Une brève analyse du chiffrement entièrement homomorphe FHE : principes techniques, scénarios d'application et projets associés

Auteur original : Haotian

L'article de Vitaliks sur le FHE (Fully Homomorphic Encryption) a été publiéain a inspiré tout le monde à explorer et à imaginer de nouvelles technologies de cryptage. À mon avis, FHE est en effet un cran au-dessus de la technologie ZKP en termes d'imagination et peut aider AI+Crypto à être mis en œuvre dans davantage de scénarios d'application. Comment faut-il comprendre cela ?

1) Définition : le cryptage entièrement homomorphe FHE peut réaliser le fonctionnement des données cryptées sous une forme spécifique sans se soucier de l'exposition des données et de la confidentialité. En revanche, ZKP ne peut résoudre le problème de la transmission cohérente des données que dans un état crypté. La partie destinataire des données peut uniquement vérifier que les données soumises par la partie concernée sont authentiques. Il s'agit d'un système de transmission par chiffrement point à point ; bien que le chiffrement entièrement homomorphe ne limite pas la portée du sujet de l'opération, il peut donc être considéré comme un schéma d'opération de chiffrement plusieurs-à-plusieurs.

2) Comment ça marche : Les opérations informatiques traditionnelles sont effectuées sur des données en texte brut. Si les données sont cryptées, elles doivent être déchiffrées avant le calcul, ce qui exposera inévitablement des données privées. Le chiffrement homomorphe construit un schéma de chiffrement spécial qui peut effectuer des transformations homomorphes sur le texte chiffré afin que le résultat de l'opération reste le même que celui du texte en clair. Dans un système de chiffrement homomorphe, l'ajout de texte en clair équivaut à la multiplication du texte chiffré (une règle), donc si vous souhaitez ajouter des données en texte clair, il vous suffit de multiplier le texte chiffré (équivalence).

En bref, le chiffrement homomorphique utilise des modifications homomorphes spéciales pour que les données dans l'état de texte chiffré produisent le même résultat que le texte brut. Il suffit de s’assurer des caractéristiques de correspondance homomorphe des règles de fonctionnement.

3) Scénarios d'application : dans le domaine Internet traditionnel, le cryptage entièrement homomorphe FHE peut être appliqué à un large éventail de domaines tels que le stockage en nuage, la biométrie, la santé, la finance, la publicité, le séquençage de gènes, etc. En prenant comme exemple la biométrie, les empreintes digitales personnelles , iris, visages et autres données biométriques sont toutes des données sensibles. L'utilisation de la technologie FHE permet de comparer et de vérifier ces données dans l'état chiffré du serveur ; de même, la fragmentation des données dans le domaine de la santé depuis de nombreuses années peut être brisée par FHE, permettant à différentes structures médicales de mener des analyses et des modélisations conjointes sans partager les données originales.

Dans le domaine de la cryptographie, l'espace applicatif FHE peut également impliquer plusieurs scénarios nécessitant de la confidentialité, tels que les jeux, la gouvernance des votes DAO, la protection MEV, les transactions de confidentialité, la conformité réglementaire, etc. Prenons l'exemple du scénario de jeu : la plateforme effectue des calculs pour promouvoir le jeu sans espionner les cartes entre les mains des joueurs, rendant le jeu plus équitable ;

En prenant le vote DAO comme exemple, les baleines peuvent participer à la gouvernance du vote sans exposer leur adresse ni le nombre de votes, et le protocole peut générer des résultats de vote grâce à des calculs. De plus, les utilisateurs peuvent transmettre des transactions cryptées à Mempool pour éviter la divulgation d'informations privées telles que l'adresse cible et le montant du transfert. Dans un autre exemple, dans un scénario réglementaire, le gouvernement peut surveiller le pool de financement et supprimer les actifs des adresses liées aux noirs sans vérifier les données confidentielles des transactions juridiques.

4) Inconvénients : Il convient de noter que l'environnement informatique dans lequel les ordinateurs effectuent des opérations de routine en texte brut est souvent plus complexe. En plus de l'addition, de la soustraction, de la multiplication et de la division, il existe également des boucles conditionnelles, des jugements de portes logiques, etc., tandis que le cryptage semi-homomorphe et le cryptage entièrement homomorphe ne peuvent être effectués rapidement que par addition et multiplication. Des opérations plus complexes nécessitent une combinaison et une superposition, ce qui augmentera en conséquence la demande en puissance de calcul.

Par conséquent, en théorie, le chiffrement entièrement homomorphe peut prendre en charge n’importe quel calcul, mais en raison de goulots d’étranglement en termes de performances et des caractéristiques des algorithmes, les types et la complexité des calculs homomorphes pouvant être exécutés efficacement sont très limités. De manière générale, les calculs complexes nécessiteront une grande puissance de calcul. Par conséquent, le processus technique de mise en œuvre du chiffrement entièrement homomorphe est en réalité un problème. développement processus d'optimisation des algorithmes et d'optimisation du contrôle des coûts de puissance de calcul, en se concentrant particulièrement sur les performances après l'accélération matérielle et l'amélioration de la puissance de calcul.

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À mon avis, bien que le cryptage entièrement homomorphe FHE soit difficile à mûrir et à appliquer dans un court laps de temps, en tant qu'extension et complément de la technologie ZKP, il peut fournir une grande valeur de support pour l'informatique de confidentialité à grand modèle d'IA, la modélisation conjointe des données d'IA, Formation collaborative sur l'IA, transactions de conformité de confidentialité Crypto et extension de scénario Crypto.

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