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

Bien que le marché des cryptomonnaies ait été plutôt calme récemment, certaines technologies émergentes continuent de mûrir, parmi lesquelles le chiffrement homomorphe complet (Fully Homomorphic Encryption, abrégé en FHE) est une technologie qui mérite d'être surveillée. En mai de cette année, le fondateur d'Ethereum, Vitalik Buterin, a également publié un article sur le FHE, suscitant de larges discussions dans le secteur.

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

Concepts de base du chiffrement

Le chiffrement est une méthode courante pour protéger la sécurité des informations. Par exemple, Alice souhaite transmettre l'information "1314 520" à Bob via un tiers C, sans que C ne connaisse le contenu. Elle peut utiliser une méthode de chiffrement symétrique simple, en multipliant chaque chiffre par 2, ce qui donne "2628 1040". Bob peut déchiffrer le message en le divisant par 2. Cette méthode permet de réaliser une communication confidentielle sans avoir confiance dans l'expéditeur.

Chiffrement homomorphique de principe

Le chiffrement homomorphique va plus loin, permettant d'effectuer des calculs spécifiques sur des données chiffrées sans avoir besoin de les déchiffrer au préalable. Par exemple, Alice doit calculer le montant total de sa facture d'électricité de 400 yuans sur 12 mois, mais elle ne sait pas faire des calculs complexes. Elle peut chiffrer 400 et 12 en les multipliant chacun par 2, permettant à un tiers de confiance C de calculer le résultat de 800 × 24. Une fois que C obtient 19200, Alice peut diviser par 4 pour obtenir la réponse correcte de 4800 yuans. Dans ce processus, C ne connaît pas le montant réel de la facture d'électricité ni le nombre de mois.

La nécessité du chiffrement homomorphe complet

Cependant, le chiffrement homomorphique simple est facile à casser. Le chiffrement homomorphe complet rend la tâche beaucoup plus difficile en introduisant un bruit plus complexe et en permettant un nombre arbitraire d'opérations d'addition et de multiplication. Il peut traiter des problèmes mathématiques plus complexes, et pas seulement des calculs simples. En 2009, la nouvelle approche proposée par Gentry et d'autres chercheurs a ouvert la voie à la mise en œuvre du chiffrement homomorphe complet.

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

La technologie FHE a un large éventail d'applications dans le domaine de l'IA. Les modèles d'IA nécessitent une grande quantité de données pour l'entraînement, mais de nombreuses données ont une forte confidentialité. Le FHE permet de protéger la confidentialité des données tout en permettant à l'IA de calculer et d'apprendre :

1. Chiffrement homomorphe complet des données sensibles
2. Entrer les données chiffrées dans l'IA pour effectuer des calculs
3. Résultats de chiffrement sortis par l'IA
4. L'utilisateur déchiffre le résultat en toute sécurité sur son appareil local.

Cette méthode permet à l'IA d'accomplir des tâches sans accéder aux données brutes, résolvant efficacement le conflit entre la confidentialité des données et le développement de l'IA.

Le développement des projets de chiffrement homomorphe complet

Il existe déjà plusieurs projets liés au FHE, tels que Zama, Privasea et Mind Network. Prenons l'exemple de Privasea, qui propose des scénarios d'application comme la reconnaissance faciale, capable de déterminer si une personne est réelle sans divulguer d'informations sensibles. Pour répondre aux exigences de puissance de calcul élevées du FHE, Privasea a conçu une architecture réseau spéciale et des équipements matériels.

Signification et perspectives du chiffrement homomorphe complet

Avec la généralisation de la technologie IA, les problèmes de confidentialité des données deviennent de plus en plus préoccupants. De la sécurité nationale à la vie privée individuelle, la technologie FHE pourrait devenir la dernière ligne de défense pour protéger les données. Elle peut non seulement favoriser le développement conforme de l'IA, mais aussi jouer un rôle important dans divers scénarios sensibles.

Dans les dix prochaines années, l'IA pourrait s'intégrer profondément dans nos vies. Si la technologie FHE peut vraiment mûrir, elle fournira des outils puissants pour protéger la vie privée des humains à l'ère de l'IA.