Chiffrement homomorphe complet FHE : l'outil de protection de la vie privée à l'ère de l'IA
Bien que le marché des cryptomonnaies ait récemment connu peu de fluctuations, certaines technologies émergentes commencent néanmoins à mûrir. Parmi elles, le chiffrement homomorphe complet (Fully Homomorphic Encryption, abrégé en FHE) est une technologie qui mérite d'être suivie de près. En mai de cette année, Vitalik Buterin, le fondateur d'Ethereum, a également publié un article spécifiquement consacré au sujet du FHE.
Pour comprendre ce concept complexe de FHE, nous devons d'abord comprendre les significations de "chiffrement" et "homomorphe", ainsi que pourquoi nous avons besoin du "chiffrement homomorphe complet".
Concepts de base du chiffrement
Le chiffrement est une méthode courante pour protéger la sécurité des informations. Supposons qu'Alice souhaite transmettre un message secret à Bob via un tiers C, avec le contenu "1314 520". Elle peut utiliser une méthode de chiffrement symétrique simple, en multipliant chaque chiffre par 2, ce qui donne "2628 1040". Lorsque Bob reçoit le message, il lui suffit de diviser chaque chiffre par 2 pour déchiffrer l'information originale. Ainsi, même si C participe au processus de transmission des informations, il ne peut pas connaître le contenu réel.
Chiffrement homomorphique avancé
Le chiffrement homomorphique va un pas plus loin, il permet de faire des calculs directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de les déchiffrer au préalable. Prenons un exemple, supposons qu'Alice, âgée de 7 ans, ne sait faire que des multiplications par 2 et des divisions par 2, elle doit calculer la facture d'électricité de sa maison pour 12 mois (400 yuans par mois), mais elle ne veut pas que les autres sachent le montant exact.
Alice peut chiffrer 400 et 12 en les multipliant respectivement par 2, ce qui donne 800 et 24, puis elle demande à C de l'aider à calculer 800×24. Après avoir calculé le résultat 19200, C le dit à Alice, qui divise ensuite le résultat par 4 pour obtenir le montant total correct de la facture d'électricité de 4800 yuan. Dans ce processus, C ne sait pas réellement ce qu'il est en train de calculer, ce qui illustre les caractéristiques du chiffrement homomorphique.
La nécessité du chiffrement homomorphe complet
Cependant, le chiffrement homomorphique simple présente encore des limites. Par exemple, si C est suffisamment intelligent, il pourrait déchiffrer les données d'origine par une méthode exhaustive. De plus, le chiffrement homomorphique simple ne peut prendre en charge qu'un nombre limité d'opérations spécifiques.
Le chiffrement homomorphe complet (FHE) surmonte ces limitations. Il permet d'effectuer un nombre illimité d'opérations d'addition et de multiplication sur des données chiffrées, pouvant ainsi exprimer la plupart des problèmes mathématiques du monde. Le FHE, en introduisant un bruit plus complexe, rend presque impossible pour un tiers de déchiffrer les données originales, réalisant ainsi un véritable double gain entre l'utilisation des données et la protection de la vie privée.
Perspectives d'application du chiffrement homomorphe complet
La technologie FHE a de vastes perspectives d'application dans le domaine de l'IA. Actuellement, l'entraînement de l'IA nécessite une grande quantité de données, mais de nombreuses données sont hautement sensibles. Le chiffrement homomorphe complet (FHE) permet de protéger la vie privée des données tout en permettant à l'IA d'effectuer des calculs et d'apprendre à partir de données chiffrées.
Plus précisément, les utilisateurs peuvent fournir des données sensibles à un système d'IA après les avoir chiffrées par FHE. Le système d'IA traite les données chiffrées et produit des résultats également chiffrés. Les utilisateurs peuvent ensuite déchiffrer ces résultats dans un environnement local sécurisé. Cette méthode garantit que l'IA dispose de suffisamment de données d'entraînement tout en assurant que la vie privée des utilisateurs n'est pas compromise.
Les défis et le développement de la technologie FHE
Bien que le chiffrement homomorphe complet (FHE) ait de belles perspectives, son application réelle fait encore face à des défis. Le principal problème est que le calcul FHE nécessite un soutien en puissance de calcul énorme. Pour résoudre ce problème, certains projets explorent la création de réseaux de puissance de calcul dédiés et d'infrastructures connexes.
Avec les progrès technologiques constants, le chiffrement homomorphe complet (FHE) est susceptible de devenir une technologie clé pour protéger la vie privée des données à l'ère de l'IA. Du protection de la vie privée des individus à la sécurité nationale, le FHE pourrait jouer un rôle important. Dans le futur monde piloté par l'IA, la technologie FHE pourrait devenir la dernière ligne de défense pour maintenir la sécurité des données des individus et des organisations.
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WalletWhisperer
· Il y a 22h
Après avoir dit tout cela, ce n'est toujours que des paroles en l'air.
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0xOverleveraged
· Il y a 22h
Eh, le secteur technologique a encore inventé quelque chose de nouveau.
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DecentralizedElder
· Il y a 22h
Encore une fois, Vitalik Buterin fait des siennes.
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LiquidityOracle
· Il y a 23h
Vitalik Buterin est sorti pour partager ses réflexions. bull啤
Chiffrement homomorphe complet : un nouvel outil de protection de la vie privée à l'ère de l'IA
Chiffrement homomorphe complet FHE : l'outil de protection de la vie privée à l'ère de l'IA
Bien que le marché des cryptomonnaies ait récemment connu peu de fluctuations, certaines technologies émergentes commencent néanmoins à mûrir. Parmi elles, le chiffrement homomorphe complet (Fully Homomorphic Encryption, abrégé en FHE) est une technologie qui mérite d'être suivie de près. En mai de cette année, Vitalik Buterin, le fondateur d'Ethereum, a également publié un article spécifiquement consacré au sujet du FHE.
Pour comprendre ce concept complexe de FHE, nous devons d'abord comprendre les significations de "chiffrement" et "homomorphe", ainsi que pourquoi nous avons besoin du "chiffrement homomorphe complet".
Concepts de base du chiffrement
Le chiffrement est une méthode courante pour protéger la sécurité des informations. Supposons qu'Alice souhaite transmettre un message secret à Bob via un tiers C, avec le contenu "1314 520". Elle peut utiliser une méthode de chiffrement symétrique simple, en multipliant chaque chiffre par 2, ce qui donne "2628 1040". Lorsque Bob reçoit le message, il lui suffit de diviser chaque chiffre par 2 pour déchiffrer l'information originale. Ainsi, même si C participe au processus de transmission des informations, il ne peut pas connaître le contenu réel.
Chiffrement homomorphique avancé
Le chiffrement homomorphique va un pas plus loin, il permet de faire des calculs directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de les déchiffrer au préalable. Prenons un exemple, supposons qu'Alice, âgée de 7 ans, ne sait faire que des multiplications par 2 et des divisions par 2, elle doit calculer la facture d'électricité de sa maison pour 12 mois (400 yuans par mois), mais elle ne veut pas que les autres sachent le montant exact.
Alice peut chiffrer 400 et 12 en les multipliant respectivement par 2, ce qui donne 800 et 24, puis elle demande à C de l'aider à calculer 800×24. Après avoir calculé le résultat 19200, C le dit à Alice, qui divise ensuite le résultat par 4 pour obtenir le montant total correct de la facture d'électricité de 4800 yuan. Dans ce processus, C ne sait pas réellement ce qu'il est en train de calculer, ce qui illustre les caractéristiques du chiffrement homomorphique.
La nécessité du chiffrement homomorphe complet
Cependant, le chiffrement homomorphique simple présente encore des limites. Par exemple, si C est suffisamment intelligent, il pourrait déchiffrer les données d'origine par une méthode exhaustive. De plus, le chiffrement homomorphique simple ne peut prendre en charge qu'un nombre limité d'opérations spécifiques.
Le chiffrement homomorphe complet (FHE) surmonte ces limitations. Il permet d'effectuer un nombre illimité d'opérations d'addition et de multiplication sur des données chiffrées, pouvant ainsi exprimer la plupart des problèmes mathématiques du monde. Le FHE, en introduisant un bruit plus complexe, rend presque impossible pour un tiers de déchiffrer les données originales, réalisant ainsi un véritable double gain entre l'utilisation des données et la protection de la vie privée.
Perspectives d'application du chiffrement homomorphe complet
La technologie FHE a de vastes perspectives d'application dans le domaine de l'IA. Actuellement, l'entraînement de l'IA nécessite une grande quantité de données, mais de nombreuses données sont hautement sensibles. Le chiffrement homomorphe complet (FHE) permet de protéger la vie privée des données tout en permettant à l'IA d'effectuer des calculs et d'apprendre à partir de données chiffrées.
Plus précisément, les utilisateurs peuvent fournir des données sensibles à un système d'IA après les avoir chiffrées par FHE. Le système d'IA traite les données chiffrées et produit des résultats également chiffrés. Les utilisateurs peuvent ensuite déchiffrer ces résultats dans un environnement local sécurisé. Cette méthode garantit que l'IA dispose de suffisamment de données d'entraînement tout en assurant que la vie privée des utilisateurs n'est pas compromise.
Les défis et le développement de la technologie FHE
Bien que le chiffrement homomorphe complet (FHE) ait de belles perspectives, son application réelle fait encore face à des défis. Le principal problème est que le calcul FHE nécessite un soutien en puissance de calcul énorme. Pour résoudre ce problème, certains projets explorent la création de réseaux de puissance de calcul dédiés et d'infrastructures connexes.
Avec les progrès technologiques constants, le chiffrement homomorphe complet (FHE) est susceptible de devenir une technologie clé pour protéger la vie privée des données à l'ère de l'IA. Du protection de la vie privée des individus à la sécurité nationale, le FHE pourrait jouer un rôle important. Dans le futur monde piloté par l'IA, la technologie FHE pourrait devenir la dernière ligne de défense pour maintenir la sécurité des données des individus et des organisations.