Le potentiel et les défis de la technologie FHE dans la protection de la vie privée et les applications Blockchain
La cryptographie homomorphe (Fully Homomorphic Encryption, FHE) est une technologie prometteuse dans le domaine de la cryptographie, dont l'avantage essentiel réside dans sa capacité à effectuer des calculs directement sur des données chiffrées sans avoir besoin de les déchiffrer. Cette caractéristique offre un soutien puissant pour la protection de la vie privée et le traitement des données. FHE a de vastes perspectives d'application dans plusieurs domaines, notamment la finance, la santé, l'informatique en nuage, l'apprentissage automatique, les systèmes de vote, l'Internet des objets et la protection de la vie privée dans le Blockchain. Cependant, bien que le potentiel de FHE soit immense, son chemin vers la commercialisation fait encore face à de nombreux défis.
Avantages et cas d'utilisation de FHE
Le principal avantage de la FHE réside dans la protection de la vie privée. Par exemple, lorsqu'une entreprise a besoin d'utiliser la capacité de calcul d'une autre entreprise pour analyser des données, mais ne souhaite pas que l'autre partie ait accès au contenu des données, la FHE peut jouer un rôle clé. Le propriétaire des données peut transmettre les données chiffrées à la partie de calcul pour analyse, les résultats de calcul restant chiffrés, et le propriétaire des données peut obtenir les résultats de l'analyse après déchiffrement. Ce mécanisme protège efficacement la vie privée des données tout en permettant à la partie de calcul de réaliser le travail nécessaire.
Pour des secteurs sensibles aux données, comme la finance et la santé, ce mécanisme de protection de la vie privée est particulièrement important. Avec le développement rapide de l'informatique en nuage et de l'intelligence artificielle, la sécurité des données devient de plus en plus une priorité. L'FHE peut offrir une protection du calcul multipartite dans ces scénarios, permettant à chaque partie de collaborer sans exposer d'informations privées. Dans la technologie Blockchain, l'FHE améliore la transparence et la sécurité du traitement des données grâce à des fonctionnalités telles que la protection de la vie privée sur la chaîne et l'examen des transactions privées.
Comparaison entre FHE et d'autres technologies de cryptage
Dans le domaine du Web3, FHE, preuves à divulgation nulle de connaissance (ZK), calcul multipartite (MPC) et environnement d'exécution de confiance (TEE) sont les principales méthodes de protection de la vie privée. Contrairement à ZK, FHE peut effectuer diverses opérations sur des données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer les données au préalable. MPC permet aux parties de calculer dans un contexte de données chiffrées, sans avoir à partager d'informations privées. TEE fournit un calcul dans un environnement sécurisé, mais la flexibilité du traitement des données est relativement limitée.
Ces technologies cryptographiques ont chacune leurs avantages, mais en ce qui concerne le soutien aux tâches de calcul complexes, FHE se distingue particulièrement. Cependant, FHE fait encore face à des problèmes de coûts de calcul élevés et de mauvaise évolutivité dans les applications pratiques, ce qui limite ses performances dans les applications en temps réel.
Les limitations et défis de FHE
Bien que la base théorique de la FHE soit solide, elle rencontre des défis pratiques dans les applications commerciales :
Coût de calcul à grande échelle : FHE nécessite d'importantes ressources de calcul, et par rapport aux calculs non chiffrés, ses coûts augmentent considérablement. Pour les calculs de polynômes de haut degré, le temps de traitement augmente de manière polynomiale, ce qui rend difficile la satisfaction des exigences de calcul en temps réel. Réduire les coûts nécessite de s'appuyer sur un matériel spécialisé, mais cela augmente également la complexité de déploiement.
Capacité opérationnelle limitée : Bien que la FHE puisse effectuer des opérations d'addition et de multiplication sur des données chiffrées, le support pour des opérations non linéaires complexes est limité, ce qui constitue un goulot d'étranglement pour les applications d'intelligence artificielle impliquant des réseaux de neurones profonds. Les solutions FHE actuelles sont principalement adaptées au calcul linéaire et aux calculs polynomiaux simples, tandis que l'application de modèles non linéaires est considérablement restreinte.
Complexité du support multi-utilisateur : FHE fonctionne bien dans des scénarios à utilisateur unique, mais la complexité du système augmente considérablement lorsqu'il s'agit de jeux de données multi-utilisateurs. Bien qu'il existe des cadres FHE à plusieurs clés qui permettent d'opérer sur des jeux de données chiffrés avec différentes clés, la gestion des clés et la complexité de l'architecture du système augmentent de manière significative.
La combinaison de FHE et de l'intelligence artificielle
À l'ère actuelle axée sur les données, l'intelligence artificielle est largement utilisée dans plusieurs domaines, mais les préoccupations concernant la confidentialité des données rendent souvent les utilisateurs réticents à partager des informations sensibles. L'FHE fournit une solution de protection de la vie privée dans le domaine de l'IA. Dans le contexte du cloud computing, les données sont généralement chiffrées lors de leur transmission et de leur stockage, mais elles sont souvent en texte clair lors du traitement. Grâce à l'FHE, les données des utilisateurs peuvent être traitées tout en restant chiffrées, garantissant ainsi la confidentialité des données.
Cet avantage est particulièrement important dans le cadre de réglementations telles que le RGPD, qui exigent que les utilisateurs aient le droit d'être informés des méthodes de traitement des données et garantissent que les données sont protégées lors de leur transmission. Le chiffrement de bout en bout de FHE assure la conformité et la sécurité des données.
Applications de FHE dans la Blockchain et projets connexes
FHE est principalement utilisé dans la Blockchain pour protéger la vie privée des données, y compris la confidentialité sur la chaîne, la confidentialité des données d'entraînement AI, la confidentialité des votes sur la chaîne et la révision des transactions privées sur la chaîne, etc. Actuellement, plusieurs projets utilisent la technologie FHE pour promouvoir la réalisation de la protection de la vie privée :
Solution FHE construite sur la technologie TFHE, axée sur les opérations booléennes et les opérations sur des entiers de faible longueur, et a construit une pile de développement FHE pour les applications Blockchain et IA.
Développé un nouveau langage de contrat intelligent et une bibliothèque HyperghraphFHE, adaptés aux réseaux Blockchain.
Utiliser la FHE pour réaliser la protection de la vie privée dans les réseaux de calcul AI, prenant en charge divers modèles AI.
Combiner FHE et intelligence artificielle pour offrir un environnement AI décentralisé et respectueux de la vie privée.
En tant que solution Layer 2 d'Ethereum, prend en charge les FHE Rollups et les FHE Coprocessors, compatible avec EVM et prend en charge les contrats intelligents écrits en Solidity.
Conclusion
FHE, en tant que technologie avancée capable d'exécuter des calculs sur des données chiffrées, présente des avantages significatifs en matière de protection de la vie privée des données. Bien que les applications commerciales actuelles de FHE soient confrontées à des problèmes de coûts de calcul élevés et de faible évolutivité, ces problèmes pourraient progressivement être résolus grâce à l'accélération matérielle et à l'optimisation des algorithmes. Avec le développement de la technologie Blockchain, FHE jouera un rôle de plus en plus important dans la protection de la vie privée et le calcul sécurisé. À l'avenir, FHE pourrait devenir la technologie centrale soutenant le calcul de protection de la vie privée, apportant une percée révolutionnaire en matière de sécurité des données.
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HodlKumamon
· Il y a 12h
Les bébés, la solution technique pour la confidentialité est assurée !
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SolidityStruggler
· Il y a 12h
La technologie est sans aucun doute bonne, mais son application est vraiment nécessaire.
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SurvivorshipBias
· Il y a 12h
Ce truc ressemble clairement à une nouvelle spéculation dans le monde du capital.
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ApeShotFirst
· Il y a 12h
Cette technologie avance à toute vitesse, la Cryptographie est éternelle.
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LowCapGemHunter
· Il y a 12h
Encore des technologies incompréhensibles, et on va spéculer sur des concepts.
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BasementAlchemist
· Il y a 12h
Discussions en cours, je ne comprends pas pour l'instant, je suis juste dans le mouvement.
Technologie FHE : la clé de l'avenir de la protection de la vie privée avec Blockchain et l'IA
Le potentiel et les défis de la technologie FHE dans la protection de la vie privée et les applications Blockchain
La cryptographie homomorphe (Fully Homomorphic Encryption, FHE) est une technologie prometteuse dans le domaine de la cryptographie, dont l'avantage essentiel réside dans sa capacité à effectuer des calculs directement sur des données chiffrées sans avoir besoin de les déchiffrer. Cette caractéristique offre un soutien puissant pour la protection de la vie privée et le traitement des données. FHE a de vastes perspectives d'application dans plusieurs domaines, notamment la finance, la santé, l'informatique en nuage, l'apprentissage automatique, les systèmes de vote, l'Internet des objets et la protection de la vie privée dans le Blockchain. Cependant, bien que le potentiel de FHE soit immense, son chemin vers la commercialisation fait encore face à de nombreux défis.
Avantages et cas d'utilisation de FHE
Le principal avantage de la FHE réside dans la protection de la vie privée. Par exemple, lorsqu'une entreprise a besoin d'utiliser la capacité de calcul d'une autre entreprise pour analyser des données, mais ne souhaite pas que l'autre partie ait accès au contenu des données, la FHE peut jouer un rôle clé. Le propriétaire des données peut transmettre les données chiffrées à la partie de calcul pour analyse, les résultats de calcul restant chiffrés, et le propriétaire des données peut obtenir les résultats de l'analyse après déchiffrement. Ce mécanisme protège efficacement la vie privée des données tout en permettant à la partie de calcul de réaliser le travail nécessaire.
Pour des secteurs sensibles aux données, comme la finance et la santé, ce mécanisme de protection de la vie privée est particulièrement important. Avec le développement rapide de l'informatique en nuage et de l'intelligence artificielle, la sécurité des données devient de plus en plus une priorité. L'FHE peut offrir une protection du calcul multipartite dans ces scénarios, permettant à chaque partie de collaborer sans exposer d'informations privées. Dans la technologie Blockchain, l'FHE améliore la transparence et la sécurité du traitement des données grâce à des fonctionnalités telles que la protection de la vie privée sur la chaîne et l'examen des transactions privées.
Comparaison entre FHE et d'autres technologies de cryptage
Dans le domaine du Web3, FHE, preuves à divulgation nulle de connaissance (ZK), calcul multipartite (MPC) et environnement d'exécution de confiance (TEE) sont les principales méthodes de protection de la vie privée. Contrairement à ZK, FHE peut effectuer diverses opérations sur des données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer les données au préalable. MPC permet aux parties de calculer dans un contexte de données chiffrées, sans avoir à partager d'informations privées. TEE fournit un calcul dans un environnement sécurisé, mais la flexibilité du traitement des données est relativement limitée.
Ces technologies cryptographiques ont chacune leurs avantages, mais en ce qui concerne le soutien aux tâches de calcul complexes, FHE se distingue particulièrement. Cependant, FHE fait encore face à des problèmes de coûts de calcul élevés et de mauvaise évolutivité dans les applications pratiques, ce qui limite ses performances dans les applications en temps réel.
Les limitations et défis de FHE
Bien que la base théorique de la FHE soit solide, elle rencontre des défis pratiques dans les applications commerciales :
Coût de calcul à grande échelle : FHE nécessite d'importantes ressources de calcul, et par rapport aux calculs non chiffrés, ses coûts augmentent considérablement. Pour les calculs de polynômes de haut degré, le temps de traitement augmente de manière polynomiale, ce qui rend difficile la satisfaction des exigences de calcul en temps réel. Réduire les coûts nécessite de s'appuyer sur un matériel spécialisé, mais cela augmente également la complexité de déploiement.
Capacité opérationnelle limitée : Bien que la FHE puisse effectuer des opérations d'addition et de multiplication sur des données chiffrées, le support pour des opérations non linéaires complexes est limité, ce qui constitue un goulot d'étranglement pour les applications d'intelligence artificielle impliquant des réseaux de neurones profonds. Les solutions FHE actuelles sont principalement adaptées au calcul linéaire et aux calculs polynomiaux simples, tandis que l'application de modèles non linéaires est considérablement restreinte.
Complexité du support multi-utilisateur : FHE fonctionne bien dans des scénarios à utilisateur unique, mais la complexité du système augmente considérablement lorsqu'il s'agit de jeux de données multi-utilisateurs. Bien qu'il existe des cadres FHE à plusieurs clés qui permettent d'opérer sur des jeux de données chiffrés avec différentes clés, la gestion des clés et la complexité de l'architecture du système augmentent de manière significative.
La combinaison de FHE et de l'intelligence artificielle
À l'ère actuelle axée sur les données, l'intelligence artificielle est largement utilisée dans plusieurs domaines, mais les préoccupations concernant la confidentialité des données rendent souvent les utilisateurs réticents à partager des informations sensibles. L'FHE fournit une solution de protection de la vie privée dans le domaine de l'IA. Dans le contexte du cloud computing, les données sont généralement chiffrées lors de leur transmission et de leur stockage, mais elles sont souvent en texte clair lors du traitement. Grâce à l'FHE, les données des utilisateurs peuvent être traitées tout en restant chiffrées, garantissant ainsi la confidentialité des données.
Cet avantage est particulièrement important dans le cadre de réglementations telles que le RGPD, qui exigent que les utilisateurs aient le droit d'être informés des méthodes de traitement des données et garantissent que les données sont protégées lors de leur transmission. Le chiffrement de bout en bout de FHE assure la conformité et la sécurité des données.
Applications de FHE dans la Blockchain et projets connexes
FHE est principalement utilisé dans la Blockchain pour protéger la vie privée des données, y compris la confidentialité sur la chaîne, la confidentialité des données d'entraînement AI, la confidentialité des votes sur la chaîne et la révision des transactions privées sur la chaîne, etc. Actuellement, plusieurs projets utilisent la technologie FHE pour promouvoir la réalisation de la protection de la vie privée :
Solution FHE construite sur la technologie TFHE, axée sur les opérations booléennes et les opérations sur des entiers de faible longueur, et a construit une pile de développement FHE pour les applications Blockchain et IA.
Développé un nouveau langage de contrat intelligent et une bibliothèque HyperghraphFHE, adaptés aux réseaux Blockchain.
Utiliser la FHE pour réaliser la protection de la vie privée dans les réseaux de calcul AI, prenant en charge divers modèles AI.
Combiner FHE et intelligence artificielle pour offrir un environnement AI décentralisé et respectueux de la vie privée.
En tant que solution Layer 2 d'Ethereum, prend en charge les FHE Rollups et les FHE Coprocessors, compatible avec EVM et prend en charge les contrats intelligents écrits en Solidity.
Conclusion
FHE, en tant que technologie avancée capable d'exécuter des calculs sur des données chiffrées, présente des avantages significatifs en matière de protection de la vie privée des données. Bien que les applications commerciales actuelles de FHE soient confrontées à des problèmes de coûts de calcul élevés et de faible évolutivité, ces problèmes pourraient progressivement être résolus grâce à l'accélération matérielle et à l'optimisation des algorithmes. Avec le développement de la technologie Blockchain, FHE jouera un rôle de plus en plus important dans la protection de la vie privée et le calcul sécurisé. À l'avenir, FHE pourrait devenir la technologie centrale soutenant le calcul de protection de la vie privée, apportant une percée révolutionnaire en matière de sécurité des données.