Fhenix công bố sự hợp tác với Privasea, công ty tiên phong trong lĩnh vực điện toán AI + DePIN, tập trung vào FHEML. Thông qua thỏa thuận này, việc phát triển các ứng dụng AI an toàn sử dụng FHE sẽ được nâng cao nhờ sử dụng kinh nghiệm của cả Privasea và Fhenix.

1/ Hôm nay, chúng tôi vui mừng được thông báo về mối quan hệ hợp tác với @Privasea_ai, công ty hàng đầu về điện toán AI + DePIN tập trung vào FHEML. Cùng nhau, chúng tôi sẽ nỗ lực thúc đẩy sự phát triển của các ứng dụng AI an toàn bằng cách sử dụng Mã hóa hoàn toàn đồng hình (#FHE). pic.twitter.com/OcJw59LdEO

– Fenix ​​(@FhenixIO) Ngày 13 tháng 6 năm 2024

Ý nghĩa của FHE trong kỷ nguyên AI

Công nghệ bảo mật dữ liệu quan trọng hơn bao giờ hết vì ngày càng nhiều dữ liệu của chúng ta được lưu trữ trực tuyến. Cần có một công nghệ bảo mật mạnh mẽ và không cần tin cậy trong cuộc cách mạng kỹ thuật số không thể ngăn cản này để bảo vệ chủ quyền kỹ thuật số của chúng ta. Với sự phát triển của AI và Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), sử dụng khối lượng dữ liệu khổng lồ để đào tạo, nhu cầu này càng trở nên quan trọng hơn.

Bởi vì nó cho phép xử lý trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa nên Mã hóa đồng hình hoàn toàn (FHE) là tùy chọn mã hóa hoàn hảo cho trí tuệ nhân tạo. Do đó, LLM có thể xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ cần thiết cho hoạt động mù mà không cần phải giải mã nó. Do đó, tương tác của mọi người với AI sẽ an toàn và bảo mật hơn.

Sự hợp tác giữa Privasea và Fhenix sẽ tận dụng các kỹ năng và kiến ​​thức đặc biệt của mỗi công ty để nghiên cứu và phát triển hơn nữa trong mối liên hệ giữa blockchain và trí tuệ nhân tạo. Việc liên tục tạo ra các thư viện FHE, tạo điều kiện liên lạc giữa hai nhóm và các chương trình tăng tốc phần cứng là một trong số những nỗ lực này.

Phát triển phần mềm

Privasea và Fhenix sẽ hợp tác để mở rộng thư viện TFHE-rs của Zama, đây là một phần thiết yếu trong kiến ​​trúc của cả hai dự án. Cả hai nhóm cũng sẽ cố gắng giúp các ứng dụng Privasea có thể được tích hợp trên cơ sở hạ tầng Lớp 2 của Fhenix.

Ngoài ra, Fhenix và Privasea sẽ nghiên cứu cách đưa vào các thuật toán mã hóa đồng hình khác hỗ trợ xử lý song song SIMD và đóng gói dữ liệu và dựa trên CKKS/BGV/BFV. Điều này sẽ hỗ trợ tốt hơn cho các tình huống liên quan đến điện toán quy mô lớn, độ chính xác cao, mở rộng thị trường tiềm năng cho sản phẩm của cả hai bên.

Tăng tốc phần cứng

Ngoài những nỗ lực phát triển phần mềm này, Fhenix và Privasea sẽ hợp tác trên các lộ trình tăng tốc phần cứng khả thi. Cụ thể hơn, khám phá phần cứng có tính song song cao, hiệu suất cao—chẳng hạn như GPU và FPGA—để tăng tốc phần cứng trên NTT/FFT cơ bản. Người ta dự đoán rằng sự phát triển phần cứng này sẽ mang lại sự cải thiện lớn về hiệu quả của các phương pháp mã hóa đồng cấu hoàn toàn. Nhóm cũng đang khám phá khả năng lập trình chip ASIC tùy chỉnh để nâng cao hiệu suất của Fhenix.

Phần kết luận

Một tiến bộ lớn trong việc tích hợp Mã hóa hoàn toàn đồng hình vào các ứng dụng AI và blockchain là mối quan hệ đối tác Fhenix-Privasea. Nhóm rất nóng lòng được cộng tác với nhóm Privasea và sử dụng các kỹ năng bổ sung của mình để đưa FHE bước vào kỷ nguyên AI.

Hợp đồng thông minh bí mật sẽ được tạo bằng FHE trong thế hệ ứng dụng blockchain tiếp theo. Nhiều trường hợp sử dụng mới, bao gồm cả AI, có thể được thực hiện nhờ kỹ thuật mã hóa tiên tiến này.

Tài liệu của Fhenix là nơi tuyệt vời để bắt đầu nếu bạn là nhà phát triển ứng dụng đang tìm kiếm thêm thông tin. Nhóm sẽ sẵn lòng giải đáp mọi thắc mắc mà bạn có thể có trên kênh Discord về Fhenix hoặc FHE.