Explorer la technologie du chiffrement homomorphe complet : un outil de protection de la vie privée à l'ère de l'IA
Récemment, bien que le marché du chiffrement ne soit pas très volatile, certaines nouvelles technologies commencent à mûrir progressivement. Parmi elles, la technologie de chiffrement homomorphe complet (Fully Homomorphic Encryption, FHE) est une direction qui mérite d'être suivie. En mai de cette année, le fondateur d'Ethereum, Vitalik Buterin, a également publié un article sur le FHE, suscitant de larges discussions au sein de l'industrie.
Pour comprendre ce concept complexe de FHE, nous devons d'abord saisir la signification de "chiffrement" et "homomorphe", ainsi que les raisons pour lesquelles nous devons réaliser le "chiffrement homomorphe complet".
chiffrement des concepts de base
Le chiffrement est une méthode couramment utilisée pour protéger la sécurité des informations. Par exemple, Alice souhaite transmettre un message secret "1314 520" à Bob par l'intermédiaire d'un tiers C. Pour garantir la confidentialité, Alice peut multiplier chaque chiffre par 2 pour effectuer un chiffrement simple, le transformant en "2628 1040". Lorsque Bob reçoit le message, il lui suffit de diviser chaque chiffre par 2 pour restaurer l'information originale. C'est une forme de chiffrement symétrique de base.
Chiffrement homomorphique
Le chiffrement homomorphique va plus loin, car il permet de réaliser des calculs directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de les déchiffrer au préalable. Supposons qu'Alice, âgée de 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 de sa maison pour 12 mois (400 yuans par mois). Alice peut chiffrer 400 et 12 en les multipliant chacun par 2, puis demander à un tiers C de calculer le résultat de 800 × 24. Après que C ait trouvé 19200, Alice divise le résultat par 4 pour obtenir le montant correct de la facture d'électricité de 4800 yuans. Dans ce processus, C ne connaît ni le montant réel de la facture d'électricité ni le nombre de mois, ce qui illustre les caractéristiques du chiffrement homomorphique.
Nécessité du chiffrement homomorphe complet
Cependant, le chiffrement homomorphique simple peut être compromis. Par exemple, C peut déduire les données originales par une méthode d'essai et d'erreur. Par conséquent, des techniques de chiffrement homomorphe complet plus complexes sont nécessaires. Le chiffrement homomorphe complet permet d'exécuter un nombre arbitraire d'opérations d'addition et de multiplication sur des données chiffrées, augmentant considérablement la difficulté de déchiffrement. Cela fait du chiffrement homomorphe complet une avancée importante dans le domaine de la cryptographie, et ce n'est qu'après que Gentry et d'autres chercheurs ont proposé de nouvelles idées en 2009 que le chiffrement homomorphe complet a commencé à être réalisé.
Les perspectives d'application de l'FHE dans le domaine de l'IA
La technologie FHE a un large éventail de perspectives d'application dans le domaine de l'IA. L'entraînement des modèles d'IA nécessite une grande quantité de données, mais de nombreuses données soulèvent des problèmes de confidentialité. Le FHE peut permettre à des modèles d'IA de calculer et d'apprendre à partir de données chiffrées tout en protégeant la confidentialité des données. Plus précisément :
Les propriétaires de données peuvent chiffrer des données sensibles avec un chiffrement homomorphe complet.
Fournir des données chiffrées à l'IA pour calculer
Résultat de chiffrement généré par l'IA
Le propriétaire des données déchiffre les résultats en toute sécurité sur site.
Cette méthode protège à la fois la vie privée des données originales et tire pleinement parti de la puissance de calcul de l'IA, réalisant ainsi l'objectif du "à la fois".
Projets FHE et applications pratiques
Plusieurs projets explorent déjà la technologie FHE, tels que Zama, Privasea et Mind Network. Prenons l'exemple d'une application de reconnaissance faciale, le chiffrement homomorphe complet permet à l'IA de déterminer si une personne est réelle sans exposer les informations faciales de l'utilisateur.
Cependant, le calcul FHE nécessite une immense puissance de calcul. Pour résoudre ce problème, certains projets construisent des réseaux de puissance de calcul et des infrastructures associées. Par exemple, un projet a lancé des produits matériels similaires à des équipements de minage, ainsi qu'un "certificat de travail" émis sous forme de NFT, destiné à inciter les utilisateurs à participer à la construction du réseau.
L'importance du FHE
Avec la généralisation des technologies d'IA, les problèmes de confidentialité des données deviennent de plus en plus préoccupants. De la vie privée personnelle à la sécurité nationale, la technologie FHE a des applications importantes potentielles. Par exemple, dans le domaine militaire, le FHE peut permettre à toutes les parties d'utiliser des technologies d'IA tout en protégeant des informations sensibles. Dans la vie quotidienne, du déverrouillage par reconnaissance faciale sur les téléphones au traitement des données privées, le FHE pourrait jouer un rôle important.
Si la technologie de chiffrement homomorphe complet (FHE) peut vraiment mûrir, elle deviendra la dernière ligne de défense pour protéger la vie privée humaine à l'ère de l'IA, ayant des répercussions profondes sur les individus, les entreprises et les pays.
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
10 J'aime
Récompense
10
3
Partager
Commentaire
0/400
ForkYouPayMe
· Il y a 2h
Vitalik Buterin sortira encore une fois ?
Voir l'originalRépondre0
BasementAlchemist
· Il y a 2h
Vitalik Buterin est encore en train de montrer ses connaissances.
Voir l'originalRépondre0
gas_guzzler
· Il y a 3h
On dirait que Vitalik Buterin étudie tout récemment.
Technologie FHE : le gardien de la vie privée à l'ère de l'IA
Explorer la technologie du chiffrement homomorphe complet : un outil de protection de la vie privée à l'ère de l'IA
Récemment, bien que le marché du chiffrement ne soit pas très volatile, certaines nouvelles technologies commencent à mûrir progressivement. Parmi elles, la technologie de chiffrement homomorphe complet (Fully Homomorphic Encryption, FHE) est une direction qui mérite d'être suivie. En mai de cette année, le fondateur d'Ethereum, Vitalik Buterin, a également publié un article sur le FHE, suscitant de larges discussions au sein de l'industrie.
Pour comprendre ce concept complexe de FHE, nous devons d'abord saisir la signification de "chiffrement" et "homomorphe", ainsi que les raisons pour lesquelles nous devons réaliser le "chiffrement homomorphe complet".
chiffrement des concepts de base
Le chiffrement est une méthode couramment utilisée pour protéger la sécurité des informations. Par exemple, Alice souhaite transmettre un message secret "1314 520" à Bob par l'intermédiaire d'un tiers C. Pour garantir la confidentialité, Alice peut multiplier chaque chiffre par 2 pour effectuer un chiffrement simple, le transformant en "2628 1040". Lorsque Bob reçoit le message, il lui suffit de diviser chaque chiffre par 2 pour restaurer l'information originale. C'est une forme de chiffrement symétrique de base.
Chiffrement homomorphique
Le chiffrement homomorphique va plus loin, car il permet de réaliser des calculs directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de les déchiffrer au préalable. Supposons qu'Alice, âgée de 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 de sa maison pour 12 mois (400 yuans par mois). Alice peut chiffrer 400 et 12 en les multipliant chacun par 2, puis demander à un tiers C de calculer le résultat de 800 × 24. Après que C ait trouvé 19200, Alice divise le résultat par 4 pour obtenir le montant correct de la facture d'électricité de 4800 yuans. Dans ce processus, C ne connaît ni le montant réel de la facture d'électricité ni le nombre de mois, ce qui illustre les caractéristiques du chiffrement homomorphique.
Nécessité du chiffrement homomorphe complet
Cependant, le chiffrement homomorphique simple peut être compromis. Par exemple, C peut déduire les données originales par une méthode d'essai et d'erreur. Par conséquent, des techniques de chiffrement homomorphe complet plus complexes sont nécessaires. Le chiffrement homomorphe complet permet d'exécuter un nombre arbitraire d'opérations d'addition et de multiplication sur des données chiffrées, augmentant considérablement la difficulté de déchiffrement. Cela fait du chiffrement homomorphe complet une avancée importante dans le domaine de la cryptographie, et ce n'est qu'après que Gentry et d'autres chercheurs ont proposé de nouvelles idées en 2009 que le chiffrement homomorphe complet a commencé à être réalisé.
Les perspectives d'application de l'FHE dans le domaine de l'IA
La technologie FHE a un large éventail de perspectives d'application dans le domaine de l'IA. L'entraînement des modèles d'IA nécessite une grande quantité de données, mais de nombreuses données soulèvent des problèmes de confidentialité. Le FHE peut permettre à des modèles d'IA de calculer et d'apprendre à partir de données chiffrées tout en protégeant la confidentialité des données. Plus précisément :
Cette méthode protège à la fois la vie privée des données originales et tire pleinement parti de la puissance de calcul de l'IA, réalisant ainsi l'objectif du "à la fois".
Projets FHE et applications pratiques
Plusieurs projets explorent déjà la technologie FHE, tels que Zama, Privasea et Mind Network. Prenons l'exemple d'une application de reconnaissance faciale, le chiffrement homomorphe complet permet à l'IA de déterminer si une personne est réelle sans exposer les informations faciales de l'utilisateur.
Cependant, le calcul FHE nécessite une immense puissance de calcul. Pour résoudre ce problème, certains projets construisent des réseaux de puissance de calcul et des infrastructures associées. Par exemple, un projet a lancé des produits matériels similaires à des équipements de minage, ainsi qu'un "certificat de travail" émis sous forme de NFT, destiné à inciter les utilisateurs à participer à la construction du réseau.
L'importance du FHE
Avec la généralisation des technologies d'IA, les problèmes de confidentialité des données deviennent de plus en plus préoccupants. De la vie privée personnelle à la sécurité nationale, la technologie FHE a des applications importantes potentielles. Par exemple, dans le domaine militaire, le FHE peut permettre à toutes les parties d'utiliser des technologies d'IA tout en protégeant des informations sensibles. Dans la vie quotidienne, du déverrouillage par reconnaissance faciale sur les téléphones au traitement des données privées, le FHE pourrait jouer un rôle important.
Si la technologie de chiffrement homomorphe complet (FHE) peut vraiment mûrir, elle deviendra la dernière ligne de défense pour protéger la vie privée humaine à l'ère de l'IA, ayant des répercussions profondes sur les individus, les entreprises et les pays.