Chiffrement homomorphe complet : l'outil de protection de la vie privée à l'ère de l'IA
Récemment, le marché des cryptomonnaies est en baisse, ce qui nous donne plus de temps pour nous concentrer sur le développement de certaines nouvelles technologies. Bien que la volatilité du marché en 2024 ne soit pas aussi intense que les années précédentes, certaines nouvelles technologies sont en train de mûrir progressivement, y compris le chiffrement homomorphe complet (Fully Homomorphic Encryption, abrégé en FHE) que nous allons discuter aujourd'hui.
Pour comprendre le concept complexe de FHE, nous devons d'abord clarifier ce que signifie "chiffrement", "homomorphe", et pourquoi il faut "complet".
Concepts de base du chiffrement
Nous sommes tous familiers avec la méthode de chiffrement la plus simple. Par exemple, si Alice veut envoyer un nombre secret à Bob, "1314 520", mais ne veut pas que le tiers qui transmet l'information sache ce que c'est. Elle peut utiliser une méthode de chiffrement simple : multiplier chaque chiffre par 2. Ainsi, l'information transmise devient "2628 1040". Lorsque Bob la reçoit, il lui suffit de diviser chaque chiffre par 2 pour obtenir l'information originale.
Cette méthode de chiffrement symétrique permet à deux personnes d'échanger des informations en toute sécurité sans faire confiance à l'expéditeur.
Chiffrement homomorphique
Maintenant, considérons un scénario plus complexe. Supposons qu'Alice n'ait que 7 ans et qu'elle ne sache faire que les multiplications et les divisions les plus basiques. Elle doit calculer la facture d'électricité de 12 mois à la maison, 400 yuan par mois, mais elle ne sait pas faire une multiplication aussi complexe.
Alice ne voulait pas que les autres sachent le montant exact de la facture d'électricité et le nombre de mois, alors elle a adopté une méthode astucieuse. Elle a multiplié 400 et 12 par 2, puis a demandé à une personne C capable de faire des calculs complexes de l'aider à calculer le résultat de 800 multiplié par 24. C a trouvé que le résultat était 19200, et après l'avoir dit à Alice, celle-ci a ensuite divisé ce résultat par 4 (c'est-à-dire divisé par 2 deux fois), obtenant ainsi le montant total correct de la facture d'électricité de 4800元.
Ceci est un exemple simple de chiffrement homomorphique de multiplication. 800 multiplié par 24 est en fait une représentation de 400 multiplié par 12, la forme restant inchangée avant et après le chiffrement, c'est pourquoi on l'appelle "homomorphe". Cette méthode permet à Alice de déléguer des calculs à un tiers non fiable tout en protégeant des informations sensibles.
Pourquoi avons-nous besoin du "chiffrement homomorphe complet"
Cependant, les problèmes du monde réel sont souvent plus complexes. Si C est suffisamment intelligent, il pourrait déchiffrer le chiffre qu'Alice devait initialement calculer par méthode d'épuisement. Cela nécessite une technologie de "chiffrement homomorphe complet" plus avancée pour résoudre le problème.
Le chiffrement homomorphe complet permet d'effectuer un nombre illimité d'opérations d'addition et de multiplication sur des données chiffrées, et pas seulement des opérations spécifiques ou un nombre limité. Cela augmente considérablement la difficulté de décryptage, rendant presque impossible pour un tiers de jeter un coup d'œil aux données originales.
La technologie de chiffrement homomorphe complet n'a connu des avancées significatives qu'en 2009, devenant ainsi un jalon important dans le domaine de la cryptographie.
Scénarios d'application du chiffrement homomorphe complet : à titre d'exemple, l'IA
Un domaine d'application important de la technologie FHE est l'intelligence artificielle. Il est bien connu que les systèmes d'IA puissants nécessitent une grande quantité de données pour l'entraînement, mais ces données soulèvent souvent des problèmes de confidentialité. Le FHE offre une solution possible à cette contradiction :
Chiffrer les données sensibles avec la méthode FHE
Entraîner un modèle d'IA avec des données chiffrées
AI produit le résultat du chiffrement.
Cette méthode permet à l'IA d'effectuer des calculs et d'apprendre sans jamais accéder aux données originales. Les propriétaires de données peuvent déchiffrer les résultats en toute sécurité sur site, tirant parti de la puissance de calcul de l'IA tout en protégeant la vie privée des données.
Actuellement, plusieurs projets explorent l'application de la technologie FHE dans le domaine de l'IA. L'un des projets propose un scénario d'application très intéressant : la reconnaissance faciale. Cela permet à la machine de déterminer s'il s'agit d'une vraie personne tout en garantissant qu'aucune information sensible sur le visage n'est divulguée.
Cependant, l'application pratique du chiffrement homomorphe complet fait encore face à certains défis, principalement en raison de la nécessité de ressources de calcul énormes. Pour cela, certains projets construisent des réseaux de calcul spécialisés et des infrastructures de soutien pour prendre en charge le calcul du chiffrement homomorphe complet.
La signification de FHE
Si l'IA pouvait appliquer massivement la technologie de chiffrement homomorphe complet (FHE), cela allégerait considérablement la pression sur la sécurité des données et la protection de la vie privée auxquelles le développement de l'IA est actuellement confronté. De la sécurité nationale à la vie privée individuelle, le FHE pourrait devenir la dernière ligne de défense pour protéger les données à l'ère de l'IA.
Avec le développement rapide de la technologie AI, nous pouvons prévoir que, dans un avenir proche, la technologie FHE pourrait jouer un rôle important dans davantage de domaines, offrant une protection de la vie privée plus solide tout en nous permettant de profiter des commodités de l'AI.
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TheShibaWhisperer
· Il y a 6h
Peut-on aussi chiffrer les images inappropriées ?
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Hulin
· Il y a 10h
arbres vieux et bruyants
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NftMetaversePainter
· Il y a 11h
*ajuste le monocle numérique* enfin, une poésie algorithmique digne de notre paradigme post-physique
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SadMoneyMeow
· Il y a 11h
La vie privée est vraiment trop importante.
Voir l'originalRépondre0
CompoundPersonality
· Il y a 11h
Le chiffrement de la puissance de calcul peut-il être supporté ?
Chiffrement homomorphe complet FHE : Révolution de la protection de la vie privée à l'ère de l'IA
Chiffrement homomorphe complet : l'outil de protection de la vie privée à l'ère de l'IA
Récemment, le marché des cryptomonnaies est en baisse, ce qui nous donne plus de temps pour nous concentrer sur le développement de certaines nouvelles technologies. Bien que la volatilité du marché en 2024 ne soit pas aussi intense que les années précédentes, certaines nouvelles technologies sont en train de mûrir progressivement, y compris le chiffrement homomorphe complet (Fully Homomorphic Encryption, abrégé en FHE) que nous allons discuter aujourd'hui.
Pour comprendre le concept complexe de FHE, nous devons d'abord clarifier ce que signifie "chiffrement", "homomorphe", et pourquoi il faut "complet".
Concepts de base du chiffrement
Nous sommes tous familiers avec la méthode de chiffrement la plus simple. Par exemple, si Alice veut envoyer un nombre secret à Bob, "1314 520", mais ne veut pas que le tiers qui transmet l'information sache ce que c'est. Elle peut utiliser une méthode de chiffrement simple : multiplier chaque chiffre par 2. Ainsi, l'information transmise devient "2628 1040". Lorsque Bob la reçoit, il lui suffit de diviser chaque chiffre par 2 pour obtenir l'information originale.
Cette méthode de chiffrement symétrique permet à deux personnes d'échanger des informations en toute sécurité sans faire confiance à l'expéditeur.
Chiffrement homomorphique
Maintenant, considérons un scénario plus complexe. Supposons qu'Alice n'ait que 7 ans et qu'elle ne sache faire que les multiplications et les divisions les plus basiques. Elle doit calculer la facture d'électricité de 12 mois à la maison, 400 yuan par mois, mais elle ne sait pas faire une multiplication aussi complexe.
Alice ne voulait pas que les autres sachent le montant exact de la facture d'électricité et le nombre de mois, alors elle a adopté une méthode astucieuse. Elle a multiplié 400 et 12 par 2, puis a demandé à une personne C capable de faire des calculs complexes de l'aider à calculer le résultat de 800 multiplié par 24. C a trouvé que le résultat était 19200, et après l'avoir dit à Alice, celle-ci a ensuite divisé ce résultat par 4 (c'est-à-dire divisé par 2 deux fois), obtenant ainsi le montant total correct de la facture d'électricité de 4800元.
Ceci est un exemple simple de chiffrement homomorphique de multiplication. 800 multiplié par 24 est en fait une représentation de 400 multiplié par 12, la forme restant inchangée avant et après le chiffrement, c'est pourquoi on l'appelle "homomorphe". Cette méthode permet à Alice de déléguer des calculs à un tiers non fiable tout en protégeant des informations sensibles.
Pourquoi avons-nous besoin du "chiffrement homomorphe complet"
Cependant, les problèmes du monde réel sont souvent plus complexes. Si C est suffisamment intelligent, il pourrait déchiffrer le chiffre qu'Alice devait initialement calculer par méthode d'épuisement. Cela nécessite une technologie de "chiffrement homomorphe complet" plus avancée pour résoudre le problème.
Le chiffrement homomorphe complet permet d'effectuer un nombre illimité d'opérations d'addition et de multiplication sur des données chiffrées, et pas seulement des opérations spécifiques ou un nombre limité. Cela augmente considérablement la difficulté de décryptage, rendant presque impossible pour un tiers de jeter un coup d'œil aux données originales.
La technologie de chiffrement homomorphe complet n'a connu des avancées significatives qu'en 2009, devenant ainsi un jalon important dans le domaine de la cryptographie.
Scénarios d'application du chiffrement homomorphe complet : à titre d'exemple, l'IA
Un domaine d'application important de la technologie FHE est l'intelligence artificielle. Il est bien connu que les systèmes d'IA puissants nécessitent une grande quantité de données pour l'entraînement, mais ces données soulèvent souvent des problèmes de confidentialité. Le FHE offre une solution possible à cette contradiction :
Cette méthode permet à l'IA d'effectuer des calculs et d'apprendre sans jamais accéder aux données originales. Les propriétaires de données peuvent déchiffrer les résultats en toute sécurité sur site, tirant parti de la puissance de calcul de l'IA tout en protégeant la vie privée des données.
Actuellement, plusieurs projets explorent l'application de la technologie FHE dans le domaine de l'IA. L'un des projets propose un scénario d'application très intéressant : la reconnaissance faciale. Cela permet à la machine de déterminer s'il s'agit d'une vraie personne tout en garantissant qu'aucune information sensible sur le visage n'est divulguée.
Cependant, l'application pratique du chiffrement homomorphe complet fait encore face à certains défis, principalement en raison de la nécessité de ressources de calcul énormes. Pour cela, certains projets construisent des réseaux de calcul spécialisés et des infrastructures de soutien pour prendre en charge le calcul du chiffrement homomorphe complet.
La signification de FHE
Si l'IA pouvait appliquer massivement la technologie de chiffrement homomorphe complet (FHE), cela allégerait considérablement la pression sur la sécurité des données et la protection de la vie privée auxquelles le développement de l'IA est actuellement confronté. De la sécurité nationale à la vie privée individuelle, le FHE pourrait devenir la dernière ligne de défense pour protéger les données à l'ère de l'IA.
Avec le développement rapide de la technologie AI, nous pouvons prévoir que, dans un avenir proche, la technologie FHE pourrait jouer un rôle important dans davantage de domaines, offrant une protection de la vie privée plus solide tout en nous permettant de profiter des commodités de l'AI.