Chiffrement homomorphe complet FHE : un outil de protection de la vie privée à l'ère de l'IA
Récemment, le marché des cryptomonnaies s'est apaisé, ce qui nous a donné plus de temps pour nous concentrer sur le développement de certaines nouvelles technologies. Bien que le marché de 2024 ne soit pas aussi animé que les années précédentes, certaines nouvelles technologies sont en train de mûrir progressivement, parmi lesquelles le "chiffrement homomorphe complet" (Fully Homomorphic Encryption, abrégé en FHE) est un domaine à surveiller.
Pour comprendre ce concept complexe de chiffrement homomorphe complet, nous devons d'abord comprendre la signification de "chiffrement" et "homomorphe", ainsi que pourquoi il est important de souligner le mot "complet".
chiffrement des concepts de base
La méthode de chiffrement la plus simple est bien connue de tous. Supposons qu'Alice veuille envoyer un message secret à Bob : "1314 520", mais qu'elle doive passer par un tiers C pour le transmettre. Pour garantir la sécurité de l'information, Alice peut utiliser une méthode de chiffrement simple : multiplier chaque chiffre par 2. Ainsi, le message transmis devient "2628 1040". Lorsque Bob reçoit le message, il lui suffit de diviser chaque chiffre par 2 pour déchiffrer l'information originale.
Cette méthode de chiffrement symétrique permet à Alice et Bob d'échanger des informations sans avoir confiance en l'intermédiaire C. C'est également un mode de communication courant dans de nombreux films d'espionnage.
Chiffrement homomorphique
Maintenant, supposons qu'Alice n'ait que 7 ans et qu'elle ne sache faire que les opérations de base de multiplication par 2 et de division par 2. Elle doit calculer la facture d'électricité de 12 mois à la maison, 400 yuans par mois. Mais multiplier 400 par 12 est trop difficile pour elle.
Alice ne veut pas que les autres sachent combien sa facture d'électricité est, car c'est une information privée. Alors, elle a pensé à une méthode : chiffrer le nombre en le multipliant par 2, puis demander à C de l'aider à calculer le résultat de 800 multiplié par 24.
C a rapidement calculé que le résultat était 19200 et l'a dit à Alice. Alice a ensuite divisé ce résultat par 2 puis par 2, obtenant ainsi le montant total correct de la facture d'électricité de 4800 yuan.
Ceci est un exemple simple de chiffrement homomorphique. 800 multiplié par 24 est en réalité une représentation de 400 multiplié par 12, et les formes avant et après le chiffrement restent cohérentes, d'où le terme "homomorphe". Cette méthode permet à Alice de déléguer des calculs à un tiers non fiable sans divulguer d'informations sensibles.
Nécessité du chiffrement homomorphe complet
Cependant, les problèmes du monde réel sont souvent plus complexes. Si C est suffisamment intelligent, il pourrait casser les données originales d'Alice par une méthode d'exhaustion. C'est alors qu'une technologie de "chiffrement homomorphe complet" plus puissante est nécessaire.
Alice peut ajouter davantage d'étapes de chiffrement sur la base de la multiplication d'origine, comme des opérations de multiplication et d'addition répétées. Cela augmente considérablement la difficulté pour C de déchiffrer. Cependant, si le nombre d'opérations de chiffrement est limité, on ne peut toujours l'appeler que "chiffrement homomorphe partiel".
L'objectif du "chiffrement homomorphe complet" est de permettre des opérations de chiffrement d'addition et de multiplication sur un polynôme complexe un nombre illimité de fois, tout en obtenant toujours le bon résultat après déchiffrement. Cette technique peut être appliquée à presque tous les problèmes mathématiques, et pas seulement aux simples opérations arithmétiques.
La technologie de chiffrement homomorphe complet n'a fait des progrès significatifs qu'en 2009. La nouvelle méthode proposée par Gentry et d'autres chercheurs a ouvert de nouvelles possibilités dans ce domaine.
Applications du chiffrement homomorphe complet
La technologie de chiffrement homomorphe complet a de vastes perspectives d'application dans le domaine de l'intelligence artificielle. Comme nous le savons tous, des systèmes d'IA puissants nécessitent une formation sur des volumes massifs de données, mais de nombreuses données ont une valeur de confidentialité élevée. La technologie FHE offre une solution possible à ce paradoxe.
Avec le chiffrement homomorphe complet (FHE), vous pouvez :
Chiffrer les données sensibles
Utiliser des données chiffrées pour entraîner l'IA
Obtenez les résultats de chiffrement générés par l'IA
Puisque vous détenez la clé de déchiffrement, vous pouvez déchiffrer les résultats en toute sécurité sur votre appareil local. Cela permet d'exploiter la puissance de calcul de l'IA tout en protégeant la confidentialité des données.
La reconnaissance faciale est un autre scénario typique d'application du chiffrement homomorphe complet (FHE). Elle nécessite à la fois de juger de l'authenticité des visages et de protéger les informations personnelles. La technologie FHE peut efficacement résoudre ce paradoxe.
Les défis auxquels est confrontée la technologie FHE
Bien que l'avenir du chiffrement homomorphe complet (FHE) soit prometteur, son application pratique fait encore face à d'énormes défis. Le FHE nécessite d'énormes ressources de calcul, que ce soit pour le chiffrement, le calcul ou le déchiffrement, chaque processus étant très chronophage.
Pour résoudre ce problème, certains projets tentent de construire des réseaux de calcul FHE spécialisés. Ils proposent une architecture hybride combinant la preuve de travail (PoW) et la preuve d'enjeu (PoS), et ont développé des dispositifs matériels de calcul dédiés.
L'importance du FHE pour l'IA
Si la technologie FHE peut être largement appliquée dans le domaine de l'IA, elle stimulera considérablement le développement de l'IA. Actuellement, de nombreux pays se concentrent sur la réglementation de l'IA en matière de sécurité des données et de protection de la vie privée. L'application du FHE devrait permettre d'atténuer ces préoccupations.
De la sécurité nationale à la protection de la vie privée individuelle, les applications potentielles de la technologie FHE sont omniprésentes. Dans la prochaine ère de l'IA, le FHE pourrait très bien devenir la dernière ligne de défense pour protéger la vie privée humaine.
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MEV_Whisperer
· Il y a 15h
smart contracts technologie bull
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LiquiditySurfer
· Il y a 15h
La vie privée est plus précieuse que les actifs.
Voir l'originalRépondre0
MEVHunterNoLoss
· Il y a 15h
La calcul de la confidentialité doit être accéléré pour se généraliser.
Chiffrement homomorphe complet FHE : nouvelle technologie de protection de la vie privée à l'ère de l'IA
Chiffrement homomorphe complet FHE : un outil de protection de la vie privée à l'ère de l'IA
Récemment, le marché des cryptomonnaies s'est apaisé, ce qui nous a donné plus de temps pour nous concentrer sur le développement de certaines nouvelles technologies. Bien que le marché de 2024 ne soit pas aussi animé que les années précédentes, certaines nouvelles technologies sont en train de mûrir progressivement, parmi lesquelles le "chiffrement homomorphe complet" (Fully Homomorphic Encryption, abrégé en FHE) est un domaine à surveiller.
Pour comprendre ce concept complexe de chiffrement homomorphe complet, nous devons d'abord comprendre la signification de "chiffrement" et "homomorphe", ainsi que pourquoi il est important de souligner le mot "complet".
chiffrement des concepts de base
La méthode de chiffrement la plus simple est bien connue de tous. Supposons qu'Alice veuille envoyer un message secret à Bob : "1314 520", mais qu'elle doive passer par un tiers C pour le transmettre. Pour garantir la sécurité de l'information, Alice peut utiliser une méthode de chiffrement simple : multiplier chaque chiffre par 2. Ainsi, le message transmis devient "2628 1040". Lorsque Bob reçoit le message, il lui suffit de diviser chaque chiffre par 2 pour déchiffrer l'information originale.
Cette méthode de chiffrement symétrique permet à Alice et Bob d'échanger des informations sans avoir confiance en l'intermédiaire C. C'est également un mode de communication courant dans de nombreux films d'espionnage.
Chiffrement homomorphique
Maintenant, supposons qu'Alice n'ait que 7 ans et qu'elle ne sache faire que les opérations de base de multiplication par 2 et de division par 2. Elle doit calculer la facture d'électricité de 12 mois à la maison, 400 yuans par mois. Mais multiplier 400 par 12 est trop difficile pour elle.
Alice ne veut pas que les autres sachent combien sa facture d'électricité est, car c'est une information privée. Alors, elle a pensé à une méthode : chiffrer le nombre en le multipliant par 2, puis demander à C de l'aider à calculer le résultat de 800 multiplié par 24.
C a rapidement calculé que le résultat était 19200 et l'a dit à Alice. Alice a ensuite divisé ce résultat par 2 puis par 2, obtenant ainsi le montant total correct de la facture d'électricité de 4800 yuan.
Ceci est un exemple simple de chiffrement homomorphique. 800 multiplié par 24 est en réalité une représentation de 400 multiplié par 12, et les formes avant et après le chiffrement restent cohérentes, d'où le terme "homomorphe". Cette méthode permet à Alice de déléguer des calculs à un tiers non fiable sans divulguer d'informations sensibles.
Nécessité du chiffrement homomorphe complet
Cependant, les problèmes du monde réel sont souvent plus complexes. Si C est suffisamment intelligent, il pourrait casser les données originales d'Alice par une méthode d'exhaustion. C'est alors qu'une technologie de "chiffrement homomorphe complet" plus puissante est nécessaire.
Alice peut ajouter davantage d'étapes de chiffrement sur la base de la multiplication d'origine, comme des opérations de multiplication et d'addition répétées. Cela augmente considérablement la difficulté pour C de déchiffrer. Cependant, si le nombre d'opérations de chiffrement est limité, on ne peut toujours l'appeler que "chiffrement homomorphe partiel".
L'objectif du "chiffrement homomorphe complet" est de permettre des opérations de chiffrement d'addition et de multiplication sur un polynôme complexe un nombre illimité de fois, tout en obtenant toujours le bon résultat après déchiffrement. Cette technique peut être appliquée à presque tous les problèmes mathématiques, et pas seulement aux simples opérations arithmétiques.
La technologie de chiffrement homomorphe complet n'a fait des progrès significatifs qu'en 2009. La nouvelle méthode proposée par Gentry et d'autres chercheurs a ouvert de nouvelles possibilités dans ce domaine.
Applications du chiffrement homomorphe complet
La technologie de chiffrement homomorphe complet a de vastes perspectives d'application dans le domaine de l'intelligence artificielle. Comme nous le savons tous, des systèmes d'IA puissants nécessitent une formation sur des volumes massifs de données, mais de nombreuses données ont une valeur de confidentialité élevée. La technologie FHE offre une solution possible à ce paradoxe.
Avec le chiffrement homomorphe complet (FHE), vous pouvez :
Puisque vous détenez la clé de déchiffrement, vous pouvez déchiffrer les résultats en toute sécurité sur votre appareil local. Cela permet d'exploiter la puissance de calcul de l'IA tout en protégeant la confidentialité des données.
La reconnaissance faciale est un autre scénario typique d'application du chiffrement homomorphe complet (FHE). Elle nécessite à la fois de juger de l'authenticité des visages et de protéger les informations personnelles. La technologie FHE peut efficacement résoudre ce paradoxe.
Les défis auxquels est confrontée la technologie FHE
Bien que l'avenir du chiffrement homomorphe complet (FHE) soit prometteur, son application pratique fait encore face à d'énormes défis. Le FHE nécessite d'énormes ressources de calcul, que ce soit pour le chiffrement, le calcul ou le déchiffrement, chaque processus étant très chronophage.
Pour résoudre ce problème, certains projets tentent de construire des réseaux de calcul FHE spécialisés. Ils proposent une architecture hybride combinant la preuve de travail (PoW) et la preuve d'enjeu (PoS), et ont développé des dispositifs matériels de calcul dédiés.
L'importance du FHE pour l'IA
Si la technologie FHE peut être largement appliquée dans le domaine de l'IA, elle stimulera considérablement le développement de l'IA. Actuellement, de nombreux pays se concentrent sur la réglementation de l'IA en matière de sécurité des données et de protection de la vie privée. L'application du FHE devrait permettre d'atténuer ces préoccupations.
De la sécurité nationale à la protection de la vie privée individuelle, les applications potentielles de la technologie FHE sont omniprésentes. Dans la prochaine ère de l'IA, le FHE pourrait très bien devenir la dernière ligne de défense pour protéger la vie privée humaine.