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

Récemment, le marché est plutôt calme, 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 peut-être pas aussi spectaculaire que les années précédentes, certaines nouvelles technologies atteignent progressivement leur maturité. Le sujet que nous allons aborder aujourd'hui est l'une d'entre elles : le chiffrement homomorphe complet (Fully Homomorphic Encryption, abrégé FHE).

Pour comprendre ce concept complexe de FHE, nous devons d'abord clarifier les significations de "chiffrement" et "homomorphe", ainsi que la raison pour laquelle nous mettons l'accent sur le mot "complet".

Chiffrement des concepts de base

La méthode de chiffrement la plus simple est bien connue de tous. Par exemple, si Alice souhaite envoyer un message secret à Bob, "1314 520", mais ne veut pas que le tiers C sache le contenu. Elle peut adopter une méthode de chiffrement simple : multiplier chaque chiffre par 2, ce qui donne "2628 1040". Lorsque Bob reçoit le message, il lui suffit de diviser chaque chiffre par 2 pour obtenir l'information originale. C'est une forme de chiffrement symétrique de base.

Chiffrement homomorphique

Maintenant, supposons qu'Alice n'a que 7 ans et ne sait effectuer que les opérations les plus simples de multiplication et de division par 2. Elle doit calculer le total des frais d'électricité de la maison pour 12 mois, où chaque mois coûte 400 yuans. Mais elle ne veut pas effectuer des multiplications complexes et ne veut pas que les autres sachent le montant exact des frais d'électricité.

À ce moment-là, Alice peut utiliser la méthode du chiffrement homomorphique. Elle multiplie 400 par 2 pour obtenir 800, multiplie 12 par 2 pour obtenir 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 4, obtenant ainsi le montant total correct de 4800 yuans.

Ceci est un exemple simple de chiffrement homomorphique par multiplication. 800 multiplié par 24 est en fait le mapping de 400 multiplié par 12, la forme reste la même avant et après le chiffrement, c'est pourquoi on l'appelle "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 est suffisamment intelligent, il pourrait déchiffrer les données originales d'Alice par méthode d'exploration exhaustive. Cela nécessite une technologie de "chiffrement homomorphe complet" plus puissante.

Le chiffrement homomorphe complet permet d'effectuer un nombre arbitraire d'opérations d'addition et de multiplication sur des données chiffrées, et ce, sans se limiter à des types ou à des quantités d'opérations spécifiques. Cela augmente considérablement la difficulté de décryptage et élimine presque la possibilité pour des tiers d'espionner les données privées.

La technologie du chiffrement homomorphe complet n'a connu des avancées décisives qu'en 2009, et elle est considérée comme le Saint Graal du domaine de la cryptographie.

Scénarios d'application de la technologie FHE

La technologie FHE a un large éventail de perspectives d'application dans le domaine de l'IA. Comme nous le savons tous, des systèmes d'IA puissants nécessitent une formation sur des données massives, mais de nombreuses données ont une grande valeur de confidentialité. La technologie FHE peut bien résoudre ce paradoxe.

Plus précisément, le propriétaire des données peut :

1. Utiliser la méthode FHE pour chiffrer les données sensibles
2. Fournir les données chiffrées au système d'IA pour le calcul.
3. Les systèmes d'IA produisent des résultats de chiffrement.

Étant donné que les systèmes d'IA (en particulier l'IA générative) traitent essentiellement des vecteurs plutôt que de comprendre la sémantique, ils peuvent traiter directement des données chiffrées. Les propriétaires de données peuvent ensuite déchiffrer les résultats en toute sécurité sur place, réalisant ainsi l'objectif d'exploiter la puissance de calcul de l'IA tout en protégeant la vie privée.

Cette méthode peut être appliquée à plusieurs domaines, comme la reconnaissance faciale, etc. Elle permet à la machine de déterminer s'il s'agit d'un véritable humain tout en protégeant les informations faciales de l'utilisateur contre une collecte directe.

Les défis de la technologie FHE

Bien que la technologie FHE ait un grand potentiel, elle fait encore face à certains défis dans son application pratique, principalement en raison des énormes coûts de calcul. Pour résoudre ce problème, certains projets tentent de mettre en place des réseaux de puissance de calcul dédiés.

Par exemple, certains projets ont proposé une architecture réseau combinant les caractéristiques de PoW et de PoS, et ont développé du matériel de minage spécialisé ainsi que des installations connexes telles que des certificats de travail NFT, afin de fournir un soutien de puissance de calcul suffisant pour les applications FHE.

L'importance du chiffrement homomorphe complet pour le développement de l'IA

Si la technologie FHE peut être appliquée à grande échelle dans le domaine de l'IA, cela stimulera considérablement le développement de l'IA. Actuellement, de nombreux pays concentrent leur réglementation sur la sécurité des données et la protection de la vie privée. La technologie FHE pourrait devenir la clé pour résoudre ces problèmes.

Des questions de sécurité nationale à la protection de la vie privée individuelle, les scénarios d'application de la technologie FHE sont omniprésents. Dans l'ère de l'IA à venir, la technologie FHE pourrait devenir la dernière ligne de défense pour protéger la vie privée humaine.