Explorer le chiffrement homomorphe complet : un outil de protection de la vie privée à l'ère de l'IA
Récemment, bien que le marché des cryptomonnaies ne soit pas aussi spectaculaire que les années précédentes, certaines nouvelles technologies commencent néanmoins à mûrir. Parmi elles, le chiffrement homomorphe complet (Fully Homomorphic Encryption, abrégé en FHE) est une technologie à suivre.
Pour comprendre ce concept apparemment complexe de FHE, nous devons d'abord saisir les significations de "chiffrement" et "homomorphe", ainsi que la raison pour laquelle nous devons utiliser "complet".
Chiffrement de base
Le chiffrement est une méthode courante pour protéger la sécurité des informations. Par exemple, si Alice souhaite transmettre un message confidentiel à Bob via un tiers, elle peut utiliser une méthode de chiffrement simple en multipliant les chiffres par 2, transformant le message en "2628 1040". Bob, en le recevant, n'a qu'à diviser chaque chiffre par 2 pour déchiffrer et obtenir l'information originale. Cette méthode de chiffrement symétrique permet une transmission sécurisée des informations sans avoir confiance en un tiers.
Caractéristiques du chiffrement homomorphique
Le chiffrement homomorphique va encore plus loin, il permet de réaliser des calculs sur des données chiffrées sans avoir besoin de les déchiffrer au préalable. Imaginez un scénario : Alice, âgée de 7 ans, doit calculer les factures d'électricité pour 12 mois, à 400 yuans par mois, mais elle ne sait pas faire de calculs complexes et ne veut pas divulguer le montant exact. Elle peut chiffrer les chiffres (par exemple, en les multipliant tous par 2), puis demander à quelqu'un de calculer le résultat de 800×24. Une fois qu'elle obtient 19200, Alice n'a qu'à diviser par 4 pour savoir que la facture d'électricité réelle est de 4800 yuans. C'est un exemple simple de chiffrement homomorphique par multiplication.
La nécessité du chiffrement homomorphe complet
Cependant, le chiffrement homomorphique simple peut être compromis. Le chiffrement homomorphe complet rend le piratage presque impossible en introduisant un bruit plus complexe et en permettant un nombre arbitraire d'opérations d'addition et de multiplication. Il peut traiter des opérations polynomiales plus complexes, pouvant presque exprimer la grande majorité des problèmes mathématiques dans le monde, et pas seulement des calculs simples.
Le chiffrement homomorphe complet n'a connu des avancées significatives qu'en 2009, devenant une réalisation importante dans le domaine du chiffrement.
Application du chiffrement homomorphe complet dans le domaine de l'IA
La technologie FHE a un large potentiel d'application dans le domaine de l'IA. Actuellement, l'entraînement des modèles d'IA nécessite une grande quantité de données, mais de nombreuses données sont hautement sensibles. FHE peut résoudre ce paradoxe :
Utiliser le chiffrement homomorphe complet pour chiffrer les données sensibles
Utiliser des données chiffrées pour entraîner l'IA
Résultat de chiffrement de l'IA
L'utilisateur déchiffre les résultats en toute sécurité localement
Cette méthode protège à la fois la vie privée des données et n'affecte pas la capacité de calcul de l'IA, réalisant ainsi l'objectif de "à la fois... et...".
Cas d'utilisation pratiques du chiffrement homomorphe complet
Dans les applications pratiques, le FHE peut être utilisé pour résoudre des problèmes sensibles tels que la reconnaissance faciale. Il permet aux machines de déterminer s'il s'agit d'une vraie personne, tout en ne touchant à aucune information sensible sur le visage.
Cependant, le calcul FHE nécessite une puissance de calcul énorme. À cet effet, certains projets construisent des réseaux de puissance de calcul et des infrastructures associées. Par exemple, un projet a proposé une architecture de réseau combinant les caractéristiques de PoW et de PoS, et a lancé du matériel spécialisé ainsi que des actifs NFT similaires à un "certificat de travail".
L'importance du chiffrement homomorphe complet pour le développement de l'IA
Si la technologie du chiffrement homomorphe complet (FHE) peut être largement appliquée dans le domaine de l'IA, elle apportera d'énormes bénéfices à l'IA. Actuellement, de nombreux pays mettent l'accent sur la sécurité des données et la protection de la vie privée dans la réglementation de l'IA. L'application du FHE peut résoudre ces problèmes de manière fondamentale, permettant à l'IA d'exercer sa puissance tout en protégeant la vie privée.
De la sécurité nationale à la vie privée personnelle, l'importance de la technologie FHE est indéniable. Dans l'ère de l'IA qui s'annonce, le FHE pourrait devenir la dernière ligne de défense de l'humanité pour protéger la vie privée des données. Avec le développement constant de la technologie, nous espérons voir le FHE jouer un rôle unique dans davantage de domaines, contribuant à la sécurité et à la protection de la vie privée dans le monde numérique.
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NeverVoteOnDAO
· Il y a 23h
La vie privée ? Avoir de l'argent, c'est la vie privée !
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ColdWalletGuardian
· Il y a 23h
Enfin, je t'attendais, FHE
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DefiPlaybook
· Il y a 23h
chiffrement tellement amusant ? Ce rendement peut écraser l'APY !
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TokenAlchemist
· Il y a 23h
meh, c'est juste un autre théâtre de la sécurité. le vrai alpha est dans l'extraction de MEV tbh
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DaisyUnicorn
· Il y a 23h
La protection des données de Xiaohuaban en danse ~ est plus prometteuse qu'une licorne brillante.
Chiffrement homomorphe complet : une technologie révolutionnaire pour protéger la confidentialité des données à l'ère de l'IA
Explorer le chiffrement homomorphe complet : un outil de protection de la vie privée à l'ère de l'IA
Récemment, bien que le marché des cryptomonnaies ne soit pas aussi spectaculaire que les années précédentes, certaines nouvelles technologies commencent néanmoins à mûrir. Parmi elles, le chiffrement homomorphe complet (Fully Homomorphic Encryption, abrégé en FHE) est une technologie à suivre.
Pour comprendre ce concept apparemment complexe de FHE, nous devons d'abord saisir les significations de "chiffrement" et "homomorphe", ainsi que la raison pour laquelle nous devons utiliser "complet".
Chiffrement de base
Le chiffrement est une méthode courante pour protéger la sécurité des informations. Par exemple, si Alice souhaite transmettre un message confidentiel à Bob via un tiers, elle peut utiliser une méthode de chiffrement simple en multipliant les chiffres par 2, transformant le message en "2628 1040". Bob, en le recevant, n'a qu'à diviser chaque chiffre par 2 pour déchiffrer et obtenir l'information originale. Cette méthode de chiffrement symétrique permet une transmission sécurisée des informations sans avoir confiance en un tiers.
Caractéristiques du chiffrement homomorphique
Le chiffrement homomorphique va encore plus loin, il permet de réaliser des calculs sur des données chiffrées sans avoir besoin de les déchiffrer au préalable. Imaginez un scénario : Alice, âgée de 7 ans, doit calculer les factures d'électricité pour 12 mois, à 400 yuans par mois, mais elle ne sait pas faire de calculs complexes et ne veut pas divulguer le montant exact. Elle peut chiffrer les chiffres (par exemple, en les multipliant tous par 2), puis demander à quelqu'un de calculer le résultat de 800×24. Une fois qu'elle obtient 19200, Alice n'a qu'à diviser par 4 pour savoir que la facture d'électricité réelle est de 4800 yuans. C'est un exemple simple de chiffrement homomorphique par multiplication.
La nécessité du chiffrement homomorphe complet
Cependant, le chiffrement homomorphique simple peut être compromis. Le chiffrement homomorphe complet rend le piratage presque impossible en introduisant un bruit plus complexe et en permettant un nombre arbitraire d'opérations d'addition et de multiplication. Il peut traiter des opérations polynomiales plus complexes, pouvant presque exprimer la grande majorité des problèmes mathématiques dans le monde, et pas seulement des calculs simples.
Le chiffrement homomorphe complet n'a connu des avancées significatives qu'en 2009, devenant une réalisation importante dans le domaine du chiffrement.
Application du chiffrement homomorphe complet dans le domaine de l'IA
La technologie FHE a un large potentiel d'application dans le domaine de l'IA. Actuellement, l'entraînement des modèles d'IA nécessite une grande quantité de données, mais de nombreuses données sont hautement sensibles. FHE peut résoudre ce paradoxe :
Cette méthode protège à la fois la vie privée des données et n'affecte pas la capacité de calcul de l'IA, réalisant ainsi l'objectif de "à la fois... et...".
Cas d'utilisation pratiques du chiffrement homomorphe complet
Dans les applications pratiques, le FHE peut être utilisé pour résoudre des problèmes sensibles tels que la reconnaissance faciale. Il permet aux machines de déterminer s'il s'agit d'une vraie personne, tout en ne touchant à aucune information sensible sur le visage.
Cependant, le calcul FHE nécessite une puissance de calcul énorme. À cet effet, certains projets construisent des réseaux de puissance de calcul et des infrastructures associées. Par exemple, un projet a proposé une architecture de réseau combinant les caractéristiques de PoW et de PoS, et a lancé du matériel spécialisé ainsi que des actifs NFT similaires à un "certificat de travail".
L'importance du chiffrement homomorphe complet pour le développement de l'IA
Si la technologie du chiffrement homomorphe complet (FHE) peut être largement appliquée dans le domaine de l'IA, elle apportera d'énormes bénéfices à l'IA. Actuellement, de nombreux pays mettent l'accent sur la sécurité des données et la protection de la vie privée dans la réglementation de l'IA. L'application du FHE peut résoudre ces problèmes de manière fondamentale, permettant à l'IA d'exercer sa puissance tout en protégeant la vie privée.
De la sécurité nationale à la vie privée personnelle, l'importance de la technologie FHE est indéniable. Dans l'ère de l'IA qui s'annonce, le FHE pourrait devenir la dernière ligne de défense de l'humanité pour protéger la vie privée des données. Avec le développement constant de la technologie, nous espérons voir le FHE jouer un rôle unique dans davantage de domaines, contribuant à la sécurité et à la protection de la vie privée dans le monde numérique.