là một mạng lưới nhằm xử lý dữ liệu riêng tư trên các hệ thống phân tán mà vẫn đảm bảo bảo mật và hiệu quả. Hệ sinh thái của Nillion được hỗ trợ bởi các công cụ như nilVM, nilDB, nilAI và nilChain, giúp các nhà phát triển dễ dàng xây dựng ứng dụng bảo vệ quyền riêng tư trong các lĩnh vực như AI, DeFi và lưu trữ dữ liệu.

Đội ngũ của Nillion bao gồm nhiều chuyên gia trong ngành:

• Alex Page (CEO) – Cựu đối tác tại Hedera SPV, từng là chuyên gia ngân hàng cấp cao tại Goldman Sachs.

• Andrew Masanto (CSO) – Đồng sáng lập Hedera, CMO đầu tiên của Reserve.

• Slava Rubin (CBO) – Nhà sáng lập Indiegogo.

• Dr. Miguel de Vega (Chief Scientist) – Chuyên gia hàng đầu với hơn 30 bằng sáng chế trong tối ưu hóa dữ liệu.

• Conrad Whelan (CTO) – Kỹ sư sáng lập của Uber.

• Mark McDermott (COO) – Từng dẫn đầu bộ phận đổi mới tại Nike.

• Andrew Yeoh (CMO) – Đối tác cấp cao tại Hedera, cựu giám đốc tại UBS và Rothschild Bank.

Nillion đã thu hút sự quan tâm từ các quỹ đầu tư nổi tiếng như Hack VC, Hashkey Capital, Distributed Global và Maelstrom, huy động tổng cộng 50 triệu USD qua nhiều vòng gọi vốn riêng tư nhờ vào tầm nhìn và công nghệ độc đáo của mình.

Các khía cạnh kỹ thuật

Mạng lưới Nillion bao gồm hai lớp cốt lõi:

1. Lớp điều phối (Coordination Layer): Quản lý phần thưởng, thanh toán và bảo mật kinh tế.

2. Lớp Petnet (Petnet Layer): Xử lý tính toán và lưu trữ dữ liệu riêng tư.

Công nghệ tính toán đa bên (MPC) là nền tảng của Nillion, cho phép tính toán dữ liệu mà không tiết lộ thông tin đầu vào của từng bên. Hệ sinh thái Nillion được hỗ trợ bởi bộ công cụ phát triển gồm nilAI, nilVM, nilDB và nilChain, giúp lập trình viên dễ dàng xây dựng các ứng dụng bảo vệ quyền riêng tư.

Mạng Nillion sử dụng công nghệ phân cụm (clustering) để nâng cao khả năng mở rộng, đảm bảo hiệu suất, bảo mật, và tối ưu chi phí. Không giống blockchain truyền thống, Nillion không phụ thuộc vào trạng thái toàn cầu, giúp tối ưu hóa khả năng xử lý dữ liệu.

Mạng Nillion

Mạng Nillion là một cơ sở hạ tầng phi tập trung được thiết kế để hỗ trợ lưu trữ và tính toán dữ liệu riêng tư, có giá trị cao. Mạng đạt được khả năng mở rộng thông qua công nghệ phân cụm, giúp cấu hình nhóm node để đáp ứng các yêu cầu cụ thể về hiệu suất, bảo mật và chi phí. Khác với các blockchain truyền thống, mạng có thể hoạt động mà không cần trạng thái toàn cầu được chia sẻ, cho phép mở rộng theo chiều dọc (nâng cấp node hoặc cụm riêng lẻ) và mở rộng theo chiều ngang (thêm node hoặc cụm mới) để phân phối khối lượng công việc một cách hiệu quả.

Lớp Điều Phối

Lớp Điều Phối của mạng Nillion, có tên là nilChain, chịu trách nhiệm chính trong việc:

1. Quản lý phần thưởng,

2. Thanh toán,

3. Đảm bảo an ninh kinh tế tiền mã hóa,

4. Điều phối giữa các cụm node trong mạng.

Cụ thể, nilChain điều phối luồng thanh toán cho các hoạt động lưu trữ và tính toán mù trên mạng, nhưng không trực tiếp xử lý các nhiệm vụ tính toán này. Lớp Điều Phối được xây dựng bằng Cosmos SDK và hỗ trợ giao thức IBC (Inter-Blockchain Communication) để tương tác với các blockchain khác. Tuy nhiên, do trọng tâm chính của mạng là lưu trữ và tính toán, hiện tại nó chưa hỗ trợ thực thi hợp đồng thông minh. Người dùng có thể truy cập nilChain thông qua các ví như Keplr hoặc Leap, nhưng các ứng dụng được xây dựng trên các blockchain đối tác (được đề cập trong phần "Dự án chính") sẽ được trừu tượng hóa hoàn toàn.

Petnet

Petnet (Lớp Điều Hành) hướng đến việc tích hợp các công nghệ tăng cường quyền riêng tư (PETs), bao gồm:

• Tính toán nhiều bên (MPC - Multi-Party Computation),

• Mã hóa đồng hình hoàn toàn (FHE - Fully Homomorphic Encryption),

• Bằng chứng không kiến thức (ZKP - Zero-Knowledge Proofs)

Mục tiêu là cung cấp khả năng tính toán bảo mật và quản lý dữ liệu riêng tư. Quá trình tích hợp này được thực hiện thông qua hai thành phần chính:

1. Trình biên dịch, giúp đơn giản hóa việc sử dụng PETs bằng cách cung cấp các mức trừu tượng khác nhau.

2. Mạng tính toán, thực thi các phép tính bảo mật và quản lý dữ liệu được mã hóa.

Hiện tại, điều này đang được triển khai thông qua trình biên dịch ngôn ngữ Nada của mạng Nillion và nilVM, với bốn lớp trừu tượng đang được phát triển:

1. Mỗi giao thức PET chạy trong một module mù riêng biệt, giống như một "hộp đen". Không có giao diện hoặc lớp trừu tượng thống nhất nào được tích hợp sẵn, và tất cả quá trình điều phối đều được thực hiện phía client. Các nhà phát triển có thể sử dụng API để thực hiện các tác vụ cụ thể, nhưng không thể tích hợp hoặc tùy chỉnh chúng.

2. SDK tích hợp nhiều module mù, cung cấp một cách quản lý thống nhất và đơn giản để triển khai nhiều giao thức PET mà không cần hiểu sâu về mật mã. Tuy nhiên, ở giai đoạn này, các module vẫn chưa được tối ưu hóa hoàn toàn và chủ yếu dựa vào một giao thức PET đơn lẻ.

3. Module mù hỗ trợ chạy nhiều giao thức PET trong cùng một module, giúp các nhà phát triển có thể linh hoạt lựa chọn giữa hiệu suất và bảo mật mà không cần kiến thức chuyên sâu về mật mã.

4. Các module mù được triển khai trong các mạng độc lập có liên kết lỏng lẻo, gọi là Cụm (Clusters), do NilChain quản lý. Khi công nghệ tính toán mù của Nillion phát triển, các module mù này có thể được sao chép trên nhiều Cụm khác nhau, mỗi Cụm có các cấu hình khác nhau (số lượng node, vị trí, danh tiếng, phần cứng, ngưỡng bảo mật). Điều này cho phép các nhà phát triển triển khai cùng một chức năng trong nhiều môi trường khác nhau, tùy chỉnh theo nhu cầu cụ thể (bảo mật, chi phí, phần cứng, tuân thủ quy định).

Các công nghệ tăng cường quyền riêng tư (PET) của Nillion đang được giới thiệu theo từng giai đoạn, với mỗi giai đoạn tiến triển từng bước thông qua bốn lớp trừu tượng được nêu ở trên. Giai đoạn đầu tiên (tức là mã hóa đồng dạng, các lược đồ chia sẻ bí mật dựa trên mạng cho tính toán nhiều bên) và giai đoạn thứ hai (tức là biến đổi wavelet rời rạc + các lược đồ chia sẻ bí mật dựa trên mạng, mã hóa đồng dạng ngưỡng) đã trưởng thành hơn trong quá trình trừu tượng hóa và hiện đang được tích hợp vào mạng Nillion. Trong giai đoạn công nghệ thứ ba (tức là tính toán nhiều bên với mã hóa đồng dạng hoàn toàn, biến đổi wavelet rời rạc + mã hóa đồng dạng ngưỡng, tính toán công khai, bằng chứng không kiến ​​thức), tính toán nhiều bên với mã hóa đồng dạng hoàn toàn đã bắt đầu đạt được tiến triển ở lớp trừu tượng hóa.

Cách Hoạt Động

Dưới đây là phân tích chi tiết về cách các thành phần khác nhau của mạng lưới Nillion vận hành:

• Người dùng/nhà phát triển gửi dữ liệu để lưu trữ hoặc thực hiện yêu cầu tính toán mù (blind computation) thông qua các ứng dụng giao diện người dùng được xây dựng bằng JavaScript hoặc Python client.

• Các ứng dụng sử dụng JavaScript client tương tác với Petnet để thực hiện tính toán bảo mật và quản lý dữ liệu được mã hóa. Trong khi đó, các ứng dụng dựa trên Python client sẽ tương tác với lớp điều phối (coordination layer) để xử lý thanh toán, định tuyến và giao tiếp đa chuỗi.

• Lớp điều phối sử dụng token gas gốc của blockchain tương ứng hoặc token NIL để xử lý thanh toán.

• Sau khi xử lý yêu cầu, lớp điều phối chuyển các tác vụ tính toán đến Petnet, nơi chứa các công nghệ bảo mật tiên tiến (PETs).

• Petnet sử dụng PETs như lược đồ chia sẻ bí mật tuyến tính (linear secret sharing schemes - LSSS), mạch mã hóa (garbled circuits) và mã hóa đồng hình (homomorphic encryption) để xử lý dữ liệu theo yêu cầu của tác vụ.

• Các tính toán này được thực hiện trên một tập hợp các nút mạng (nodes). Mỗi nút chỉ quản lý một phần nhỏ (share) của dữ liệu đã mã hóa. Các nút này thực hiện các phép toán (ví dụ: cộng, nhân hoặc so sánh bảo mật) trên dữ liệu được che giấu và tạo ra các kết quả trung gian.

• Petnet tổng hợp các kết quả trung gian để tạo ra kết quả tính toán cuối cùng một cách bảo mật và riêng tư.

Quá trình định tuyến kết quả cuối cùng diễn ra như sau:

• Nếu sử dụng JavaScript client, Petnet sẽ gửi trực tiếp kết quả đến ứng dụng để người dùng/nhà phát triển truy cập.

• Nếu sử dụng Python client, lớp điều phối sẽ lấy kết quả từ Petnet và chuyển nó đến ứng dụng hoặc blockchain liên quan để sử dụng thêm.

• Đối với các trường hợp tích hợp blockchain, lớp điều phối sẽ chuyển kết quả đến smart contract hoặc ứng dụng phi tập trung (DApp) gốc, cho phép hoạt động đa chuỗi mà không cần người dùng tải xuống ví mới.

Giao Thức Tính Toán Đa Bên (MPC) của Nillion cho Các Tác Vụ Phức Tạp

Multi-Party Computation (MPC) là một lĩnh vực của mật mã học, cho phép nhiều bên cùng tính toán một kết quả từ dữ liệu của họ mà không tiết lộ đầu vào cá nhân. Nillion đã phát triển giao thức Curl, dựa trên lược đồ chia sẻ bí mật tuyến tính (LSSS) nhưng được mở rộng để xử lý hiệu quả các phép toán phức tạp như chia, căn bậc hai, hàm lượng giác và logarit.

Curl hoạt động theo quy trình hai giai đoạn:

1. Giai đoạn 1 (Tiền xử lý để tạo các phần chia sẻ dữ liệu)

   • Giai đoạn này tạo và phân phối các phần chia sẻ ngẫu nhiên cho các bên tham gia (các thực thể tính toán) trước khi sử dụng kỹ thuật MPC để xử lý dữ liệu thực tế.

   • Quá trình tiền xử lý này chạy độc lập với giá trị đầu vào, chỉ dựa trên số lượng đầu vào để tạo sẵn số phần chia sẻ tương ứng.

   • Nó có thể được xem như một lớp trừu tượng, tạo ra các placeholder sẽ được kết hợp với dữ liệu đầu vào thực tế của người dùng trong giai đoạn thứ hai.

2. Giai đoạn 2 (Tính toán hiệu quả các phép toán phức tạp)

   • Đầu vào: Các bên phân phối các phần chia sẻ của dữ liệu đầu vào để đảm bảo tính bảo mật thông tin lý thuyết (ITS - Information Theoretic Security).

   • Đánh giá: Các bên thực hiện tính toán phức tạp trên các phần chia sẻ dữ liệu bằng giao thức Curl.

   • Đầu ra: Kết quả tính toán cục bộ được tiết lộ và tổng hợp để tạo ra đầu ra cuối cùng.

Công Cụ Ứng Dụng

Dựa trên nền tảng mạng lưới Nillion, các công cụ ứng dụng (nilVM, nilDB, nilAI và Nada) cung cấp cho nhà phát triển một khung làm việc có tính mô-đun và các tiện ích thực tế để xây dựng nhanh các ứng dụng xử lý dữ liệu riêng tư.

nilAI

nilAI là bộ công nghệ AI tập trung vào quyền riêng tư của Nillion, bao gồm AIVM, nada-AI và nilTEE.

• AI Virtual Machine (AIVM): Một nền tảng suy luận AI an toàn dựa trên công nghệ MPC của Nillion và framework CrypTen của Meta.

• nada-AI: Một thư viện nilVM dành cho ứng dụng AI, cung cấp giao diện giống như PyTorch để chạy các mô hình nhỏ như NN, CNN, hồi quy tuyến tính, v.v.

• nilTEE: Một giải pháp để chạy mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong môi trường thực thi tin cậy (TEE - Trusted Execution Environment).

Nada & nilVM

• nilVM là máy ảo giúp nhà phát triển tạo chương trình sử dụng công nghệ PETs.

• Chương trình được viết bằng Nada, một ngôn ngữ dành riêng cho miền (DSL) dựa trên Python.

nilDB

nilDB là cơ sở dữ liệu NoSQL mã hóa phân tán, được thiết kế cho lưu trữ dữ liệu bảo mật và tính toán riêng tư.

• Người dùng mã hóa dữ liệu nhạy cảm trên thiết bị của họ trước khi tải lên.

• Dữ liệu đã mã hóa được phân tách thành các phần bí mật bằng giao thức MPC của Nillion và phân phối trên các nút nilDB.

• Người dùng có thể ủy quyền truy cập cho bên thứ ba thực hiện các truy vấn SQL-like mà không tiết lộ dữ liệu.

Cách thức hoạt động:

• Người dùng mã hóa dữ liệu nhạy cảm trên thiết bị của họ.

• Người dùng tải lên dữ liệu đã mã hóa thông qua một ứng dụng giao diện người dùng được xây dựng trên Nillion. Ứng dụng này tải dữ liệu đã mã hóa lên nilDB một cách an toàn thông qua API RESTful tích hợp.

• Dữ liệu được mã hóa được chia thành nhiều phần bí mật bằng giao thức MPC của Nillion và phân phối đến cụm các nút mạng nilDB. Đáng chú ý, không có một nút nào nắm giữ toàn bộ tập dữ liệu.

• Người dùng có thể cung cấp sự cho phép rõ ràng cho việc sử dụng hoặc truy vấn dữ liệu cụ thể, quyền này có thể bị thu hồi bất kỳ lúc nào thông qua ứng dụng.

• Các bên được ủy quyền (ví dụ: công ty hoặc bên thứ ba) gửi yêu cầu truy vấn tương tự SQL (ví dụ: tra cứu, lọc phạm vi hoặc tính toán tổng hợp) thông qua API RESTful của Nillion.

• Các nút trong cụm nilDB phối hợp tính toán trên dữ liệu đã mã hóa mà không làm lộ thông tin nhạy cảm.

• Trong khi vẫn đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu, các kết quả truy vấn như giá trị trung bình, tổng hoặc tập dữ liệu đã lọc được tạo ra.

• Chỉ có kết quả cuối cùng của truy vấn được trả về cho người dùng thông qua API RESTful.

Tích hợp Nada

Ngôn ngữ Nada bao gồm nhiều gói tích hợp khác nhau, bao gồm nada-AI, nada-numpy và nada-test, với các trường hợp sử dụng như sau:

• nada-numpy: Một phiên bản giới hạn của NumPy, được tùy chỉnh cho Nada DSL. So với NumPy thông thường, nada-numpy cho phép các thao tác hiệu quả trên cấu trúc mảng với yêu cầu kiểu dữ liệu nghiêm ngặt, đảm bảo tính tương thích với đặc điểm gõ mạnh của MPC.

• nada-test: Một khung kiểm thử dành cho các chương trình Nada, hỗ trợ tạo thử nghiệm động trong thời gian chạy. Các nhà phát triển có thể viết các trường hợp kiểm thử bằng Python, tích hợp khung kiểm thử vào quy trình pytest của họ và xác định các thông số đầu vào và đầu ra linh hoạt.

Các bài nghiên cứu

Nhóm dự án Nillion đã hợp tác với nhiều nhà nghiên cứu để xuất bản tám bài nghiên cứu đi sâu vào các khía cạnh khác nhau của giao thức và ứng dụng của nó.

Dưới đây là danh sách các bài nghiên cứu:

1. Nillion: Lớp xử lý bảo mật của Web3: Trình bày tầm nhìn ban đầu của Nillion, cung cấp tổng quan về tiềm năng và ứng dụng của Nillion trong hệ sinh thái phi tập trung.

2. Đánh giá các phép nhân số học và biểu thức trong các giai đoạn tính toán phi tương tác của sơ đồ chia sẻ bí mật tuyến tính: Khám phá các giao thức MPC của Nillion để đạt được tính toán phi tuyến tính an toàn và hiệu quả.

3. Curl: Suy luận mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) riêng tư thông qua bảng tra cứu được mã hóa bằng wavelet: Giới thiệu Curl, một khung suy luận bảo vệ quyền riêng tư cho các mô hình ngôn ngữ lớn, tận dụng bảng tra cứu mã hóa wavelet để giảm tải truyền thông và tăng hiệu suất.

4. Báo cáo kỹ thuật về cắt giảm an toàn và ứng dụng của nó trong lượng tử hóa LLM: Thảo luận về các kỹ thuật cắt giảm an toàn dựa trên sơ đồ chia sẻ bí mật tuyến tính (LSSS) trong môi trường MPC để tối ưu hóa tính toán trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

5. Các giao thức so sánh hiệu quả hơn trong MPC: Cải thiện hiệu suất so sánh an toàn trong các hệ thống MPC dựa trên LSSS.

6. Báo cáo kỹ thuật về ECDSA ngưỡng trong thiết lập tiền xử lý: Trình bày phương pháp tiền xử lý cho ECDSA ngưỡng, một hệ thống mật mã phân tán quản lý và sử dụng khóa riêng an toàn giữa nhiều bên tham gia.

7. Báo cáo kỹ thuật về xác thực đa yếu tố phi tập trung: Giới thiệu một khung phi tập trung nhằm cải thiện các quy trình xác thực an toàn.

8. Ripple: Tăng tốc bootstrap có thể lập trình trong Mã hóa Đồng hình Hoàn toàn (FHE) thông qua xấp xỉ wavelet: Mô tả khung Ripple, sử dụng biến đổi wavelet rời rạc (DWT) để nén bảng tra cứu, từ đó giảm chi phí tính toán của bootstrap trong FHE.

NIL Token

Tokenomics

Tiện ích của Token

Quản trị

Tình trạng của Hệ sinh thái Nillion

Các Lĩnh vực Chính

Các Dự án Chính

Chương trình Nucleus Builders

Số liệu Mạng