chiffrement homomorphe complet FHE : bâtir une forteresse de la vie privée à l'ère de l'IA
Récemment, le marché est morose, ce qui nous donne plus de temps pour nous concentrer sur le développement de certaines technologies émergentes. Bien que le marché des cryptomonnaies de 2024 ne soit pas aussi spectaculaire que les années précédentes, certaines nouvelles technologies sont en train de mûrir progressivement, y compris le sujet que nous allons aborder aujourd'hui : le chiffrement homomorphe complet (Fully Homomorphic Encryption, abrégé FHE).
Pour comprendre ce concept complexe qu'est le FHE, nous devons analyser progressivement les significations des mots clés "chiffrement", "homomorphe" et "complet".
Chiffrement des concepts de base
Tout le monde est très familier avec les méthodes de chiffrement les plus simples. Par exemple, si Alice veut envoyer un message secret à Bob "1314 520", mais doit 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 devient "2628 1040". Lorsque Bob le reçoit, il lui suffit de diviser chaque chiffre par 2 pour retrouver le message original. Cette méthode de chiffrement symétrique permet de transmettre des informations sans révéler leur contenu.
Chiffrement homomorphique avancé
Maintenant, imaginons un scénario plus complexe :
Alice n'a que 7 ans cette année, elle ne sait faire que les opérations les plus simples de multiplication par 2 et de division par 2. La facture d'électricité de la maison d'Alice est de 400元 par mois, et elle a un total de 12 mois de retard, mais elle ne peut pas effectuer un calcul aussi complexe. En même temps, elle ne veut pas que les autres sachent le montant exact de la facture d'électricité et le nombre de mois de retard.
Dans ce cas, Alice peut utiliser le principe du chiffrement homomorphique pour déléguer le calcul à C tout en protégeant sa vie privée. Elle multiplie respectivement 400 et 12 par 2, puis demande à C de calculer le résultat de 800 multiplié par 24. C obtient rapidement la réponse de 19200. Alice divise ensuite ce résultat par 4, ce qui lui donne le montant réel de 4800 yuans de facture d'électricité.
Ceci est un exemple simple de chiffrement homomorphique de multiplication. 800 multiplié par 24 est en fait une représentation de 400 multiplié par 12, la forme reste cohérente avant et après le chiffrement, c'est pourquoi on l'appelle "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 éventuellement déchiffrer les données originales d'Alice par une méthode d'épuisement. À ce moment-là, il est nécessaire d'introduire la technologie de "chiffrement homomorphe complet".
Le chiffrement homomorphe complet n'est pas simplement une multiplication simple, mais rend le déchiffrement extrêmement difficile en introduisant plus de bruit et des opérations mathématiques complexes. Il permet des opérations d'addition et de multiplication sur des données chiffrées un nombre arbitraire de fois, et pas seulement des opérations spécifiques.
Cette technologie n'a connu des avancées significatives qu'en 2009, lorsque de nouvelles idées proposées par Gentry et d'autres chercheurs ont ouvert la porte à la possibilité du chiffrement homomorphe complet.
Les perspectives d'application du chiffrement homomorphe complet dans le domaine de l'IA
La technologie FHE a un énorme potentiel d'application dans le domaine de l'IA. Comme nous le savons tous, les systèmes d'IA puissants nécessitent une formation sur des quantités massives de données, mais de nombreuses données ont une valeur de confidentialité élevée. La technologie FHE permet de calculer et d'apprendre pour les systèmes d'IA tout en protégeant la confidentialité des données.
Plus précisément, les utilisateurs peuvent chiffrer des données sensibles avec du chiffrement homomorphe complet, puis les confier au système d'IA pour traitement. Le système d'IA produira une série de résultats chiffrés qui semblent sans signification. Mais comme ces résultats suivent des règles mathématiques spécifiques, le propriétaire des données peut déchiffrer en toute sécurité localement, obtenant ainsi des résultats d'analyse précieux.
Cette méthode résout la contradiction entre "profiter de la puissance de calcul de l'IA tout en protégeant la vie privée des données". Contrairement aux systèmes d'IA actuels qui doivent avoir un contact direct avec les données brutes, la technologie FHE offre de nouvelles possibilités pour la protection de la vie privée à l'ère de l'IA.
Applications pratiques de la technologie FHE
La technologie FHE a des applications potentielles dans plusieurs domaines. Par exemple, dans le domaine de la reconnaissance faciale, FHE peut aider à répondre au besoin de "déterminer s'il s'agit d'une véritable personne, tout en ne touchant à aucune information sensible sur le visage."
Cependant, le calcul FHE nécessite un support de puissance de calcul conséquent. Pour résoudre ce problème, certains projets sont en train de construire des réseaux de puissance de calcul et des infrastructures associées. Ces réseaux adoptent généralement une architecture hybride similaire à celle du PoW (preuve de travail) et du PoS (preuve d'enjeu) pour fournir les ressources de calcul nécessaires.
La signification de la technologie FHE
Si l'IA peut appliquer massivement la technologie du chiffrement homomorphique, cela aura un impact profond sur l'ensemble de l'industrie. Actuellement, de nombreux pays concentrent leur réglementation sur l'IA sur la sécurité des données et la protection de la vie privée. La maturité de la technologie du chiffrement homomorphe pourrait devenir la clé pour résoudre ces problèmes.
De la sécurité nationale à la vie privée individuelle, l'application de la technologie FHE est extrêmement vaste. Dans l'ère de l'IA à venir, le FHE pourrait bien devenir la dernière ligne de défense pour protéger la vie privée humaine, son importance est indéniable.
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GhostWalletSleuth
· Il y a 10h
Encore du chiffrement, c'est devenu inhumain.
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RunWithRugs
· Il y a 10h
Il y a de nouvelles technologies jio qui suivent le vieux Portefeuille~
Voir l'originalRépondre0
IfIWereOnChain
· Il y a 10h
Encore quelque chose de nouveau à faire.
Voir l'originalRépondre0
liquidation_watcher
· Il y a 10h
Peux-tu parler normalement au lieu d'utiliser des termes techniques de merde?
Technologie FHE : la forteresse clé de la protection de la vie privée à l'ère de l'IA
chiffrement homomorphe complet FHE : bâtir une forteresse de la vie privée à l'ère de l'IA
Récemment, le marché est morose, ce qui nous donne plus de temps pour nous concentrer sur le développement de certaines technologies émergentes. Bien que le marché des cryptomonnaies de 2024 ne soit pas aussi spectaculaire que les années précédentes, certaines nouvelles technologies sont en train de mûrir progressivement, y compris le sujet que nous allons aborder aujourd'hui : le chiffrement homomorphe complet (Fully Homomorphic Encryption, abrégé FHE).
Pour comprendre ce concept complexe qu'est le FHE, nous devons analyser progressivement les significations des mots clés "chiffrement", "homomorphe" et "complet".
Chiffrement des concepts de base
Tout le monde est très familier avec les méthodes de chiffrement les plus simples. Par exemple, si Alice veut envoyer un message secret à Bob "1314 520", mais doit 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 devient "2628 1040". Lorsque Bob le reçoit, il lui suffit de diviser chaque chiffre par 2 pour retrouver le message original. Cette méthode de chiffrement symétrique permet de transmettre des informations sans révéler leur contenu.
Chiffrement homomorphique avancé
Maintenant, imaginons un scénario plus complexe :
Alice n'a que 7 ans cette année, elle ne sait faire que les opérations les plus simples de multiplication par 2 et de division par 2. La facture d'électricité de la maison d'Alice est de 400元 par mois, et elle a un total de 12 mois de retard, mais elle ne peut pas effectuer un calcul aussi complexe. En même temps, elle ne veut pas que les autres sachent le montant exact de la facture d'électricité et le nombre de mois de retard.
Dans ce cas, Alice peut utiliser le principe du chiffrement homomorphique pour déléguer le calcul à C tout en protégeant sa vie privée. Elle multiplie respectivement 400 et 12 par 2, puis demande à C de calculer le résultat de 800 multiplié par 24. C obtient rapidement la réponse de 19200. Alice divise ensuite ce résultat par 4, ce qui lui donne le montant réel de 4800 yuans de facture d'électricité.
Ceci est un exemple simple de chiffrement homomorphique de multiplication. 800 multiplié par 24 est en fait une représentation de 400 multiplié par 12, la forme reste cohérente avant et après le chiffrement, c'est pourquoi on l'appelle "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 éventuellement déchiffrer les données originales d'Alice par une méthode d'épuisement. À ce moment-là, il est nécessaire d'introduire la technologie de "chiffrement homomorphe complet".
Le chiffrement homomorphe complet n'est pas simplement une multiplication simple, mais rend le déchiffrement extrêmement difficile en introduisant plus de bruit et des opérations mathématiques complexes. Il permet des opérations d'addition et de multiplication sur des données chiffrées un nombre arbitraire de fois, et pas seulement des opérations spécifiques.
Cette technologie n'a connu des avancées significatives qu'en 2009, lorsque de nouvelles idées proposées par Gentry et d'autres chercheurs ont ouvert la porte à la possibilité du chiffrement homomorphe complet.
Les perspectives d'application du chiffrement homomorphe complet dans le domaine de l'IA
La technologie FHE a un énorme potentiel d'application dans le domaine de l'IA. Comme nous le savons tous, les systèmes d'IA puissants nécessitent une formation sur des quantités massives de données, mais de nombreuses données ont une valeur de confidentialité élevée. La technologie FHE permet de calculer et d'apprendre pour les systèmes d'IA tout en protégeant la confidentialité des données.
Plus précisément, les utilisateurs peuvent chiffrer des données sensibles avec du chiffrement homomorphe complet, puis les confier au système d'IA pour traitement. Le système d'IA produira une série de résultats chiffrés qui semblent sans signification. Mais comme ces résultats suivent des règles mathématiques spécifiques, le propriétaire des données peut déchiffrer en toute sécurité localement, obtenant ainsi des résultats d'analyse précieux.
Cette méthode résout la contradiction entre "profiter de la puissance de calcul de l'IA tout en protégeant la vie privée des données". Contrairement aux systèmes d'IA actuels qui doivent avoir un contact direct avec les données brutes, la technologie FHE offre de nouvelles possibilités pour la protection de la vie privée à l'ère de l'IA.
Applications pratiques de la technologie FHE
La technologie FHE a des applications potentielles dans plusieurs domaines. Par exemple, dans le domaine de la reconnaissance faciale, FHE peut aider à répondre au besoin de "déterminer s'il s'agit d'une véritable personne, tout en ne touchant à aucune information sensible sur le visage."
Cependant, le calcul FHE nécessite un support de puissance de calcul conséquent. Pour résoudre ce problème, certains projets sont en train de construire des réseaux de puissance de calcul et des infrastructures associées. Ces réseaux adoptent généralement une architecture hybride similaire à celle du PoW (preuve de travail) et du PoS (preuve d'enjeu) pour fournir les ressources de calcul nécessaires.
La signification de la technologie FHE
Si l'IA peut appliquer massivement la technologie du chiffrement homomorphique, cela aura un impact profond sur l'ensemble de l'industrie. Actuellement, de nombreux pays concentrent leur réglementation sur l'IA sur la sécurité des données et la protection de la vie privée. La maturité de la technologie du chiffrement homomorphe pourrait devenir la clé pour résoudre ces problèmes.
De la sécurité nationale à la vie privée individuelle, l'application de la technologie FHE est extrêmement vaste. Dans l'ère de l'IA à venir, le FHE pourrait bien devenir la dernière ligne de défense pour protéger la vie privée humaine, son importance est indéniable.