Mic Bowman là một kỹ sư chính của Intel và là thành viên của ban cố vấn CoinDesk.

Bài viết sau đây lần đầu xuất hiện trên Consensus Magazine, được đăng tải độc  quyền cho những thành viên tham dự sự kiện CoinDesk’s Consensus 2019

Bốn phương tiện tự vận hành cùng chạy tới ngã tư đường. Vậy ai là người có thể vượt trước?

Vâng, câu hỏi này nghe như một trò đùa ngớ ngẩn, nhưng vấn đề tồn tại ở đây là có thật, và để trả lời câu hỏi này khó khăn một cách đáng kinh ngạc. Giải pháp ở đây nằm ở các thuật toán phi tập trung, một lĩnh vực mới nổi mà gần như sẽ liên quan đến blockchain cùng với một loạt công nghệ khác. Để hiểu vấn đề cần giải quyết ở đây là gì, hãy cùng nhìn gần hơn đến khu ngoại ô chật hẹp này..

Giả dụ chúng ta nhận định rằng ở đó không hề có cơ sở hạ tầng nào, và không có  đèn tín hiệu phân luồng giao thông. Tất cả các phương tiện di chuyển sẽ phải đàm phán với nhau để tìm ra giải pháp mà chỉ có thể sử dụng khả năng tính toán, phân tích của mỗi bộ máy bên trong phương tiện đó. Như vậy, chỉ dẫn của mỗi bộ máy sẽ là gì?

Như ta thấy, sẽ có một số quy tắc hiển nhiên trong xã hội như sau : không ai mong muốn tai nạn xảy ra, ai cũng muốn có thể đi qua ngã tư nhanh nhất có thể, và khái niệm về sự công bằng trong tiềm thức (Tôi đến đây trước, tôi có quyền đi trước).

Điều này ít nhiều nghe có vẻ thực hiện được, ngoại trừ một việc mỗi phương tiện này sẽ đều có một “nút đỏ” để có thể gian lận trong cuộc đàm phán  và giành quyền đi trước (Thôi nào, nếu bạn muộn giờ làm, bạn sẽ bấm vào nút đó chứ? )

Từ góc nhìn của cấu trúc toàn bộ hệ thống mà nói, sẽ xảy ra rắc rối lớn nếu kịch bản này xảy ra. Và đây là vấn đề: sẽ không có bộ máy trung ương nào quyết định xem mỗi phương tiện sẽ đi đâu và về đâu. Vấn đề thứ 2: cơ sở tính toán duy nhất nằm bên trong mỗi phương tiện riêng biệt, có nghĩa là nguồn lực sẽ tự động phân bổ cho các thuật toán. Thứ ba, tất cả phương tiện đều bị thúc đẩy bởi động cơ riêng của họ, điều sẽ tác động trực tiếp lên các thuật  toán của mỗi phương tiện. Bên cạnh đó có nguyên tắc chung mà mỗi phương tiện đều tuân theo – ví như: Không ai muốn gặp tai nạn…, đôi khi mỗi mục tiêu trở thành duy nhất đối với mỗi cá nhân. (Tôi đang bị trễ hẹn, nên tôi có quyền đi trước).

Và chính đặc điểm cuối cùng làm cho thuật toán phi tập trung trở thành một thách thức.

ỨNG DỤNG VÀ THÁCH THỨC

Cryptocurrencies là những ứng dụng được thiết lập tốt nhất của các thuật toán phi tập trung. Nhưng còn rất nhiều các ứng dụng khác. Trong nhiều trường hợp, blockchain sẽ là chìa khóa,  hoạt động như một giải pháp dựa trên sự đồng thuận phi tập trung, thay thế cho việc tin tưởng vào một cơ quan tập trung nào đó. Tất nhiên, blockchain tự thân nó là vô dụng. Để việc tính toán phi tập trung có thể hữu ích, blockchain phải kết hợp với các giải pháp khác

Một trong những ứng dụng đề cập nhiều nhất khi sử dụng thuật toán phi tập trung là Nguồn của chuỗi cung ứng. Walmart gần đây đã tuyên bố rằng tất cả các nhà cung cấp thực phẩm cho họ đều phải upload toàn bộ dữ liệu lên một hệ thống có nền tảng là công nghệ blockchain, từ đó người sử dụng có thể theo dõi chuỗi cung ứng thực phẩm để tránh thực phẩm bẩn. Những ý tưởng tương tự đang được áp dụng để kiểm soát đối với ngành công nghiệp hải sản.

Trong trường hợp này, blockchain là giải pháp, nhưng không phải là lựa chọn duy nhất. Như tôi đã đưa ra trên tạp chí Consensus Magazine vào năm ngoái, trong khi một blockchain có thể cung cấp quản lý giao dịch, lưu trữ và cập nhật dữ liệu liên tục và minh bạch, thì khả năng theo dõi xuất xứ cũng đòi hỏi nguồn dữ liệu đầu vào cũng phải đầy đủ và chất lượng.

Ứng dụng chuỗi cung ứng cũng minh chứng tầm quan trọng của tính bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu, bởi vì vấn đề cốt lõi nằm ở quyền truy cập của các tổ chức và quyền chia sẻ dữ liệu. Những câu hỏi như “ Rau diếp này có xuất xứ ở đâu?” sẽ không thể phủ nhận đáp án của nó, và tất cả thông tin về nguồn gốc xuất xứ của nó đều phù hợp với tiêu chuẩn và được chia sẻ với tất cả người sử dụng. Những trường hợp khác sẽ phức tạp hơn, và nó gây ra sự khó khăn trong việc quản lý bảo mật của hệ thống phi tập trung.

Các nhà cung ứng liệu có thể chứng minh rằng họ có thể đáp ứng tất cả các yêu cầu về giao hàng mà không tiết lộ các bí mật khác về hoạt động nội bộ của mình cho bên thứ 3 không? Và đây là vấn đề cốt lõi của thuật toán phi tập trung: Làm thế nào để thực hiện giao dịch bí mật mà không để lộ thông tin đó cho nhóm.

Xét đến thông tin dữ liệu về Gene. Nếu tìm kiếm thông tin về phương pháp chữa một căn bệnh. Sẽ có  hàng trăm hàng nghìn kết quả được đưa ra, đây là tiềm năng khai thác kinh doanh đối với việc thực hiện các tính toán dựa  trên tập hợp các nguồn dữ liệu gene rộng nhất có thể, nguồn thông tin được đưa ra một cách thường xuyên, được quản lý hoặc sở hữu bởi nhiều tổ chức, cá nhân khác nhau. Tuy nhiên cơ sở dữ liệu sẽ bao gồm cả những hạn chế bởi Sở hữu trí tuệ và quyền bảo mật tính riêng tư của người đóng góp dữ liệu đó.

Đó là một trường hợp khó xử.

Nếu quá khó để hình dung, chúng ta hãy quay lại với 4 phương tiện giao thông vẫn đang đứng ở ngã tư đường. ( “Anh đi trước đi” “Không anh mới là người cần đi trước” “Không, ANH đi trước”). Một trong những yêu cầu để vận hành AV (audio video) là nó phải có hộp đen trực tiếp, để ghi lại dữ liệu từ xa có thể dùng để phân tích hành vi trong quá khứ, ví dụ như: điều tra nguyên nhân dẫn đến tai nạn giao thông. Nó cũng chính là chức năng của hộp đen trên máy bay, chỉ khác một điều duy nhất: hộp đen trên máy bay chỉ có một mình nó khi bay trên bầu trời, trong những phương tiện giao thông phải trao đổi với những phương tiện khác. Mỗi một hộp đen trong  phương tiện cung cấp duy nhất một dữ liệu lịch sử.

Tuy nhiên nó sẽ không cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi của những phương tiện khác và cũng không can thiệp vào quyết định của các phương tiện tự động khác trên đường. Tất cả những thông tin sẽ được tổng hợp lại bởi bộ máy tự động ghi chép, thứ sẽ tạo nên bộ vi xử lý cho mỗi phương tiện trên đường. Làm thế nào để máy tính có thể phân tích dựa vào dữ liệu cục bộ đơn giản để có thể phân biệt đâu là nguyên nhân – động cơ bên trong xe bị lỗi, có sự tấn công từ một động cơ bên ngoài, hay do cấu kết của nhiều thành phần cùng nhau tạo thành.

Lý tưởng nhất, là tất cả các phương tiện đều cung cấp lịch sử của nó cho hộp đen xử lý, hộp đen sẽ đóng vai trò phân tích dựa trên mỗi hành vi của một phương tiện, hay nói cách khác nó sẽ thu thập thông tin của toàn bộ hệ thống để đưa ra quyết định. Và điều này đưa chúng ta quay lại với vấn đề làm thế nào để xử lý thông tin từ những nguồn không đáng tin cậy.

COI BITCOIN LÀ ĐIỂM TỰA ĐÁNG CẬY

Internet vạn vật sẽ đòi hỏi phải có các ứng dụng phi tập trung. Nhưng để gây dựng một phiên bản phi thường hoàn mỹ của nó rất khó khăn. Một vấn đề đơn giản ở đây là:không thể coi  một giao dịch trao đổi là công bằng nếu không có sự chứng kiến, phân xử của bên thứ 3 đáng tin cậy. Và đây blockchain đã đem lại giá trị rất lớn, bởi nó đóng vai trò của bên thứ 3 đáng tin cậy, dựa trên công nghệ để có thể xử lý, phân xử các giao thức của nhiều bên. Tuy vậy chúng ta vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức trước khi xác định được cách thức áp dụng thuật toán phi tập trung cho mục đích chung.

Mặt khác, để làm được điều đó đòi hỏi chúng ta phải chuyển đổi được “blockchain là một ứng dụng” trở thành “blockchain là mỏ neo đáng tin cậy”.

Đó là quá trình chuyển đổi ta đã thấy trong Bitcoin. Ví dụ Lightning Network đã chuyển quyền quản lý Bitcoin qua một kênh ngoài luồng (off-chain) được tạo bởi 2 thành viên, những người mà chỉ đóng số dư của họ đối với Bitcoin nếu có những tranh chấp ngoài luồng xảy ra.

Do đó, Bitcoin ở đây được coi là “Mỏ neo đáng cậy” khi Lightning Network đóng vai trò là ứng dụng phi tập trung.

Trong khi đó Thunderella một thuật toán được phát triển bởi trường đại học Cornell University, đã đạt được cải thiện hiệu suất đáng kể bằng cách kết hợp giao thức đồng thuận off-chain. Giao thức này sẽ sử dụng Blockchain truyền thống làm mỏ neo đáng tin cậy trong trường hợp thị trường có xu hướng chuyển biến xấu.

Trong trường hợp này blockchain có vai trò công bố cơ sở cho thấy các giả định lạc quan không có tác dụng nữa và thiết lập lại các quan điểm khác nhau.

Công việc của chúng tôi Private Data Objects là một dự án  Hyperledger Labs để khám phá các mô hình thuật toán phi tập trung phân chia thực hiện hợp đồng thành một thành phần ngoài chuỗi để tính toán thực tế, và một thành phần trên chuỗi đơn giản để đảm bảo sắp xếp các bản cập nhật tôn trọng sự ràng buộc giữa đối tượng hợp đồng. Do đó, theo trực giác  của chúng tôi, blockchain sẽ đóng vai trò là nhật ký cam kết / phối hợp phi tập trung cho các cập nhật cơ sở dữ liệu.

ĐỐI MẶT VỚI THÁCH THỨC VỀ BẢO MẬT

Làm thế nào để mở rộng quy mô và bảo mật?

Vâng, một cách tiếp cận đòi hỏi chúng ta phải nhận ra rằng việc cân bằng bất đồng giữa các mục tiêu chung và riêng lẻ được đơn giản hóa nếu chúng ta mở rộng quan niệm về tính toán thành công. Theo nguyên tắc “riêng tư khác nhau”, chúng ta có thể quay số, hoặc “fuzz”, cấp độ chính xác cần thiết của cơ sở dữ liệu để giữ bí mật. Ví dụ: chúng ta có thể chuyển đổi một kết quả cụ thể như: chiếc xe tải giao hàng đang ở số 4 và Wilshire, thành một thứ mơ hồ hơn: chiếc xe tải giao hàng sẽ đến trong khoảng 10 phút.

Hãy cùng nghĩ đến khái niệm này – nơi mà một số mục tiêu phải được đáp ứng để thành công trong khi những mục tiêu khác được đưa ra để hoàn thành tính toán – có thể áp dụng cho các phương tiện tự động hóa phía trên. Có lẽ không cần thiết chiếc xe đầu tiên đến ngã tư là chiếc đầu tiên đi qua giao lộ, miễn là không có tai nạn xảy ravà nó vẫn có thể đến đích đúng thời hạn. Công bằng và đến trước vẫn là mục tiêu, nhưng có thể không phải là yêu cầu để thành công.

Những tiến bộ khác trong khoa học máy tính cũng có thể giúp ích. Tiền mã hóa bảo vệ tính riêng tư bằng cách sử dụng zero-knowledge proofs  (ZKP) như Zcash và Monero chứng minh sức mạnh của mật mã để cho phép tính toán trên bộ dữ liệu được bảo vệ quyền riêng tư. Tuy nhiên, cho đến nay, các nhà phát triển đã đấu tranh để đưa công nghệ tính toán phức tạp này đến loại quy mô mà LIP cần cho mục đích chung là tính toán phi tập trung.

Ở đây, môi trường đáng tin cậy để thực hiện nằm trên ổ cứng (TEE) cung cấp một sự thay thế tiềm năng. Nhiều bộ xử lý hiện đại đi kèm với công nghệ để thực hiện tính toán đảm bảo tính toàn vẹn và bảo mật của tính toán trong một số trường hợp nhất định.

Ví dụ về các sản phẩm shipping bao gồm TrustZone của ARM, Software Guard Extensions (SGX) của Intel và AMD’s Secure Encrypted Virtualization (SEV). Đối với những người có xu hướng mở thông số kỹ thuật ổ cứng, Dự án Keystone từ các nhà nghiên cứu tại UC Berkeley và MIT, tìm cách phát triển TEE mã nguồn mở cho bộ xử lý RISC-V.

TEE dựa trên ổ cứng cung cấp một môi trường tính toán đa năng nhằm giải quyết các yêu cầu về hiệu năng và tính linh hoạt nhằm hạn chế khả năng ứng dụng của các công nghệ ZKP. Tuy nhiên, dựa vào điều đó không nên được xem là chìa khóa vạn năng. Khi nó được đặt một cách thích hợp trong bối cảnh thiết kế bảo mật lớn hơn, nó có thể là một cách hiệu quả để thực hiện tính toán bí mật một cách dễ dàng.

Nguồn:
https://www.coindesk.com/moving-beyond-the-blockchain-is-the-app?fbclid=IwAR1AU8sYCBtbWvXqs4PtIQ5w91L-Kg3lYv76WOvGMDmNdAyt1fRP_5SkTl8

Follow us on:Facebook: https://www.facebook.com/kingchainmedia/Telegram channel: @BlockSpace_VNNews site: https://blockspace.info.vn/KingChain website: https://kingchain.pro/vi