Chiffrement homomorphe complet ( FHE ) Analyse de la technologie : Principes, applications et perspectives d'avenir

Récemment, le marché du chiffrement a connu peu de fluctuations, nous offrant plus de temps pour nous concentrer sur le développement des technologies émergentes. Bien que le marché du chiffrement en 2024 puisse ne pas être aussi spectaculaire que les années précédentes, certaines nouvelles technologies sont en train de mûrir progressivement, y compris le sujet que nous allons aborder aujourd'hui : le chiffrement homomorphe complet (Fully Homomorphic Encryption, abrégé FHE).

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

Concept de base du chiffrement

La méthode de chiffrement la plus basique est bien connue de tous. Par exemple, Alice souhaite transmettre un message secret à Bob : "1314 520". Si le message doit être transmis par un tiers C tout en garantissant la confidentialité de l'information, une méthode simple consiste à multiplier chaque chiffre par 2 pour le chiffrer, ce qui donne "2628 1040". Lorsque Bob le reçoit, il lui suffit de diviser chaque chiffre par 2 pour déchiffrer le message original d'Alice. Cette méthode est le chiffrement symétrique le plus basique.

Chiffrement homomorphique

Maintenant, supposons qu'Alice n'ait que 7 ans et qu'elle ne sache effectuer que des opérations très 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, chaque mois coûtant 400 yuans. Cependant, multiplier 400 par 12 est trop complexe pour elle et elle ne peut pas le calculer. De plus, elle ne veut pas que les autres sachent les détails de la facture d'électricité.

Dans ce cas, Alice peut utiliser une méthode simple de chiffrement homomorphe. Elle multiplie 400 et 12 par 2 pour les chiffrer, devenant 800 et 24, puis demande à C de calculer le résultat de 800 multiplié par 24. Après que C a calculé 19200, il le dit à Alice, qui divise ensuite le résultat par 2 puis encore par 2, obtenant le montant total correct de la facture d'électricité de 4800 yuans.

Ceci est un exemple simple de chiffrement homomorphique de multiplication. 800 multiplié par 24 est en fait une représentation de 400 multiplié par 12, les formes avant et après la transformation étant identiques, d'où le terme "homomorphe". Cette méthode permet à des entités non fiables de réaliser des calculs 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 peut déduire les données originales d'Alice par une méthode d'exhaustion, il faudra alors des méthodes de chiffrement plus avancées, c'est là que le chiffrement homomorphe complet entre en jeu.

Le chiffrement homomorphe complet permet d'effectuer un nombre arbitraire d'opérations d'addition et de multiplication sur des données chiffrées, et pas seulement un nombre d'opérations spécifiques. Cela augmente considérablement la difficulté de décryptage et élimine presque la possibilité pour des tiers d'espionner des données privées.

Ce n'est qu'en 2009 que la nouvelle approche proposée par Gentry et d'autres chercheurs a réellement ouvert la possibilité du chiffrement homomorphe complet. Cette technologie est considérée comme l'un des Saint Graals du domaine de la cryptographie.

Scénarios d'application du chiffrement homomorphe complet

La technologie FHE a une valeur d'application potentielle dans plusieurs domaines, en particulier dans le domaine de l'IA.

Au cours du processus d'entraînement de l'IA, la protection de la vie privée des grandes quantités de données a toujours été un problème épineux. La technologie FHE peut bien résoudre ce problème :

1. Chiffrer les données sensibles selon la méthode FHE
2. Utiliser les données chiffrées pour effectuer des calculs AI
3. AI sort les résultats chiffrés
4. L'utilisateur déchiffre les résultats localement

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

Les défis du chiffrement homomorphe complet dans les applications pratiques

Bien que la technologie FHE ait un grand potentiel, elle fait encore face à d'énormes défis dans les applications pratiques, principalement en raison de ses coûts de calcul élevés. Pour résoudre ce problème, certains projets tentent de construire des réseaux de puissance de calcul dédiés et des infrastructures de soutien.

Par exemple, certains projets ont proposé une architecture de réseau similaire à PoW+PoS pour résoudre le problème de la puissance de calcul. Ils ont lancé des dispositifs matériels spécialisés pour le minage, ainsi que des actifs NFT similaires à des certificats de travail. Ces tentatives visent à établir un réseau de puissance de calcul solide, ouvrant la voie à une application à grande échelle du chiffrement homomorphe complet.

Perspectives d'avenir pour le chiffrement homomorphe complet

Si l'IA pouvait appliquer massivement la technologie de chiffrement homomorphe complet, cela ferait considérablement avancer le développement de l'IA, en particulier en matière de sécurité des données et de protection de la vie privée. De la sécurité nationale à la protection de la vie privée personnelle, la technologie FHE a un large éventail de perspectives d'application.

Aujourd'hui, avec le développement rapide de l'IA, la question de la vie privée des données devient de plus en plus importante. Si la technologie FHE peut véritablement mûrir, elle deviendra sans aucun doute la dernière ligne de défense de l'humanité pour protéger la vie privée à l'ère numérique. Avec les progrès technologiques constants, nous avons des raisons d'espérer que la FHE pourra jouer un rôle important dans davantage de domaines à l'avenir, fournissant un soutien technologique solide pour la sécurité des données et la protection de la vie privée.