Marché des Cryptoactifs et développement de la technologie de Chiffrement homomorphique
Jusqu'au 13 octobre, une plateforme de données a montré les statistiques des principaux cryptoactifs :
La discussion autour du Bitcoin la semaine dernière a atteint 12,52K fois, en baisse de 0,98 % par rapport à la semaine précédente. Le prix de clôture de dimanche était de 63916 dollars, en hausse de 1,62 % par rapport à l'année précédente.
La discussion autour d'Ethereum la semaine dernière a atteint 3,63K fois, en hausse de 3,45% par rapport à la semaine précédente. Le prix de clôture de dimanche était de 2530 dollars, en baisse de 4% par rapport à l'année précédente.
La discussion sur TON la semaine dernière a atteint 782 fois, en baisse de 12,63 % par rapport à la semaine précédente. Le prix de clôture de dimanche était de 5,26 dollars, en légère baisse de 0,25 % par rapport à l'année précédente.
Le chiffrement homomorphique ( FHE ) est une technologie prometteuse dans le domaine de la cryptographie. Elle permet d'effectuer des opérations directement sur des données chiffrées sans déchiffrement, offrant un soutien solide pour la protection de la vie privée et le traitement des données. Le FHE peut être largement appliqué dans plusieurs domaines tels que la finance, la santé, le cloud computing, l'apprentissage automatique, les systèmes de vote, l'Internet des objets et la blockchain. Bien que les perspectives d'application soient vastes, la voie de commercialisation du FHE reste confrontée à de nombreux défis.
Le potentiel et les cas d'application de FHE
Le principal avantage du chiffrement homomorphique réside dans la protection de la vie privée. Par exemple, lorsqu'une entreprise a besoin d'utiliser la capacité de calcul d'une autre entreprise pour analyser des données, mais ne souhaite pas que l'autre partie ait accès au contenu spécifique, le FHE peut jouer un rôle. Le propriétaire des données peut transmettre les données chiffrées à la partie de calcul pour traitement, le résultat du calcul restant chiffré, et le propriétaire des données peut déchiffrer pour obtenir les résultats de l'analyse. Ce mécanisme protège à la fois la vie privée des données et permet d'accomplir les tâches de calcul nécessaires.
Ce mécanisme de protection de la vie privée est particulièrement important dans des secteurs sensibles aux données tels que la finance et la santé. Avec le développement de l'informatique en nuage et de l'intelligence artificielle, la sécurité des données devient de plus en plus un point focal. Le Chiffrement homomorphique (FHE) peut fournir une protection de calcul multipartite dans ces scénarios, permettant à toutes les parties de collaborer sans exposer d'informations sensibles. Dans la technologie blockchain, le FHE améliore la transparence et la sécurité du traitement des données grâce à des fonctionnalités telles que la protection de la vie privée sur la chaîne et l'examen des transactions privées.
Comparaison de FHE avec d'autres méthodes de chiffrement
Dans le domaine de Web3, FHE, preuve à divulgation nulle d'information (ZK), calcul multipartite (MPC) et environnement d'exécution de confiance (TEE) sont les principales méthodes de protection de la vie privée. Contrairement à ZK, FHE peut effectuer diverses opérations sur des données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer les données au préalable. MPC permet aux parties de calculer sans partager d'informations privées, même lorsque les données sont chiffrées. TEE fournit un environnement sécurisé pour le calcul, mais la flexibilité dans le traitement des données est relativement limitée.
Ces technologies de chiffrement ont chacune leurs avantages, mais en ce qui concerne le soutien aux tâches de calcul complexes, le chiffrement homomorphique se distingue particulièrement. Cependant, le chiffrement homomorphique fait face à des problèmes de coûts de calcul élevés et de mauvaise évolutivité dans les applications réelles, ce qui limite ses performances dans les applications en temps réel.
Limitations et défis du FHE
Bien que la base théorique de FHE soit solide, des défis pratiques ont été rencontrés dans son application commerciale :
Coût de calcul à grande échelle : Le chiffrement homomorphique nécessite d'importantes ressources de calcul, et par rapport à des calculs non chiffrés, son coût augmente considérablement. Pour les opérations de polynômes de haut degré, le temps de traitement augmente de manière polynomiale, rendant difficile la satisfaction des besoins de calcul en temps réel. Réduire les coûts nécessite de s'appuyer sur un matériel dédié pour l'accélération, mais cela augmente également la complexité de déploiement.
Capacité opérationnelle limitée : Bien que le chiffrement homomorphique (FHE) puisse effectuer des additions et des multiplications sur des données chiffrées, le support pour des opérations non linéaires complexes est limité, ce qui constitue un goulot d'étranglement pour les applications d'intelligence artificielle impliquant des réseaux de neurones profonds. Les schémas FHE actuels sont encore principalement adaptés aux calculs linéaires et aux calculs polynomiaux simples, tandis que les applications de modèles non linéaires sont considérablement limitées.
La complexité du support multi-utilisateur : Le FHE fonctionne bien dans des scénarios à utilisateur unique, mais la complexité du système augmente de manière significative lorsqu'il s'agit de jeux de données multi-utilisateurs. Bien que le cadre FHE à clés multiples permette d'opérer sur des jeux de données chiffrés avec différentes clés, la gestion des clés et la complexité de l'architecture du système augmentent considérablement.
Combinaison de FHE et de l'intelligence artificielle
Dans l'ère actuelle axée sur les données, l'intelligence artificielle est largement utilisée dans plusieurs domaines, mais les préoccupations concernant la vie privée des données amènent souvent les utilisateurs à ne pas vouloir partager des informations sensibles. Le Chiffrement homomorphique (FHE) offre une solution de protection de la vie privée dans le domaine de l'IA. Dans le contexte de l'informatique en nuage, les données sont généralement chiffrées pendant leur transmission et leur stockage, mais elles sont souvent en texte clair pendant le traitement. Grâce au FHE, les données des utilisateurs peuvent être traitées tout en restant en état de chiffrement, garantissant ainsi la confidentialité des données.
Cet avantage est particulièrement important dans le cadre de réglementations telles que le RGPD, qui exigent que les utilisateurs aient le droit d'être informés sur la manière dont leurs données sont traitées et garantissent que les données sont protégées lors de leur transmission. Le chiffrement de bout en bout de FHE assure la conformité et la sécurité des données.
Applications et projets actuels du chiffrement homomorphique dans la blockchain
L'application de l'FHE dans la blockchain se concentre principalement sur la protection de la vie privée des données, y compris la vie privée sur la chaîne, la vie privée des données d'entraînement de l'IA, la vie privée des votes sur la chaîne et l'examen des transactions privées sur la chaîne, entre autres. Actuellement, plusieurs projets utilisent la technologie FHE pour promouvoir la réalisation de la protection de la vie privée.
La solution FHE développée par une certaine entreprise est largement utilisée dans plusieurs projets de protection de la vie privée. Cette entreprise, basée sur la technologie TFHE, se concentre sur les opérations booléennes et les opérations d'entiers de faible longueur, et a construit une pile de développement FHE destinée aux applications de blockchain et d'IA.
Autres projets incluent :
Développer un nouveau langage de contrat intelligent et une bibliothèque HyperghraphFHE, adaptés aux projets de réseaux blockchain.
Projet de protection de la vie privée dans les réseaux de calcul AI réalisé grâce au Chiffrement homomorphique
Combiner le chiffrement homomorphique avec l'intelligence artificielle, fournir un environnement d'IA décentralisé et respectueux de la vie privée.
En tant que solution Layer 2 pour Ethereum, prenant en charge les Rollups FHE et les coprocesseurs FHE, compatible EVM et permettant l'écriture de contrats intelligents en Solidity.
Conclusion
Le FHE, en tant que technologie avancée capable d'exécuter des calculs sur des données chiffrées, présente des avantages significatifs pour la protection de la vie privée des données. Bien que l'application commerciale actuelle du FHE soit encore confrontée à des problèmes de coûts de calcul élevés et de faible évolutivité, ces problèmes pourraient être progressivement résolus grâce à l'accélération matérielle et à l'optimisation des algorithmes. Avec le développement de la technologie blockchain, le FHE jouera un rôle de plus en plus important dans la protection de la vie privée et le calcul sécurisé. À l'avenir, le FHE pourrait devenir la technologie clé soutenant le calcul de protection de la vie privée, apportant une nouvelle percée révolutionnaire en matière de sécurité des données.
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OfflineValidator
· Il y a 7h
BTC bull ou pas, regardez le prix de ce jeton pour le savoir.
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HorizonHunter
· Il y a 17h
eth chute jusqu'au fond, n'est-ce pas ?
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NullWhisperer
· Il y a 17h
techniquement parlant... FHE nécessite beaucoup plus d'audits avant un déploiement réel
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TokenEconomist
· Il y a 17h
en fait, le potentiel de ROI de FHE > les gains à court terme de btc
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AirdropChaser
· Il y a 17h
Les schémas sont devenus trop petits. Les gens riches ne viennent-ils pas profiter des Airdrops ?
BTC微 hausse ETH chute Chiffrement homomorphique FHE dans la protection de la vie privée montre son potentiel
Marché des Cryptoactifs et développement de la technologie de Chiffrement homomorphique
Jusqu'au 13 octobre, une plateforme de données a montré les statistiques des principaux cryptoactifs :
La discussion autour du Bitcoin la semaine dernière a atteint 12,52K fois, en baisse de 0,98 % par rapport à la semaine précédente. Le prix de clôture de dimanche était de 63916 dollars, en hausse de 1,62 % par rapport à l'année précédente.
La discussion autour d'Ethereum la semaine dernière a atteint 3,63K fois, en hausse de 3,45% par rapport à la semaine précédente. Le prix de clôture de dimanche était de 2530 dollars, en baisse de 4% par rapport à l'année précédente.
La discussion sur TON la semaine dernière a atteint 782 fois, en baisse de 12,63 % par rapport à la semaine précédente. Le prix de clôture de dimanche était de 5,26 dollars, en légère baisse de 0,25 % par rapport à l'année précédente.
Le chiffrement homomorphique ( FHE ) est une technologie prometteuse dans le domaine de la cryptographie. Elle permet d'effectuer des opérations directement sur des données chiffrées sans déchiffrement, offrant un soutien solide pour la protection de la vie privée et le traitement des données. Le FHE peut être largement appliqué dans plusieurs domaines tels que la finance, la santé, le cloud computing, l'apprentissage automatique, les systèmes de vote, l'Internet des objets et la blockchain. Bien que les perspectives d'application soient vastes, la voie de commercialisation du FHE reste confrontée à de nombreux défis.
Le potentiel et les cas d'application de FHE
Le principal avantage du chiffrement homomorphique réside dans la protection de la vie privée. Par exemple, lorsqu'une entreprise a besoin d'utiliser la capacité de calcul d'une autre entreprise pour analyser des données, mais ne souhaite pas que l'autre partie ait accès au contenu spécifique, le FHE peut jouer un rôle. Le propriétaire des données peut transmettre les données chiffrées à la partie de calcul pour traitement, le résultat du calcul restant chiffré, et le propriétaire des données peut déchiffrer pour obtenir les résultats de l'analyse. Ce mécanisme protège à la fois la vie privée des données et permet d'accomplir les tâches de calcul nécessaires.
Ce mécanisme de protection de la vie privée est particulièrement important dans des secteurs sensibles aux données tels que la finance et la santé. Avec le développement de l'informatique en nuage et de l'intelligence artificielle, la sécurité des données devient de plus en plus un point focal. Le Chiffrement homomorphique (FHE) peut fournir une protection de calcul multipartite dans ces scénarios, permettant à toutes les parties de collaborer sans exposer d'informations sensibles. Dans la technologie blockchain, le FHE améliore la transparence et la sécurité du traitement des données grâce à des fonctionnalités telles que la protection de la vie privée sur la chaîne et l'examen des transactions privées.
Comparaison de FHE avec d'autres méthodes de chiffrement
Dans le domaine de Web3, FHE, preuve à divulgation nulle d'information (ZK), calcul multipartite (MPC) et environnement d'exécution de confiance (TEE) sont les principales méthodes de protection de la vie privée. Contrairement à ZK, FHE peut effectuer diverses opérations sur des données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer les données au préalable. MPC permet aux parties de calculer sans partager d'informations privées, même lorsque les données sont chiffrées. TEE fournit un environnement sécurisé pour le calcul, mais la flexibilité dans le traitement des données est relativement limitée.
Ces technologies de chiffrement ont chacune leurs avantages, mais en ce qui concerne le soutien aux tâches de calcul complexes, le chiffrement homomorphique se distingue particulièrement. Cependant, le chiffrement homomorphique fait face à des problèmes de coûts de calcul élevés et de mauvaise évolutivité dans les applications réelles, ce qui limite ses performances dans les applications en temps réel.
Limitations et défis du FHE
Bien que la base théorique de FHE soit solide, des défis pratiques ont été rencontrés dans son application commerciale :
Coût de calcul à grande échelle : Le chiffrement homomorphique nécessite d'importantes ressources de calcul, et par rapport à des calculs non chiffrés, son coût augmente considérablement. Pour les opérations de polynômes de haut degré, le temps de traitement augmente de manière polynomiale, rendant difficile la satisfaction des besoins de calcul en temps réel. Réduire les coûts nécessite de s'appuyer sur un matériel dédié pour l'accélération, mais cela augmente également la complexité de déploiement.
Capacité opérationnelle limitée : Bien que le chiffrement homomorphique (FHE) puisse effectuer des additions et des multiplications sur des données chiffrées, le support pour des opérations non linéaires complexes est limité, ce qui constitue un goulot d'étranglement pour les applications d'intelligence artificielle impliquant des réseaux de neurones profonds. Les schémas FHE actuels sont encore principalement adaptés aux calculs linéaires et aux calculs polynomiaux simples, tandis que les applications de modèles non linéaires sont considérablement limitées.
La complexité du support multi-utilisateur : Le FHE fonctionne bien dans des scénarios à utilisateur unique, mais la complexité du système augmente de manière significative lorsqu'il s'agit de jeux de données multi-utilisateurs. Bien que le cadre FHE à clés multiples permette d'opérer sur des jeux de données chiffrés avec différentes clés, la gestion des clés et la complexité de l'architecture du système augmentent considérablement.
Combinaison de FHE et de l'intelligence artificielle
Dans l'ère actuelle axée sur les données, l'intelligence artificielle est largement utilisée dans plusieurs domaines, mais les préoccupations concernant la vie privée des données amènent souvent les utilisateurs à ne pas vouloir partager des informations sensibles. Le Chiffrement homomorphique (FHE) offre une solution de protection de la vie privée dans le domaine de l'IA. Dans le contexte de l'informatique en nuage, les données sont généralement chiffrées pendant leur transmission et leur stockage, mais elles sont souvent en texte clair pendant le traitement. Grâce au FHE, les données des utilisateurs peuvent être traitées tout en restant en état de chiffrement, garantissant ainsi la confidentialité des données.
Cet avantage est particulièrement important dans le cadre de réglementations telles que le RGPD, qui exigent que les utilisateurs aient le droit d'être informés sur la manière dont leurs données sont traitées et garantissent que les données sont protégées lors de leur transmission. Le chiffrement de bout en bout de FHE assure la conformité et la sécurité des données.
Applications et projets actuels du chiffrement homomorphique dans la blockchain
L'application de l'FHE dans la blockchain se concentre principalement sur la protection de la vie privée des données, y compris la vie privée sur la chaîne, la vie privée des données d'entraînement de l'IA, la vie privée des votes sur la chaîne et l'examen des transactions privées sur la chaîne, entre autres. Actuellement, plusieurs projets utilisent la technologie FHE pour promouvoir la réalisation de la protection de la vie privée.
La solution FHE développée par une certaine entreprise est largement utilisée dans plusieurs projets de protection de la vie privée. Cette entreprise, basée sur la technologie TFHE, se concentre sur les opérations booléennes et les opérations d'entiers de faible longueur, et a construit une pile de développement FHE destinée aux applications de blockchain et d'IA.
Autres projets incluent :
Conclusion
Le FHE, en tant que technologie avancée capable d'exécuter des calculs sur des données chiffrées, présente des avantages significatifs pour la protection de la vie privée des données. Bien que l'application commerciale actuelle du FHE soit encore confrontée à des problèmes de coûts de calcul élevés et de faible évolutivité, ces problèmes pourraient être progressivement résolus grâce à l'accélération matérielle et à l'optimisation des algorithmes. Avec le développement de la technologie blockchain, le FHE jouera un rôle de plus en plus important dans la protection de la vie privée et le calcul sécurisé. À l'avenir, le FHE pourrait devenir la technologie clé soutenant le calcul de protection de la vie privée, apportant une nouvelle percée révolutionnaire en matière de sécurité des données.