FHE : l'invisibilité de la Cryptographie

Le chiffrement entièrement homomorphe ( FHE ) est une technologie de cryptographie avancée qui permet d'effectuer des calculs directement sur des données chiffrées, protégeant ainsi la vie privée tout en traitant les données. FHE a de nombreux scénarios d'application potentiels, en particulier dans le domaine du traitement et de l'analyse des données nécessitant une protection de la vie privée, tels que la finance, la santé, l'informatique en nuage, l'apprentissage automatique, les systèmes de vote, l'Internet des objets, la protection de la vie privée sur blockchain, etc. Cependant, la commercialisation de FHE nécessite encore du temps, les principaux défis étant les coûts de calcul et de mémoire énormes liés à ses algorithmes et une évolutivité limitée.

Les principes de base de la FHE

Le cœur de la FHE est de masquer les informations originales à l'aide de polynômes. Les polynômes peuvent être transformés en problèmes d'algèbre linéaire et en calculs vectoriels, facilitant ainsi des opérations hautement optimisées par les ordinateurs modernes.

Le processus de cryptage de FHE comprend :

1. Choisir le polynôme de clé
2. Générer un polynôme aléatoire
3. Générer un petit polynôme "erreur"
4. Chiffrer le texte en clair avec le polynôme mentionné ci-dessus.

L'introduction de bruit vise à empêcher la déduction de la clé par des entrées répétées. Cependant, le bruit s'accumule avec les calculs, ce qui peut finalement entraîner une incapacité à déchiffrer. Pour résoudre ce problème, la FHE utilise les techniques suivantes :

• Changement de clé : compression de la taille des données chiffrées
• Changement de module : contrôler la croissance du bruit
• Auto-boot: réinitialiser le bruit à un niveau initial

Il existe déjà plusieurs implémentations concrètes de schémas FHE qui utilisent la technologie de l'auto-élévation.

Défis auxquels est confronté le FHE

Le principal défi de la FHE est le coût de calcul énorme. Par rapport à un calcul ordinaire, le calcul FHE peut être 500 millions de fois plus lent. La DARPA, l'agence des projets de recherche avancée de la défense des États-Unis (, a lancé le programme Dprive, dont l'objectif est d'augmenter la vitesse de calcul de la FHE à 1/10 de celle du calcul ordinaire. Ce programme aborde principalement les aspects suivants :

1. Augmenter la longueur des mots du processeur
2. Développement de processeurs ASIC spécialisés
3. Construire une architecture parallèle MIMD

Malgré des progrès lents, la technologie FHE a toujours une signification unique pour la protection des données sensibles, en particulier dans des domaines tels que le militaire, la santé et la finance.

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Application de la FHE dans la blockchain

Dans le domaine de la blockchain, FHE est principalement utilisé pour protéger la vie privée des données, les directions d'application incluent :

• Confidentialité sur la chaîne
• Confidentialité des données d'entraînement de l'IA
• Vote en ligne privé
• Examen des transactions privées sur la chaîne
• Solutions MEV

Mais FHE fait également face à des défis tels que l'augmentation considérable des coûts d'exécution pour les vérificateurs.

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Principaux projets FHE

Actuellement, la plupart des projets FHE utilisent des technologies construites par Zama, telles que Fhenix, Privasea, Inco Network, Mind Network, etc. Ces projets se distinguent principalement par leur modèle commercial.

Zama a construit une pile de développement blockchain + IA relativement complète basée sur le schéma TFHE.

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Octra utilise une technologie originale basée sur des hypergraphes pour réaliser la FHE, construisant un nouveau langage de contrat intelligent et un protocole de consensus.

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Perspectives

La technologie FHE en est encore à ses débuts et fait face à de nombreux défis :

• Efficacité des performances faible
• La difficulté du projet est élevée
• Perspectives commerciales peu claires
• Investissement en capital insuffisant

Mais avec le développement de puces FHE dédiées et la demande dans des domaines clés tels que la défense, la finance et la santé, la technologie FHE devrait connaître une percée. FHE a le potentiel de libérer les données privées et de se combiner avec des technologies futures telles que les algorithmes quantiques, entraînant des impacts profonds.

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