Chiffrement homomorphe complet FHE : l'outil de protection de la vie privée à l'ère de l'IA

Récemment, bien que le marché des cryptomonnaies soit calme, certaines technologies émergentes commencent à mûrir. Parmi elles, le chiffrement homomorphe complet (Fully Homomorphic Encryption, abrégé en FHE) est un domaine qui mérite d'être suivi. En mai de cette année, le fondateur d'Ethereum, Vitalik Buterin, a même publié un article sur le FHE, suscitant de larges discussions dans l'industrie.

Pour comprendre ce concept complexe de FHE, nous devons d'abord commencer par les bases, comprendre ce qu'est le "chiffrement", "l'homomorphisme", et pourquoi il faut "complet".

Concepts de base du chiffrement

Nous sommes tous familiers avec la méthode de chiffrement la plus simple. Par exemple, si Alice veut envoyer à Bob un numéro secret "1314 520", mais ne veut pas que le tiers qui transmet le message connaisse le contenu. Elle peut utiliser une règle de chiffrement simple : multiplier chaque chiffre par 2. Ainsi, le message transmis devient "2628 1040". Lorsque Bob le reçoit, il lui suffit de diviser chaque chiffre par 2 pour déchiffrer l'information originale. C'est un processus de chiffrement symétrique de base.

Caractéristiques du chiffrement homomorphique

Le chiffrement homomorphique va encore plus loin. Supposons qu'Alice ne maîtrise que les opérations de base de multiplication par 2 et de division par 2, mais qu'elle doit calculer une facture d'électricité complexe : 400 yuans par mois, avec une dette de 12 mois. Alice ne sait pas faire une multiplication aussi complexe, mais elle ne veut pas que les autres connaissent le montant exact. Elle peut donc faire ceci : multiplier 400 par 2 pour obtenir 800, multiplier 12 par 2 pour obtenir 24, puis demander à un calculateur fiable de l'aider à calculer 800 multiplié par 24. Après que le calculateur ait obtenu le résultat de 19200, Alice divise ensuite par 2 deux fois, et obtient la bonne réponse de 4800 yuans.

Ceci est un exemple simple de chiffrement homomorphique de multiplication. Il permet d'effectuer des calculs sur des données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer. Cette méthode rend possible la délégation de calculs à des tiers non fiables tout en protégeant la sécurité des données sensibles.

La nécessité du chiffrement homomorphe complet

Cependant, le chiffrement homomorphique simple présente des limites. Par exemple, si le calculateur est assez intelligent, il pourrait déchiffrer les données originales par la méthode de la force brute. Cela nécessite une méthode de chiffrement plus complexe, c'est-à-dire 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 des opérations spécifiques. Cela augmente considérablement la difficulté de décryptage, permettant même d'effectuer des opérations polynomiales complexes tout en protégeant la vie privée.

Le chiffrement homomorphe complet n'a connu des avancées significatives qu'en 2009. Les nouvelles approches proposées par des chercheurs comme Gentry ont ouvert de nouvelles possibilités pour cette technologie.

Application du chiffrement homomorphe complet dans le domaine de l'IA

La technologie FHE a un large potentiel d'application dans le domaine de l'IA. Comme nous le savons, les systèmes d'IA puissants nécessitent un entraînement sur de vastes ensembles de données, mais de nombreuses données sont hautement sensibles. Le FHE peut bien résoudre ce paradoxe :

1. Chiffrer les données sensibles avec la méthode FHE
2. Utiliser les données chiffrées pour entraîner un modèle d'IA
3. AI sort le résultat chiffré

Les modèles d'IA non supervisés peuvent traiter directement ces données chiffrées, car pour eux, l'entrée est essentiellement un vecteur. Les propriétaires des données peuvent déchiffrer les résultats de manière sécurisée sur site. Cela permet d'atteindre l'objectif d'utiliser la puissance de calcul puissante de l'IA tout en protégeant la vie privée.

Exemples de projets de chiffrement homomorphe complet

Plusieurs projets explorent actuellement la technologie FHE, tels que Zama, Mind Network et Fhenix. Prenons l'exemple d'un projet financé par une plateforme de trading, qui propose un cas d'utilisation intéressant : la reconnaissance faciale. Grâce à la technologie FHE, il est possible de déterminer s'il s'agit d'une vraie personne sans accéder aux données faciales originales.

Cependant, le calcul FHE nécessite un soutien de puissance de calcul considérable. Par conséquent, le projet a proposé une architecture de réseau hybride PoW et PoS pour résoudre le problème de la puissance de calcul. Récemment, ils ont également lancé un matériel de minage dédié et un NFT spécial "certificat de travail", essayant de fournir des incitations à la puissance de calcul tout en évitant les risques réglementaires.

L'importance du chiffrement homomorphe complet

Si l'IA peut appliquer à grande échelle la technologie de chiffrement homomorphe complet, cela soulagera considérablement la pression actuelle sur la sécurité des données et la protection de la vie privée. De la sécurité nationale à la vie privée personnelle, le chiffrement homomorphe complet pourrait devenir un moyen de protection important.

Dans le futur proche de l'IA, la maturité de la technologie FHE pourrait devenir la dernière ligne de défense pour protéger la vie privée humaine. Que ce soit dans les applications commerciales ou dans le domaine de la recherche, le FHE est promis à un rôle important à l'avenir.