Technologie FHE : un outil de protection de la vie privée des données à l'ère de l'IA

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Chiffrement homomorphe complet FHE : un équilibre parfait entre la vie privée et le calcul

Récemment, le marché est resté calme, ce qui nous a donné plus de temps pour nous concentrer sur le développement de certaines technologies émergentes. Bien que le marché de la cryptographie en 2024 ne soit pas aussi spectaculaire que les années précédentes, certaines nouvelles technologies commencent à mûrir, y compris le sujet que nous allons aborder aujourd'hui : le chiffrement homomorphe complet (Fully Homomorphic Encryption, abrégé FHE).

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

En termes simples, clarifiez le sens et les cas d'application du chiffrement homomorphe complet FHE

Concept de base du chiffrement

Nous sommes tous très familiers avec la méthode de chiffrement la plus simple. Par exemple, Alice souhaite envoyer à Bob un message secret "1314 520". Pour garantir la sécurité de l'information, Alice peut multiplier chaque chiffre par 2 pour le chiffrer, devenant ainsi "2628 1040". Lorsque Bob reçoit le message, il lui suffit de diviser chaque chiffre par 2 pour déchiffrer l'information d'origine. Cette méthode simple de chiffrement symétrique permet aux deux parties de transmettre des informations en toute sécurité sans faire confiance à un tiers.

Chiffrement homomorphique avancé

Le chiffrement homomorphique va plus loin, il permet d'effectuer des calculs sur des données chiffrées sans avoir besoin de les déchiffrer au préalable. Imaginez que si Alice ne sait faire que les multiplications et divisions de base, mais doit calculer un problème complexe, comme le total de sa facture d'électricité pour 12 mois (400 yuan par mois).

Alice peut multiplier 400 et 12 par 2 pour le chiffrement, devenant 800 et 24, puis demander à un tiers de calculer 800×24. Après que le tiers ait obtenu le résultat 19200, Alice le divise par 4 pour obtenir le total correct de la facture d'électricité de 4800 yuans. Dans ce processus, le tiers ne peut pas connaître le montant réel de la facture d'électricité d'Alice ni le nombre de mois d'impayés, mais il aide à réaliser le calcul.

En termes simples, expliquons la signification et les cas d'application du chiffrement homomorphe complet FHE

Nécessité du chiffrement homomorphe complet

Cependant, le chiffrement homomorphique simple peut être compromis. Si un tiers est assez intelligent, il pourrait déduire les données originales par une méthode d'essai et d'erreur. C'est pourquoi nous avons besoin du "chiffrement homomorphe complet".

Le chiffrement homomorphe complet permet d'effectuer un nombre illimité d'opérations d'addition et de multiplication sur des données chiffrées, tout en garantissant l'exactitude des résultats une fois déchiffrés. Cette technologie peut traiter des calculs polynomiaux complexes et peut presque représenter la plupart des problèmes mathématiques du monde, et pas seulement des calculs arithmétiques simples.

Le chiffrement homomorphe complet n'a fait des progrès révolutionnaires qu'en 2009, cette technologie ayant longtemps été l'un des Saint Graal de la cryptographie.

Scénarios d'application du chiffrement homomorphe complet

La technologie FHE a des applications potentielles dans de nombreux domaines, parmi lesquels l'intelligence artificielle (IA) est une direction particulièrement attrayante.

Dans le domaine de l'IA, les données sont essentielles, mais la confidentialité des données est également cruciale. Le chiffrement homomorphe complet permet à l'IA de calculer et d'apprendre sans accéder aux données brutes. Plus précisément :

  1. Les propriétaires de données peuvent chiffrer des données sensibles avec un chiffrement homomorphe complet.
  2. Fournir les données chiffrées à l'IA pour traitement
  3. L'IA retourne le résultat du chiffrement
  4. Le propriétaire des données déchiffre les résultats localement

Cette méthode protège à la fois la vie privée des données et tire pleinement parti de la puissance de calcul de l'IA, atteignant ainsi l'objectif du "à la fois".

En termes simples, le chiffrement homomorphe complet (FHE) expliqué et ses cas d'application

Les défis de FHE dans la réalité

Bien que le chiffrement homomorphe complet (FHE) ait un avenir prometteur, il fait encore face à des défis dans les applications pratiques, principalement en raison des énormes coûts de calcul. Pour résoudre ce problème, certains projets développent du matériel et des architectures réseau spécialisés pour soutenir les calculs FHE.

Conclusion

Avec la vulgarisation des technologies d'IA, les problèmes de confidentialité des données deviennent de plus en plus importants. De la reconnaissance faciale sur les téléphones personnels à la sécurité de l'information au niveau national, la technologie FHE pourrait jouer un rôle crucial. Si le FHE peut vraiment mûrir, il deviendra la dernière ligne de défense pour protéger la vie privée à l'ère de l'IA, nous offrant la protection nécessaire de la vie privée tout en profitant des commodités technologiques.

En termes simples, explicons le chiffrement homomorphe complet FHE et ses cas d'application

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Commentaire
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ForkPrincevip
· Il y a 6h
Encore du marketing en cryptographie ?
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SnapshotBotvip
· Il y a 10h
On recommence à réchauffer les restes.
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DegenWhisperervip
· Il y a 11h
Cette technologie est vraiment trop compliquée.
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ProbablyNothingvip
· Il y a 11h
Oh putain incroyable ! Calculer des données en texte clair doit être aussi compliqué que ça.
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