Technologie FHE : la nouvelle frontière de la protection de la vie privée des données Blockchain

FHE : La nouvelle frontière de la protection de la vie privée des données

FHE( le chiffrement homomorphe complet ) est une technologie de cryptographie avancée qui permet de calculer directement sur des données chiffrées, tout en traitant les données de manière à protéger la vie privée. FHE a des applications potentielles dans plusieurs domaines tels que la finance, la santé et le cloud computing, mais en raison des coûts de calcul énormes, sa commercialisation nécessite encore du temps.

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Principe de base de FHE

Le cœur de la FHE est d'utiliser des polynômes pour masquer les données originales. Un système FHE simplifié peut inclure :

  • Choisissez un polynôme clé s(x)
  • Générer un polynôme aléatoire a(x)
  • Générer un petit polynôme de "bruit" e(x)
  • Texte clair chiffré m : c(x) = m + a(x)*s(x) + e(x)

Pour déchiffrer, il suffit de connaître s(x) pour récupérer le texte en clair. L'introduction de bruit est destinée à accroître la sécurité, mais elle pose également des défis - le bruit s'accumule avec les calculs et peut finalement empêcher un déchiffrement correct.

Pour résoudre le problème de bruit, FHE utilise plusieurs techniques :

  • Changement de clé : réduction de la taille du texte chiffré
  • Changement de module : réduire le budget de bruit
  • Auto-bootstrapping : réinitialiser le bruit à un niveau initial

Les solutions FHE actuelles reposent principalement sur la technologie d'auto-bootstrapping, mais les coûts de calcul restent très élevés.

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Défis auxquels est confronté le FHE

Le principal défi de l'FHE réside dans son énorme coût de calcul. On estime que le calcul FHE est environ 1 million de fois plus lent que le calcul ordinaire. Pour résoudre ce problème, la DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) des États-Unis a lancé le programme DPRIVE, visant à augmenter la vitesse de calcul FHE à 1/10 du calcul ordinaire.

Le plan DPRIVE s'attaque principalement aux aspects suivants :

  • Augmenter la longueur de mot du processeur
  • Développer des processeurs ASIC dédiés
  • Construire une architecture parallèle MIMD

Bien que les progrès soient lents, la technologie FHE reste d'une importance cruciale pour la protection des données sensibles, en particulier à l'ère post-quantique.

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Applications de FHE dans la blockchain

Dans le domaine de la blockchain, la FHE est principalement utilisée pour protéger la vie privée des données, les applications comprennent :

  • Protection de la vie privée sur la chaîne
  • Confidentialité des données d'entraînement AI
  • Vote en ligne privé
  • Atténuation de l'MEV

Cependant, le FHE est également confronté à des défis tels que la réduction du débit du réseau et l'augmentation des exigences de fonctionnement des nœuds.

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Principaux projets FHE

Les principaux projets FHE actuels comprennent :

  • Zama : basé sur le schéma TFHE, fournit une pile de développement complète
  • Fhenix : Construire une solution de couche 2 Optimism axée sur la confidentialité
  • Privasea : se concentrer sur le calcul de données LLM
  • Inco Network : construire le Layer 1 FHE
  • Mind Network : combinaison du mode Restaking
  • Octra : utilise une technologie unique de hypergraphes pour réaliser FHE

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Perspectives

La technologie FHE en est encore à ses débuts et fait face à de nombreux défis. Cependant, avec le développement de puces dédiées et davantage d'investissements, le FHE devrait apporter des transformations profondes dans des domaines tels que la défense, la finance et la santé. Bien que le chemin vers la commercialisation soit long, le FHE, en tant qu'outil important de protection de la vie privée, a un immense potentiel de développement futur.

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Commentaire
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NewPumpamentalsvip
· 07-31 10:54
La vie privée est la pierre angulaire de la blockchain.
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NotFinancialAdvicevip
· 07-31 10:44
La technologie de chiffrement révolutionnaire est vraiment agréable.
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TopBuyerBottomSellervip
· 07-31 10:43
Puissance de calcul très chère et énergivore
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RugDocScientistvip
· 07-31 10:39
Les données privées sont très probablement
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