Explorer le contenu et les perspectives d'application du chiffrement homomorphe complet

Récemment, la conjoncture du marché est morose, ce qui nous a donné 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 mouvementé que les années précédentes, certaines nouvelles technologies sont en train de mûrir progressivement. Aujourd'hui, nous allons nous concentrer sur une technologie captivante : le chiffrement homomorphe complet (Fully Homomorphic Encryption, FHE).

Pour comprendre ce concept complexe qu'est le FHE, nous devons d'abord comprendre la signification de "chiffrement" et de "homomorphe", ainsi que pourquoi il est important de souligner le mot "complet".

Chiffrement de base

Le chiffrement est un moyen courant de protéger la sécurité des informations. Prenons un exemple simple : si Alice veut transmettre un nombre secret à Bob via le tiers C, comme "1314 520", elle peut utiliser une méthode de chiffrement simple : multiplier chaque nombre par 2. Ainsi, l'information transmise devient "2628 1040". Lorsque Bob reçoit cette série de chiffres, il lui suffit de diviser chaque nombre par 2 pour retrouver l'information originale. Cette méthode permet de transmettre des informations via un tiers sans révéler le contenu réel.

Chiffrement homomorphique

Le chiffrement homomorphique va plus loin, car il permet d'effectuer des opérations de calcul spécifiques sur des données chiffrées sans avoir besoin de les déchiffrer au préalable. Supposons qu'Alice n'ait que 7 ans et ne sache faire que les opérations de base de multiplication par 2 et de division par 2. Maintenant, elle doit calculer le montant total de sa facture d'électricité pour 12 mois, chaque mois coûtant 400 yuan. Comme 400 multiplié par 12 dépasse ses capacités de calcul, elle décide de demander de l'aide à quelqu'un d'autre, mais elle ne veut pas divulguer le montant exact.

Ainsi, Alice a adopté l'idée du chiffrement homomorphique. Elle a multiplié 400 et 12 par 2, obtenant 800 et 24, puis a demandé à C de l'aider à calculer 800 multiplié par 24. Après avoir calculé le résultat 19200, C a informé Alice, qui a ensuite divisé ce résultat par 4 (ce qui équivaut à diviser par 2 deux fois), obtenant le montant total correct de 4800 yuans. Dans ce processus, C ne savait pas ce qui était réellement calculé, mais Alice a obtenu le bon résultat grâce à un déchiffrement simple.

La nécessité du chiffrement homomorphe complet

Cependant, la méthode de chiffrement homomorphique simple mentionnée ci-dessus présente un risque d'être compromise. Si C est suffisamment intelligent, il pourrait deviner les données d'origine par une méthode d'essai et d'erreur. Cela nécessite des méthodes de chiffrement plus complexes, à savoir le chiffrement homomorphe complet.

Le chiffrement homomorphe complet permet d'effectuer un nombre illimité d'opérations d'addition et de multiplication sur des données chiffrées, et pas seulement un nombre limité d'opérations spécifiques. Cela augmente considérablement la difficulté de déchiffrement, permettant même à des problèmes mathématiques complexes d'être calculés tout en protégeant la vie privée.

Il convient de mentionner que le chiffrement homomorphe complet n'a connu des avancées significatives qu'en 2009. Avant cela, seul un chiffrement homomorphique partiel était réalisable.

Application du chiffrement homomorphe complet

Le champ d'application de la technologie de chiffrement homomorphe complet est très vaste, en particulier dans le domaine de l'intelligence artificielle. Comme nous le savons tous, les systèmes d'IA puissants nécessitent une énorme quantité de données pour l'entraînement, mais de nombreuses données soulèvent des problèmes de confidentialité. Le chiffrement homomorphe complet offre une possibilité de résoudre ce paradoxe :

1. Effectuer le chiffrement homomorphe complet des données sensibles
2. Utiliser des données chiffrées pour entraîner un modèle d'IA
3. Résultat chiffré de la sortie de l'IA
4. Le propriétaire des données déchiffre les résultats de manière sécurisée en local.

Cette méthode garantit à la fois la confidentialité des données et tire pleinement parti de la puissance de calcul de l'IA, réalisant ainsi le "meilleur des deux mondes".

En plus du domaine de l'IA, le chiffrement homomorphe complet (FHE) a également des applications importantes dans des scénarios tels que la reconnaissance faciale. Par exemple, il peut déterminer si une personne est réelle sans accéder aux données faciales originales.

défis et solutions du chiffrement homomorphe complet

Bien que le chiffrement homomorphe complet (FHE) ait un bel avenir, il fait encore face à d'énormes défis dans les applications réelles, principalement en raison de la quantité de calcul énorme. Pour résoudre ce problème, certains projets ont proposé des solutions innovantes, telles que la création de réseaux de puissance de calcul dédiés et d'infrastructures associées.

Par exemple, certains projets ont conçu une architecture réseau hybride similaire à PoW (preuve de travail) et PoS (preuve de participation), et ont lancé des dispositifs matériels dédiés et des produits complémentaires tels que des NFT (jetons non fongibles) pour soutenir le calcul FHE à grande échelle.

Conclusion

Avec la généralisation des technologies d'IA, les problèmes de confidentialité des données deviennent de plus en plus pressants. De la sécurité nationale à la protection de la vie privée des individus, la technologie FHE pourrait devenir une ligne de défense technique importante. Bien que la FHE soit encore en phase de développement, son potentiel ne doit pas être sous-estimé. À l'avenir, si la technologie FHE parvient à maturité, elle fournira un soutien solide à la protection de la vie privée à l'ère de l'IA et deviendra un outil essentiel pour l'humanité face aux défis de la numérisation.