Chiffrement homomorphe complet : un outil de protection de la vie privée à l'ère de l'IA

Récemment, le marché des cryptomonnaies est devenu relativement calme, ce qui nous a donné plus de temps pour explorer certaines technologies émergentes. Bien que le marché des cryptos de 2024 ne soit pas aussi tumultueux que les années précédentes, il existe néanmoins certaines nouvelles technologies qui atteignent leur maturité. Le sujet que nous allons aborder aujourd'hui est l'une d'elles : le chiffrement homomorphe complet (Fully Homomorphic Encryption, abrégé FHE).

Pour comprendre ce concept complexe de FHE, nous devons d'abord comprendre ce qu'est le "chiffrement", ce qu'est "l'homomorphisme" et pourquoi il est nécessaire d'avoir "complet".

Chiffrement de base

La méthode de chiffrement la plus simple nous est familière. Par exemple, si Alice veut envoyer un message secret à Bob "1314 520", mais doit passer par un tiers C pour le transmettre. Pour assurer la confidentialité, Alice peut multiplier chaque chiffre par 2, transformant cela en "2628 1040". Bob, à la réception, divise chaque chiffre par 2 pour déchiffrer le message d'origine. C'est une méthode simple de chiffrement symétrique.

Chiffrement homomorphique avancé

Maintenant, supposons qu'Alice n'a que 7 ans et ne sait faire que les opérations de base de multiplication par 2 et de division par 2. Elle doit calculer la facture d'électricité de 12 mois à la maison, qui est de 400 yuans par mois, mais cela dépasse ses capacités de calcul. Elle ne veut pas que les autres sachent les informations spécifiques sur la facture d'électricité, alors elle a chiffré les données en multipliant par 2, demandant à C de calculer 800 multiplié par 24. Après que C ait trouvé 19200, Alice divise par 4 pour obtenir le montant réel dû de 4800 yuans.

Ceci est un exemple simple de chiffrement homomorphique multiplicatif. 800 multiplié par 24 est en réalité une représentation de 400 multiplié par 12, la forme avant et après le chiffrement étant identique, d'où le terme "homomorphe". Cette méthode permet de déléguer des calculs à des tiers non fiables tout en protégeant les données sensibles contre les fuites.

Pourquoi avons-nous besoin du "chiffrement homomorphe complet"

Cependant, les problèmes du monde réel sont souvent plus complexes. Si C peut déchiffrer les données originales d'Alice par une méthode d'exhaustion, alors un chiffrement plus avancé est nécessaire.

L'objectif du chiffrement homomorphe complet est de permettre l'exécution d'un nombre illimité d'opérations d'addition et de multiplication sur des données chiffrées, et pas seulement sur des opérations simples spécifiques. Cela permet de traiter des problèmes mathématiques plus complexes, tout en éliminant presque complètement la possibilité pour un tiers d'espionner les données originales grâce à un chiffrement multiple.

Jusqu'en 2009, la technologie de chiffrement homomorphique n'avait surmonté la limitation du "chiffrement homomorphique partiel". Les nouvelles idées proposées par Gentry et d'autres chercheurs ont ouvert la voie au chiffrement homomorphe complet.

Scénarios d'application du chiffrement homomorphe complet

Un des scénarios d'application importants de la technologie FHE est le domaine de l'intelligence artificielle. L'IA nécessite une grande quantité de données pour l'entraînement, mais de nombreuses données sont hautement sensibles. Le chiffrement homomorphique peut permettre à l'IA de traiter des données chiffrées tout en protégeant la confidentialité des données.

Plus précisément, les utilisateurs peuvent :

1. Chiffrer les données sensibles par chiffrement homomorphe complet
2. Fournir des données chiffrées à l'IA pour le calcul
3. L'IA renvoie le résultat chiffré

Les utilisateurs peuvent ensuite déchiffrer les résultats en toute sécurité sur leur machine locale, permettant ainsi d'exploiter la puissance de calcul de l'IA sans divulguer les données d'origine.

Cette méthode est particulièrement adaptée aux systèmes d'IA non supervisés, car ils traitent essentiellement des données vectorielles et n'ont pas besoin de comprendre la signification précise des entrées.

L'importance du chiffrer homomorphe complet à l'ère de l'IA

Avec la généralisation des technologies d'IA, les problèmes de confidentialité et de sécurité des données deviennent de plus en plus importants. De la déverrouillage par reconnaissance faciale sur les téléphones personnels à la protection des renseignements au niveau national, la technologie FHE pourrait devenir un outil de protection de la vie privée essentiel.

Cependant, les applications pratiques du chiffrement homomorphe complet (FHE) rencontrent encore des défis, principalement en raison de la nécessité de ressources de calcul importantes. Certains projets tentent de résoudre ce problème en établissant des réseaux de puissance de calcul spécialisés.

Si la technologie FHE peut être appliquée à grande échelle dans le domaine de l'IA, elle stimulera considérablement le développement de l'IA tout en apaisant les inquiétudes des gens concernant la confidentialité des données. Dans cette ère de l'information, le FHE pourrait devenir la dernière ligne de défense pour protéger la confidentialité des données personnelles et organisationnelles.