Discussion sur les principes et les perspectives d'application de la technologie de chiffrement homomorphe complet ( FHE )

Récemment, le marché s'est calmé, ce qui nous donne plus de temps pour nous concentrer sur le développement de certaines technologies émergentes. Bien que le marché des cryptomonnaies en 2024 ne soit pas aussi spectaculaire que les années précédentes, certaines nouvelles technologies commencent à mûrir progressivement. Le sujet que nous allons explorer aujourd'hui est la technologie "chiffrement homomorphe complet ( Fully Homomorphic Encryption, FHE )".

Pour comprendre ce concept complexe de FHE, nous devons d'abord comprendre la signification de "chiffrement" et de "homomorphe", ainsi que pourquoi il est nécessaire d'atteindre un niveau "complet".

Chiffrement des concepts de base

Tout le monde est familier avec les méthodes de chiffrement les plus basiques. Par exemple, si Alice veut transmettre un chiffre secret à Bob, "1314 520", mais ne veut pas que le tiers C sache le contenu. Ils peuvent convenir d'une règle de chiffrement simple : multiplier chaque chiffre par 2. Ainsi, l'information envoyée par Alice devient "2628 1040". Bob, à la réception, n'a qu'à diviser chaque chiffre par 2 pour obtenir l'information originale. C'est une méthode de chiffrement symétrique simple.

Chiffrement homomorphique

Imaginons maintenant un scénario plus complexe : Alice, qui a 7 ans, ne sait faire que les opérations les plus simples de multiplication par 2 et de division par 2. Elle doit calculer le montant total de la facture d'électricité pour 12 mois, avec un coût de 400 yuans par mois. Mais cette opération de multiplication est trop difficile pour elle.

Alice ne veut pas que les autres sachent les informations précises sur la facture d'électricité, mais elle a besoin d'aide pour le calcul. Elle utilise donc une méthode de chiffrement en multipliant par 2 pour que C calcule le résultat de 800 multiplié par 24. C calcule rapidement 19200 et le dit à Alice. Alice divise ensuite le résultat par 2 deux fois, et obtient le montant total correct de la facture d'électricité de 4800 yuans.

Ceci est un exemple simple de chiffrement homomorphique. 800 multiplié par 24 est en réalité une représentation de 400 multiplié par 12, la forme avant et après le chiffrement restant identique, d'où le terme "homomorphe". Cette méthode permet de déléguer des calculs à des tiers non fiables tout en protégeant les données sensibles contre les fuites.

La nécessité du chiffrement homomorphe complet

Cependant, les problèmes du monde réel sont souvent plus complexes. Si C parvient à déduire les données originales d'Alice par certains moyens, alors un simple chiffrement homomorphique ne sera pas assez sécurisé.

Il est alors nécessaire d'introduire la technologie de "chiffrement homomorphe complet". Alice peut ajouter davantage d'étapes de calcul sur la base de la multiplication existante, comme des opérations de multiplication et d'addition répétées. Cela augmente considérablement la difficulté pour C de déchiffrer.

"La" signification fait référence au fait que, quel que soit le calcul polynomial complexe, on peut effectuer une addition et une multiplication de manière illimitée en état de chiffrement, puis déchiffrer pour obtenir le bon résultat. Cette technologie peut traiter presque tous les problèmes mathématiques, et pas seulement des calculs simples.

Le chiffrement homomorphe complet a longtemps été le Saint Graal du domaine de la cryptographie. Ce n'est qu'en 2009 que les nouvelles idées proposées par Gentry et d'autres chercheurs ont véritablement ouvert la possibilité du chiffrement homomorphe complet.

Scénarios d'application de la technologie FHE

Un domaine d'application important de la technologie FHE est l'intelligence artificielle. Comme nous le savons, les systèmes d'IA puissants nécessitent un entraînement sur des données massives, mais de nombreuses données ont une forte confidentialité. La technologie FHE peut bien résoudre ce paradoxe :

1. Chiffrer les données sensibles avec le chiffrement homomorphe complet
2. Utiliser des données chiffrées pour entraîner le modèle d'IA
3. Résultat du chiffrement de l'IA

Dans ce mode, le système d'IA n'accède pas aux données brutes, mais traite des vecteurs chiffrés. Les propriétaires de données peuvent déchiffrer en toute sécurité les résultats de sortie de l'IA localement. Cela permet de tirer pleinement parti de la puissance de calcul de l'IA tout en protégeant la vie privée des données.

Les défis du chiffrement homomorphe complet dans les applications pratiques

Bien que la technologie FHE ait un grand potentiel, elle fait encore face à certains défis dans des applications pratiques. Le principal problème est que le calcul FHE nécessite une puissance de calcul extrêmement importante, que ce soit pour le chiffrement, le calcul ou le déchiffrement, le processus est très long.

Pour résoudre ce problème, certains projets tentent de construire un réseau de puissance de calcul FHE dédié. Par exemple, un projet a proposé une architecture de réseau combinant les caractéristiques de PoW et de PoS, et a lancé des dispositifs matériels spécialisés ainsi que des actifs NFT pour soutenir le fonctionnement du réseau.

L'importance de la technologie FHE

Si l'IA pouvait appliquer massivement la technologie du chiffrement homomorphe complet, cela stimulerait considérablement le développement de l'IA. Actuellement, de nombreux pays concentrent leurs efforts de réglementation de l'IA sur la sécurité des données et la protection de la vie privée, et la technologie FHE peut efficacement résoudre ces préoccupations.

De la sécurité nationale à la protection de la vie privée individuelle, l'application de la technologie FHE est très vaste. Dans la prochaine ère de l'IA, la technologie FHE pourrait devenir la dernière ligne de défense pour protéger la vie privée humaine. Avec la maturation continue de la technologie, nous avons des raisons d'attendre que FHE joue un rôle de plus en plus important à l'avenir.