إطار عمل لفهم مشهد الحوسبة السرية

الحوسبة السرية في لحظة حرجة

فضاء الحوسبة السرية يشهد موجة من الابتكار عبر عدة جبهات في نفس الوقت. بيئات التنفيذ الموثوقة (TEEs) تتقدم وتصبح أسهل في النشر. (التشفير المتجانس الكامل) FHE يقترب من إغلاق الفجوة في الأداء التي أبقته نظريًا لسنوات. ومجتمع الويب 3 ي đẩy تقنية برهان عدم المعرفة إلى الأمام بسرعة مذهلة، مع برهان الزكاء العام الآن يثبت أوامر الحساب التعسفي بسرعة أعلى بمئات المرات من ما كان عليه قبل عامين.

في نفس الوقت، يخلق ظهور الذكاء الاصطناعي العامل حول الحاجة إلى ثقة، خصوصية، ومدققية. مع تحرك أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى ما وراء توليد المحتوى وبدء اتخاذ إجراءات نيابة عن المستخدمين، تطرح المنظمات تساؤلات حول ما إذا كانت الضوابط الأمنية التقليدية والامتثال كافية للبرمجيات المستقلة التي تعمل بمقياس مؤسسي.

في DataTribe، قمنا بإنفاق وقت كبير في هذا الفضاء، نتحدث إلى الشركات الناشئة، وتقييم التكنولوجيا، ومحاولة لفهم حيث ستظهر الفرص الأكثر متانة. هذا هو كيف نفكر حول الأمر.

إطار عمل للحوسبة السرية

عندما ننظر إلى مشهد الحوسبة السرية، نجد أنه مفيد لنا أن نقسمه إلى ثلاثة أعمدة متميزة. كل منها يمثل ضمانًا مستقلًا. ومن المهم أننا لا تتداخل: حل يلبي عمودًا واحدًا لا يلبي تلقائيًا الأعمدة الأخرى.

• الحوسبة المحمية: المدخلات، المعالجة، والخرج كلها تبقى محمية من النهاية إلى النهاية. حتى المشغل الذي يقوم بالحساب لا يستطيع رؤية أي شيء.

• سلامة الحوسبة: التحقق الكريپتوجرافي أن الحساب الصحيح قد تم تشغيله، حتى على الأجهزة المحتملة المعادية.

• التعاون الخاص: أطراف متعددة تحسب معًا على بياناتها المشتركة دون أن تكشف أي طرف مدخلاته للآخرين.

كل عمود يتوافق مع احتياجات المشتري المختلفة، وكتلة تكنولوجية، وديناميكيات تنافسية. اليوم، نركز على الأولين: الحوسبة المحمية وسلامة الحوسبة.

مفارقة الخصوصية للذكاء الاصطناعي والحوسبة المحمية

الذكاء الاصطناعي كان محفزًا رئيسيًا للاهتمام بالحوسبة المحمية. الشركات تتطلع بزيادة القلق حول البيانات التي تشاركها مع مزودي LLM، ويتزايد الطلب على الاستدلال السري.

لكن هناك مفارقة تستحق الذكر. نفس الشركة التي تعاني من إرسال سجلات العملاء إلى مزود AI تتساءل عن سبب معاملتهم بشكل مختلف. لا توجد ضمانات كريبتوجرافية. لماذا يتم التعامل مع مزودي AI بشكل مختلف? (CRM )

هناك أسباب حقيقية. خوف أن البيانات ستستخدم للتدريب، وتمتصها في أوزان النموذج، ويمكن أن تظهر في مخرجات عميل آخر لا يوجد له مثيل في السaaS التقليدية. التبادل القيمي يبدو غير متناسق، مع تصور الشركات أن بياناتها قد تحسن منتج المزود لمنافسيها. والمنظمون يولون اهتمامًا خاصًا لمعالجة بيانات AI بطرق لم يطبقوها على كتلة السaaS الحالية. بدأ مزودو AI في الدخول إلى عقود مع حماية مشابهة لاتفاقيات السaaS التقليدية، ولكن سرعة تبنيها وخوف من “الذكاء الاصطناعي الخفي”، حيث يستخدم الموظفون خدمات الذكاء الاصطناعي التي ليست تحت عقد مع الشركة، يضيفون إلحاحًا لا يوجد له مثيل في عمليات شراء السaaS التقليدية.

سواء كانت هذه المخاوف منطقية تمامًا أو مدفوعة جزئيًا بروعة الذكاء الاصطناعي، فهي تخلق حقيقية للاستعجال. السؤال الأكثر إثارة للاهتمام هو ما إذا كان هذا الاستعجال سيبقى محصورًا في الذكاء الاصطناعي أو ينتشر. إذا بدأت الشركات في مطالبتهم بمعالجة البيانات الكريبتوجرافية من مزودي LLM، ثم يدركون التناقض المنطقي في عدم مطالبتهم بذلك من الجميع الآخر، فإن السوق الكلية للحوسبة المحمية تتوسع بشكل كبير أبعد من الاستدلال الذكاء الاصطناعي.

FHE مقابل TEEs للحوسبة المحمية

يوجد طريقتان تكنولوجيتان رئيسيتان تنافسان للحوسبة المحمية، وتمثلان نماذج ثقة مختلفة بشكل جوهري.

البيئات الموثوقة مثل AMD SEV-SNP و Intel TDX ووحدات معالجة الرسومات السرية من NVIDIA (NVDA ) هي الخيار العملي اليوم. تقدم الحوسبة المحمية مع الحد الأدنى من انخفاض الأداء وتتوفر بالفعل كعروض أصلية من مزودي السحابة الرئيسيين. افتراض الثقة موجود في بائع السيليكون، والشركة التي تعمل على تشغيل الأجهزة.

يأخذ FHE نهجًا رياضيًا صرفًا. البيانات تبقى مشفرة خلال عملية الحساب كلها، وضمان الأمان لا يعتمد على الثقة في أي جهاز أو مشغل. التبادل كان تاريخيًا الأداء: عمليات FHE كانت أبطأ بمئات المرات من الحساب العادي، مما يقيدها إلى حالات استخدام ضيقة.

هذه الفجوة تتقلص أسرع مما يدركه الكثير من الناس. التعجيل بالعتاد هو أحد المحركات الرئيسية. بطاقات التعجيل FHE المخصصة من Niobium تقدم تحسينات عديدة من حيث الأداء مقارنة بالبرمجيات FHE فقط. Cornami، الذي يشغل رئيسًا علميًا هو Craig Gentry (المعروف على نطاق واسع كمخترع FHE)، ادعى “سرعات قريبة من سرعات النص العادي” لاستدلال LLM باستخدام FHE، على الرغم من أن الاختبارات المستقلة لم تنشر. شركة أخرى أظهرت استدلال LLM باستخدام FHE على نموذج Llama 3 70b بسرعات تقترب من الأداء غير المشفر. هذه المطالبات تستحق التدقيق، ولكن المسار واضح: الفجوة في الأداء التي أبقته نظريًا تضيق بسرعة.

إذا أصبح FHE سريعًا بما يكفي للتحميل الإنتاجي، فإن الآثار глубoke. لا تحتاج إلى الثقة في بائع السيليكون أو مزود السحابة أو أي شخص لديه وصول فيزيائي إلى الأجهزة. ضمان أمانك يصبح رياضيًا، وليس تشغيليًا.

لمستثمرين، يخلق هذا سؤالاً استراتيجيًا مهمًا: هل تتوقع أن تصبح الثقة في العتاد أكثر موثوقية (مسار TEE)، أو أن يتحسن الأداء الكريبتوجرافي بما يكفي لجعل الحلول الرياضية فقط عملية (مسار FHE)? معظم الإيرادات القريبة موجودة في الجانب TEE. حجة الدفاع عن الصدارة طويلة الأمد قد تفضل النهج الرياضي، على الأقل في بعض مجالات الحوسبة.

سلامة الحوسبة: من التهديدات الداخلية إلى البيئات المعادية

تتناول سلامة الحوسبة مشكلة مختلفة: كيف تعرف أن الحساب الصحيح قد تم تشغيله بالفعل?

في البيئات الخاضعة للرقابة مثل مراكز البيانات المؤسسية وسحوبات الحوسبة الكبيرة، تتعامل البيئات الموثوقة مع هذا بشكل معقول. آليات التحقق تسمح لك بالتحقق من أن الكود المتوقع تم تحميله في بيئة موثوقة قبل إرسال البيانات. هذا قيم لتحميص التهديدات الداخلية، والبنية التحتية المخترقة، أو مشاكل التوزيع. لمعظم حالات الاستخدام المؤسسية، فإن التحقق القائم على البيئات الموثوقة كاف.

لكن “كاف” يعتمد على نموذج التهديد. في البيئات المعادية حقًا، حيث لا تملك سيطرة على الأجهزة، ويمكن أن يكون المشغل معاديًا، فإن ضمانات البيئات الموثوقة تتناقص. الأبحاث الحديثة أظهرت هجمات عملية ضد التحقق من البيئات الموثوقة باستخدام حاصرات الأجهزة منخفضة التكلفة، واعترف بائعو الشبكات الرئيسيين بأن الهجمات الفيزيائية تقع خارج نموذج التهديد الخاص بهم. في مركز بيانات منظم جيدًا مع أمان فيزيائي، فإن هذا الخطر المتبقي قابل للإدارة. على عقدة غير معروفة في شبكة حوسبة متกระصة، لا يوجد.

هذا هو بالضبط سبب كون عالم الويب 3 هو المحرك الرئيسي لابتكار برهان عدم المعرفة. براهين الزكاء توفر ضمانًا رياضيًا لسلامة الحوسبة بغض النظر عن بيئة الأجهزة. إذا تم التحقق من البرهان، فإن الحساب كان صحيحًا، سواء تم الحساب في منشأة أمنية أو في غرفة شخص ما.

معدل التحسين هنا كان مذهلاً. الآلات الزكاء العامة تتيح للمطورين كتابة رمز Rust العادي وتوليد براهين تلقائيًا، دون كتابة دوائر كريبتوجرافية يدوية. SP1 Hypercube من Succinct يثبت كتل Ethereum في أقل من 12 ثانية على 16 وحدة معالجة الرسومات. Airbender من ZKsync يبلغ عن أكثر من 21 مليون دورة في الثانية على وحدة معالجة رسومات H100 واحدة.

لمحملات الذكاء الاصطناعي بشكل خاص، zkML يحرز تقدمًا ولكن يبقى مكلفًا. برهان استدلال LLM لا يزال يعد بآلاف المرات أبطأ من الاستدلال نفسه. النماذج الأصغر مثل المصنفات ونمذجة التضمين تقترب من براهين زكاء عملية الآن، وبراهين LLM المتقدمة المحتملة في غضون عامين أو ثلاثة. هناك وسط مثير للاهتمام هو “التحقق المتفائل”، حيث يتم توليد البراهين فقط عند تحدي النتائج، مما يقلل بشكل كبير من التكلفة المتوسطة.

إلى أين تتجه

فضاء الحوسبة السرية في نقطة انعطاف. الابتكار يحدث عبر البيئات الموثوقة، وFHE، وبراهين الزكاء في نفس الوقت، كل منها مدفوعًا بجماعات مختلفة ذات أولويات مختلفة ولكنها تتقارب على مجموعة مشتركة من المشاكل.

الديناميكيات حول ما يجد المشتري أكثر إلحاحًا ستحدد أي النهج يكتسب زخمًا أولًا. الشركات التي تركز على الامتثال التنظيمي وحماية البيانات السحابية من المرجح أن تجذب حلولًا قائمة على البيئات الموثوقة. موجة الذكاء الاصطناعي قد تعجل الطلب على FHE إذا استمر الأداء في التحسن. التطبيقات اللامركزية والويب 3 ستستمر في دفع تقنية براهين الزكاء نحو تطبيق أوسع.

نحن نتوقع أيضًا أن تظهر هياكل هجينة كأرضية وسطية عملية. البيئات الموثوقة من أجل الخصوصية مع براهين الزكاء من أجل السلامة، على سبيل المثال، توفر لك خصوصية قوية مع ضمان رياضي على الصحة. هذا المزيج يعمل جيدًا للسيناريوهات التي تكون فيها بيئة الأجهزة موثوقة جزئيًا ولكنها ليست خاضعة للرقابة الكاملة.

هذا الإطار يصبح أكثر أهمية حول قمة الحوسبة السرية التابعة لمؤسسة لينكس في سان فرانسيسكو الأسبوع الماضي، حيث كان الموضوع الرئيسي هو ما إذا كانت الحوسبة السرية يمكن أن تكون طبقة الأمان التي تجعل من الذكاء الاصطناعي القابل للنشر على مستوى المؤسسات. مع بدء المنظمات في منح وكلاء الذكاء الاصطناعي الوصول إلى أنظمة، بيانات، وعمليات حساسة، تتحرك أسئلة الحوسبة المحمية، وسلامة الحوسبة، والثقة القابلة للتحقق من النقاشات النظرية إلى المتطلبات التشغيلية.

للشركات الناشئة، الفرص كبيرة عبر الكتلة: جعل الحوسبة السرية القائمة على البيئات الموثوقة أسهل لشركات السaaS لتبنيها، وبناء الأدوات التي تجلب FHE من البحث إلى الإنتاج، وإنشاء البنية التحتية للحوسبة القائمة على براهين الزكاء في سياق المؤسسات، وتنمية طبقات الوساطة والتحقق التي تقع بين العملاء ومزودي السحابة. نحن مستمرين في دراسة هذا الفضاء ونحن متحمسون للاجتماع مع المؤسسين. سيتطلب حمولات عمل مختلفة، ونمذج التهديد، وأنظمة تنظيمية مختلفة مزيجًا مختلفًا من الأعمدة الثلاثة. الشركات التي ستنتهز الفرصة ستكون تلك التي تختار عمودًا، وتحله بثبات، وتصنع من السهل على الشركات採تنه.