FHE (chiffrement homomorphe complet) est une technologie de chiffrement avancée qui permet d'effectuer des calculs directement sur des données chiffrées, tout en protégeant la confidentialité des données. Cette technologie a des perspectives d'application vastes dans des domaines sensibles à la confidentialité des données, tels que la finance, la santé et le cloud computing. Cependant, la commercialisation de FHE fait encore face à de nombreux défis, principalement en raison de ses énormes coûts de calcul et de mémoire, ainsi que d'une évolutivité insuffisante.
Principes de base de FHE
La pensée centrale de FHE est de cacher les données d'origine grâce à des opérations polynomiales complexes. Plus précisément :
Choisissez un polynôme clé s(x)
Générer un polynôme aléatoire a(x)
Générer un petit polynôme de "bruit" e(x)
Texte en clair m : c(x) = m + a(x)*s(x) + e(x)
Lors de la décryption, il suffit de connaître la clé s(x) pour pouvoir récupérer m à partir de c(x). L'introduction de polynômes aléatoires et de bruit vise à renforcer la sécurité et à empêcher la déduction de régularités par des entrées répétées simples.
Mais l'introduction de bruit a également présenté des défis - à mesure que le nombre de calculs augmente, le bruit peut s'accumuler, ce qui peut finalement empêcher un déchiffrement correct. Pour résoudre ce problème, l'FHE a adopté plusieurs techniques :
Changement de clé : réduire la taille du texte chiffré
Changement de module : contrôle de la croissance du bruit
Bootstrap : réinitialiser le bruit à son niveau initial
Parmi eux, Bootstrap est la clé pour réaliser le véritable FHE, mais c'est aussi l'opération qui consomme le plus de ressources de calcul.
Les défis auxquels est confronté le FHE
Le principal problème de l'FHE est l'efficacité de calcul faible. Même pour des calculs simples, le coût de calcul sous l'FHE peut être des centaines de millions de fois plus élevé que celui des calculs ordinaires. Pour améliorer cette situation, la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) a lancé en 2021 le programme DPRIVE, dont l'objectif est d'augmenter la vitesse de calcul de l'FHE à 1/10 celle des calculs ordinaires. Ce programme se concentre principalement sur les aspects suivants :
Augmenter la longueur de mot du processeur pour prendre en charge des moduli plus grands.
Développer des processeurs ASIC dédiés
Construire une architecture parallèle MIMD
Bien que le projet DPRIVE touche à sa fin, il semble que les progrès ne soient pas à la hauteur des attentes. Cela indique que la commercialisation de la technologie FHE prendra encore du temps.
Applications de la FHE dans la blockchain
Dans le domaine de la blockchain, la FHE est principalement utilisée pour protéger la confidentialité des données, les cas d'application incluent :
Protection de la vie privée sur la chaîne
Confidentialité des données d'entraînement de l'IA
Vote en chaîne privé
Examen des transactions privées sur la chaîne
Solutions potentielles pour le MEV
Cependant, le coût de calcul élevé de FHE pose également des défis à son application dans la blockchain, ce qui pourrait réduire considérablement le débit du réseau.
Projets principaux de FHE
Les principaux projets dans le domaine de la FHE comprennent :
Zama : Basé sur le schéma TFHE, fournit une pile de développement FHE complète.
Fhenix : construire un Optimism Layer 2 axé sur la confidentialité
Privasea : engagé dans l'application de FHE dans le calcul des données LLM
Inco Network : construire un réseau Layer 1 basé sur FHE
Arcium : fusionne plusieurs technologies cryptographiques telles que FHE, MPC et ZK.
Mind Network : Explorer l'application de FHE dans le domaine du Restaking
Octra : utilise une technologie de hypergraphes unique pour réaliser FHE
Perspectives d'avenir
Bien que la technologie FHE en soit encore à ses débuts et fasse face à de nombreux défis, son potentiel en matière de protection de la vie privée ne doit pas être sous-estimé. Avec l'investissement accru en capital et en talents, ainsi que le développement de matériel spécialisé, la FHE pourrait connaître des percées significatives à l'avenir. En particulier dans des domaines tels que la défense, la finance et la santé, où les exigences en matière de confidentialité des données sont extrêmement élevées, la FHE pourrait entraîner des transformations profondes.
La mise en œuvre des puces FHE sera une étape clé dans la commercialisation de cette technologie. Actuellement, plusieurs entreprises telles qu'Intel, Chain Reaction et Optalysys explorent ce domaine. Une fois que les puces FHE seront matures, associées à des technologies de pointe telles que l'informatique quantique, elles devraient libérer un énorme potentiel d'innovation.
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JustHereForMemes
· 07-16 08:45
Fini les fioritures, revenons à 0 et 1.
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MissedAirdropBro
· 07-15 14:20
Pensez moins compliqué, restez terre à terre, il suffit de mémoriser les données privées sur la Blockchain, ce n'est pas si difficile.
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TokenGuru
· 07-15 05:23
Le développement des ressources consomme trop de ressources, n'est-ce pas encore un piège traditionnel pour se faire prendre pour des cons ?
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StablecoinAnxiety
· 07-13 09:29
Je ne comprends pas... Je sais juste que cette chose va changer le monde.
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GasFeeCry
· 07-13 09:26
Je ne peux plus jouer, les dépenses sont si élevées.
Technologie FHE : Analyse de l'avenir du calcul privé et des applications Blockchain
FHE : Le futur de la computation privée
FHE (chiffrement homomorphe complet) est une technologie de chiffrement avancée qui permet d'effectuer des calculs directement sur des données chiffrées, tout en protégeant la confidentialité des données. Cette technologie a des perspectives d'application vastes dans des domaines sensibles à la confidentialité des données, tels que la finance, la santé et le cloud computing. Cependant, la commercialisation de FHE fait encore face à de nombreux défis, principalement en raison de ses énormes coûts de calcul et de mémoire, ainsi que d'une évolutivité insuffisante.
Principes de base de FHE
La pensée centrale de FHE est de cacher les données d'origine grâce à des opérations polynomiales complexes. Plus précisément :
Lors de la décryption, il suffit de connaître la clé s(x) pour pouvoir récupérer m à partir de c(x). L'introduction de polynômes aléatoires et de bruit vise à renforcer la sécurité et à empêcher la déduction de régularités par des entrées répétées simples.
Mais l'introduction de bruit a également présenté des défis - à mesure que le nombre de calculs augmente, le bruit peut s'accumuler, ce qui peut finalement empêcher un déchiffrement correct. Pour résoudre ce problème, l'FHE a adopté plusieurs techniques :
Parmi eux, Bootstrap est la clé pour réaliser le véritable FHE, mais c'est aussi l'opération qui consomme le plus de ressources de calcul.
Les défis auxquels est confronté le FHE
Le principal problème de l'FHE est l'efficacité de calcul faible. Même pour des calculs simples, le coût de calcul sous l'FHE peut être des centaines de millions de fois plus élevé que celui des calculs ordinaires. Pour améliorer cette situation, la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) a lancé en 2021 le programme DPRIVE, dont l'objectif est d'augmenter la vitesse de calcul de l'FHE à 1/10 celle des calculs ordinaires. Ce programme se concentre principalement sur les aspects suivants :
Bien que le projet DPRIVE touche à sa fin, il semble que les progrès ne soient pas à la hauteur des attentes. Cela indique que la commercialisation de la technologie FHE prendra encore du temps.
Applications de la FHE dans la blockchain
Dans le domaine de la blockchain, la FHE est principalement utilisée pour protéger la confidentialité des données, les cas d'application incluent :
Cependant, le coût de calcul élevé de FHE pose également des défis à son application dans la blockchain, ce qui pourrait réduire considérablement le débit du réseau.
Projets principaux de FHE
Les principaux projets dans le domaine de la FHE comprennent :
Perspectives d'avenir
Bien que la technologie FHE en soit encore à ses débuts et fasse face à de nombreux défis, son potentiel en matière de protection de la vie privée ne doit pas être sous-estimé. Avec l'investissement accru en capital et en talents, ainsi que le développement de matériel spécialisé, la FHE pourrait connaître des percées significatives à l'avenir. En particulier dans des domaines tels que la défense, la finance et la santé, où les exigences en matière de confidentialité des données sont extrêmement élevées, la FHE pourrait entraîner des transformations profondes.
La mise en œuvre des puces FHE sera une étape clé dans la commercialisation de cette technologie. Actuellement, plusieurs entreprises telles qu'Intel, Chain Reaction et Optalysys explorent ce domaine. Une fois que les puces FHE seront matures, associées à des technologies de pointe telles que l'informatique quantique, elles devraient libérer un énorme potentiel d'innovation.