Zero-Knowledge Proof: Từ bảo mật tiền mã hóa đến hạ tầng mật mã cho AI và an ninh quốc gia

**từ** Zero-Knowledge Proof **từ** (ZKP) đang nổi lên như một “công cụ cách mạng về quyền riêng tư” trong lĩnh vực **từ** AI **từ**, khi vừa tăng tính minh bạch cho quá trình ra quyết định, vừa bảo vệ mô hình lẫn dữ liệu người dùng. Dẫn đầu mảng này là Lagrange Labs, một công ty nghiên cứu “tiền tuyến” về mật mã ứng dụng, đang nhắm thẳng vào những giới hạn của các công nghệ bảo mật AI hiện nay bằng cách tiếp cận thuần mật mã học.

Theo CoinDesk đưa tin ngày 20 tháng 1 năm 2024 (giờ địa phương), Lagrange Labs cho rằng **từ** Zero-Knowledge Proof **từ** sẽ trở thành hạ tầng cốt lõi mới cho AI an toàn, vượt ra khỏi phạm vi **từ** tiền mã hóa **từ** và DeFi.

AI không còn “hộp đen” nhưng bí mật vẫn được giữ kín

Ismael Hishon-Rezaizadeh, CEO Lagrange Labs, cho biết việc ứng dụng **từ** Zero-Knowledge Proof **từ** cho phép biến cấu trúc ra quyết định kiểu “hộp đen” của AI thành thứ có thể kiểm chứng được về mặt toán học. Người dùng hoặc bên giám sát có thể xác nhận “đầu vào nào đã được xử lý bởi mô hình nào, và toàn bộ quá trình suy luận có diễn ra đúng như khai báo hay không”, trong khi kiến trúc mô hình, dữ liệu huấn luyện và các tham số nhạy cảm vẫn hoàn toàn được che giấu.

Ông mô tả **từ** ZKP **từ** là cơ chế “cho phép nhìn xuyên qua để biết kết quả có thực sự đến từ mô hình và đầu vào hợp lệ hay không, nhưng không bao giờ để lộ bí mật bên trong”. Nhờ vậy, các hệ thống ra quyết định tự động có thể đồng thời thỏa mãn hai yêu cầu tưởng như mâu thuẫn: tính minh bạch và tính cơ mật.

Công nghệ này vốn đã được kiểm chứng trong **từ** tiền mã hóa **từ** và DeFi, nơi **từ** Zero-Knowledge Proof **từ** được dùng để chứng minh tính hợp lệ của giao dịch mà không lộ thông tin chi tiết. Giờ đây, cùng nguyên lý đang được mở rộng sang AI, với tham vọng trở thành lớp hạ tầng tin cậy cho mọi quyết định quan trọng do máy móc đưa ra.

Lagrange Labs tăng tốc thương mại hóa zkML

Lagrange Labs tự giới thiệu là một công ty nghiên cứu “biên giới” về mật mã ứng dụng. Sản phẩm chủ lực mà công ty đang phát triển là DeepProve, một thư viện zkML (Zero-Knowledge Machine Learning) dành cho suy luận AI có thể kiểm chứng. DeepProve được quảng bá là thư viện thương mại nhanh nhất hiện nay trong phân khúc này.

CEO Hishon-Rezaizadeh cho biết, dựa trên DeepProve, Lagrange Labs đã triển khai thành công bài thử nghiệm **từ** Zero-Knowledge Proof **từ** đầu tiên cho Gemma3 – mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của Google – và đạt tốc độ nhanh hơn 158 lần so với các giải pháp cạnh tranh.

Theo ông, đây là dấu hiệu cho thấy công nghệ **từ** ZKP **từ** đã vượt qua giai đoạn “chỉ dành cho phòng thí nghiệm” để tiến vào mức hiệu năng có thể ứng dụng trong các hệ thống tầm quốc phòng và an ninh quốc gia. Lagrange Labs đang hướng DeepProve tới các kịch bản như điều khiển bầy đàn drone tự hành, nơi vừa cần bảo vệ tuyệt đối mô hình điều khiển, vừa phải chứng minh hệ thống hoạt động đúng như thiết kế.

bình luận Việc đưa zkML vào các ngữ cảnh quân sự – an ninh cho thấy **từ** Zero-Knowledge Proof **từ** không chỉ là “công cụ cho blockchain”, mà đang được đẩy lên tầm “hạ tầng mật mã cấp quốc gia”.

Hạn chế của mô hình bảo mật dựa trên “air gap”

Theo Hishon-Rezaizadeh, phần lớn các giải pháp **từ** AI riêng tư **từ** trên thị trường hiện nay vẫn dựa vào các biện pháp truyền thống như tách biệt vật lý, mạng kín hay “air gap”. Các cách này có thể giảm nguy cơ truy cập trái phép, nhưng không thể “chứng minh bằng toán học” rằng mô hình và quá trình suy luận là hợp lệ.

Ông nhấn mạnh, nếu muốn vận hành các mô hình “frontier” trong môi trường riêng tư, bảo mật phải được “nướng sẵn từ trong lò” ở ngay giai đoạn thiết kế, thay vì “rắc thêm” các lớp bảo vệ phía ngoài khi mô hình đã hoàn thiện. Nói cách khác, **từ** Zero-Knowledge Proof **từ** và các kỹ thuật mật mã cần được tích hợp cấu trúc ngay từ đầu trong pipeline phát triển mô hình.

bình luận Quan điểm này đi ngược với xu hướng phổ biến là “xây xong mô hình rồi mới nghĩ đến bảo mật”, và hàm ý rằng các tập đoàn muốn dẫn đầu phải thay đổi quy trình R&D nền tảng, không chỉ vá lỗi bề mặt.

Giới hạn của mô hình mở, khoảng trống riêng tư cho mô hình thương mại

CEO Lagrange Labs cũng phê bình rằng nhiều giải pháp “AI tăng cường quyền riêng tư” thực tế chủ yếu dựa vào các mô hình mã nguồn mở. Lý do là vì mô hình mở dễ tiếp cận về mặt giấy phép và triển khai, nhưng theo ông, hiệu năng và độ ổn định thường không đáp ứng được yêu cầu trong môi trường thương mại quy mô lớn.

Hishon-Rezaizadeh nhận định “đa số mô hình mã nguồn mở hiện tại vẫn chưa đạt đến ngưỡng cần thiết cho các nghiệp vụ thương mại quan trọng”. Hệ quả là chính những mô hình mạnh mẽ nhất – thường là mô hình độc quyền, không công khai – lại bị bỏ trống về công nghệ bảo vệ quyền riêng tư.

Ông cho rằng “sẽ không có chuyện các mô hình AI tốt nhất được đưa ra mã nguồn mở”, nên bài toán thực sự là làm sao bảo vệ đồng thời quyền sở hữu trí tuệ (IP) của mô hình và dữ liệu người dùng bằng công cụ mật mã, thay vì trông chờ vào “tính mở” như một lớp bảo mật.

bình luận Đây là nút thắt trung tâm của ngành: doanh nghiệp không muốn lộ IP, người dùng muốn được bảo vệ dữ liệu, còn nhà quản lý cần cơ chế giám sát – **từ** Zero-Knowledge Proof **từ** đặt mục tiêu dung hòa cả ba.

Bảo vệ kép: tài sản trí tuệ và dữ liệu người dùng

Trong các cuộc thảo luận về **từ** quyền riêng tư AI **từ**, trọng tâm thường nghiêng về phía dữ liệu người dùng. Tuy nhiên, Hishon-Rezaizadeh nhấn mạnh mô hình AI – bao gồm kiến trúc, trọng số, tập dữ liệu huấn luyện – chính là tài sản trí tuệ cốt lõi quyết định lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp.

Theo ông, nhiều giải pháp “AI riêng tư” hiện chỉ dừng lại ở việc gom các mô hình mã nguồn mở về triển khai trong môi trường kín, mà không thực sự giải quyết bài toán bảo vệ các mô hình độc quyền có giá trị kinh tế cao. **từ** Zero-Knowledge Proof **từ** lại tiếp cận từ hướng ngược lại: cho phép chứng minh tính đúng đắn của quá trình suy luận mà không cần phơi bày cấu trúc hay tham số nội tại.

Nhờ vậy, zkML có khả năng bảo vệ đồng thời hai lớp: IP của nhà phát triển mô hình và dữ liệu cá nhân của người dùng, thay vì chỉ nghiêng về một phía.

zkML “thuần toán học”, không phụ thuộc phần cứng

Một lợi thế quan trọng khác của zkML, theo CEO Lagrange Labs, là tính độc lập với phần cứng. Ông cho rằng vì zkML “về bản chất chỉ là toán học”, nó không bị khóa chặt vào một loại chip, module bảo mật hay hạ tầng trung tâm dữ liệu cụ thể nào.

Khác với các tiếp cận dựa trên phần cứng tin cậy (như HSM, enclave, TPM) – nơi mức bảo mật phụ thuộc nhiều vào nhà sản xuất và môi trường triển khai – hệ thống chứng minh bằng toán học cho phép bất kỳ ai cũng có thể xác thực rằng phép tính đã được thực hiện đúng. Người xác minh vẫn không cần thấy dữ liệu gốc hay cấu trúc mô hình.

Điều này đặc biệt phù hợp với các môi trường phân tán quy mô lớn và kiến trúc đa đám mây, nơi yêu cầu duy trì cùng một mức độ riêng tư và toàn vẹn trên nhiều nền tảng hạ tầng khác nhau. Sự tương thích tự nhiên với **từ** tiền mã hóa **từ**, blockchain và các giao thức phi tập trung cũng là một lợi thế lớn cho zkML.

bình luận Nếu AI “chạy mọi nơi”, từ cloud đến thiết bị biên, thì một lớp bảo mật dựa trên toán học, thay vì phụ thuộc vendor phần cứng, có thể trở thành “ngôn ngữ chung” cho niềm tin giữa các bên.

Công nghệ dồn vào “app nhẹ”, mảng an ninh – quốc phòng thiếu vốn

Hishon-Rezaizadeh phê phán bối cảnh công nghệ hiện tại đang “ám ảnh với những ứng dụng nhỏ, tiến hóa dần dần”, tức là dồn nhân lực và vốn vào dịch vụ, ứng dụng tiêu dùng dễ sinh lời nhanh. Trong khi đó, các lĩnh vực truyền thống nhưng có ý nghĩa chiến lược như an ninh quốc gia, hàng không vũ trụ, quốc phòng lại hầu như không thu hút được vốn đầu tư mạo hiểm.

Ông cho rằng lượng vốn chảy vào các ngành công nghiệp “cứng” này đang ở mức “rất khiêm tốn”, và nhận định đây không thể được xem là “trạng thái lành mạnh” cho một quốc gia. Đầu tư cho hàng không vũ trụ và quốc phòng không chỉ gia cố an ninh, mà còn kéo theo đột phá cho các công nghệ nền tảng như mật mã, AI, robot.

bình luận Lập luận của ông gợi lại mô hình lịch sử: nhiều công nghệ lõi (Internet, GPS, vi xử lý) ra đời từ đầu tư quốc phòng – an ninh, rồi mới lan sang dân sự. zkML và **từ Zero-Knowledge Proof **từ** đang cố bám lại quỹ đạo này.

Zero-Knowledge từ bảo mật crypto đến “hạ tầng quốc gia”

Với DeepProve và hệ sinh thái zkML, Lagrange Labs đang sử dụng kinh nghiệm từ **từ tiền mã hóa **từ** và DeFi để mở rộng **từ Zero-Knowledge Proof **từ** sang AI và an ninh quốc gia. Mô hình “chứng minh bằng toán” cho phép kiểm chứng cả quá trình suy luận và kết quả đầu ra mà vẫn giữ nguyên quyền riêng tư cho mô hình và dữ liệu.

Trong bối cảnh các cơ quan quản lý chuẩn bị áp đặt yêu cầu về khả năng giải trình, giám sát và kiểm toán với hệ thống AI, cấu trúc này có khả năng ăn khớp tốt với những khung giám sát tương lai – nơi nhà cung cấp buộc phải “chứng minh” nhưng lại không muốn (hoặc không thể) công khai IP.

Hishon-Rezaizadeh nhấn mạnh, để **từ AI riêng tư **từ** đúng nghĩa, mật mã học phải được đưa vào kiến trúc từ giai đoạn thiết kế đầu tiên. **từ Zero-Knowledge Proof **từ** là một trong những trụ cột của hướng tiếp cận này, và có tiềm năng trở thành “lớp chuẩn” cho bảo mật AI, an ninh quốc gia và cả bảo mật trong **từ tiền mã hóa **từ**.

bình luận Nếu xu hướng này tiếp diễn, **từ Zero-Knowledge Proof **từ** rất có thể sẽ đi từ vai trò “công cụ niềm tin” trong blockchain sang vị thế một lớp hạ tầng chung cho mọi hệ thống quan trọng cần vừa minh bạch, vừa kín đáo – từ **từ DeFi **từ** đến hệ thống phòng thủ chiến lược.