FHE (chiffrement homomorphe complet) est une technologie de cryptage avancée qui permet d'effectuer des calculs directement sur des données chiffrées. Cela signifie que les données peuvent être traitées tout en protégeant la vie privée. FHE a de multiples applications potentielles, en particulier dans les domaines du traitement et de l'analyse de données nécessitant une protection de la vie privée, tels que la finance, la santé, le cloud computing, l'apprentissage automatique, les systèmes de vote, l'Internet des objets, et la protection de la vie privée sur la blockchain. Cependant, sa commercialisation prendra encore du temps, les principaux défis étant la grande charge de calcul et de mémoire générée par les algorithmes, ainsi qu'une évolutivité relativement faible. Nous allons maintenant présenter brièvement les principes de base de l'algorithme et discuter des problèmes auxquels cette technologie cryptographique est confrontée.
Principes de base
Pour effectuer des calculs sur des données chiffrées et obtenir les mêmes résultats, l'FHE utilise des polynômes pour masquer les informations originales. Les polynômes peuvent être transformés en problèmes d'algèbre linéaire ou en problèmes de calcul vectoriel, facilitant ainsi des opérations hautement optimisées par les ordinateurs modernes, comme le calcul parallèle (.
Prenons l'exemple du chiffre numérique 2, dans un système HE simplifié, il pourrait :
Générer le petit polynôme d'"erreur" e)x( = -x + 2
c)x( = 2 + a)x(*s)x( + e)x(
Cela est fait pour protéger la confidentialité de s)x(. Il suffit de connaître s)x( et d'ignorer les petites erreurs dans c)x( pour obtenir le texte en clair m.
Lors du choix d'un polynôme, il faut considérer :
Le degré d'un polynôme est généralement une puissance de 2, comme 1024/2048
Coefficient choisi aléatoirement dans le corps fini q, comme mod 10000
Différents plans ont différentes exigences de choix de coefficients.
L'introduction de bruit e)x( vise à tromper les attaquants et à empêcher la déduction de la relation entre s)x( et c)x( par une saisie répétée du texte en clair m. Le budget de bruit )Noise Budget( est un paramètre important qui détermine le nombre de calculs possibles.
Pour représenter des opérations telles que c)x( * d)x(, il est nécessaire de les transformer en "circuits". Le modèle de circuit peut suivre et gérer avec précision le bruit introduit par chaque opération, facilitant également l'accélération des calculs sur du matériel spécialisé tel que des ASIC ou des FPGA. Les circuits peuvent être divisés en circuits arithmétiques et circuits booléens.
Le bruit est la principale raison qui limite l'expression de tout calcul par l'algorithme HE. Pour résoudre ce problème, plusieurs solutions ont été proposées :
LHE : adapté pour exécuter n'importe quelle fonction à une profondeur déterminée
Changement de clé : compression du texte chiffré, mais introduit un peu de bruit
Changement de module : réduire le bruit en diminuant le module q
Bootstrap : réinitialiser le bruit à son niveau d'origine, maintenir la capacité de calcul du système.
Actuellement, les principales solutions FHE utilisent la technologie Bootstrap, y compris BGV, BFV, CKKS, TFHE, etc.
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Problèmes auxquels est confronté le FHE
Le principal défi de FHE réside dans son énorme coût de calcul. Prenons l'exemple du déchiffrement AES-128, le temps de calcul de la version FHE est environ 500 millions de fois supérieur à celui de la version ordinaire.
Pour relever ce défi, la DARPA a lancé en 2021 le programme Dprive, dont l'objectif est d'augmenter la vitesse de calcul FHE à 1/10 de celle du calcul ordinaire. Ce programme aborde plusieurs aspects :
Augmenter la longueur des mots du processeur à 1024 bits ou plus.
Construire des processeurs ASIC spécialisés
Construire une architecture parallèle MIMD
Bien que les progrès soient lents, la technologie FHE a toujours une signification unique, en particulier dans le traitement des données sensibles. Elle est particulièrement adaptée aux données sensibles critiques dans des domaines tels que la défense, la santé et la finance, et devient encore plus importante à l'ère post-quantique.
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La combinaison de la blockchain
Dans la blockchain, FHE est principalement utilisé pour protéger la confidentialité des données, ses domaines d'application incluent la confidentialité sur chaîne, la confidentialité des données d'entraînement AI, la confidentialité du vote sur chaîne, la révision des transactions privées sur chaîne, etc. FHE est également considéré comme l'une des solutions potentielles de MEV sur chaîne.
Cependant, les transactions entièrement cryptées peuvent également poser certains problèmes, comme la disparition des externalités positives causées par les bots MEV, les validateurs et les constructeurs devant fonctionner dans un environnement FHE, ce qui augmente considérablement les exigences de fonctionnement des nœuds et réduit le débit du réseau.
La plupart des projets FHE actuels utilisent des technologies provenant de Zama, tels que Fhenix, Privasea, Inco Network, Mind Network, etc. La principale différence entre ces projets réside dans leur modèle commercial :
Fhenix : construire un Optimism Layer 2 axé sur la confidentialité
Privasea : Utiliser FHE pour les calculs de données LLM
Inco Network : construire Layer 1
Arcium : fusion des technologies FHE, MPC et ZK
Mind Network: Choisir la voie de Restaking
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) Zama
Zama est basé sur le schéma TFHE et utilise la technologie Bootstrap, ce qui le rend adapté au traitement des opérations booléennes et des opérations sur des entiers de faible longueur. Son travail principal comprend :
Réécrire TFHE en Rust
Développer l'outil Concrate pour convertir Python en code équivalent rs-TFHE.
Développer fhEVM, prenant en charge les contrats intelligents cryptés de bout en bout basés sur Solidity.
Zama, en tant que produit To B, a construit une pile de développement blockchain + AI basée sur TFHE relativement complète.
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) Octra
Octra utilise la technologie des hypergraphes pour réaliser le bootstrap, estimant que cela peut permettre une FHE plus efficace. Ses caractéristiques incluent :
Construire un nouveau langage de contrat intelligent
Développer la bibliothèque Hyperghraph FHE
Construire l'architecture de la chaîne principale et des sous-réseaux
Développer un protocole de consensus ML-consensus basé sur l'apprentissage automatique
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Attente
La technologie FHE en est encore à ses débuts, son développement étant inférieur à celui de la technologie ZK. Les principaux défis incluent des coûts élevés, une grande difficulté d'ingénierie et des perspectives de commercialisation incertaines. Avec l'afflux de plus de fonds et d'attention, on s'attend à ce que davantage de projets FHE émergent.
Le déploiement des puces FHE est un prérequis important à la commercialisation, plusieurs fabricants tels qu'Intel, Chain Reaction, Optalysys, etc. explorent actuellement ce domaine.
Bien qu'il fasse face à des obstacles techniques, la FHE, en tant que technologie prometteuse et d'une demande certaine, pourrait apporter des transformations profondes dans des secteurs tels que la défense, la finance et la santé. Avec la mise en œuvre des puces FHE, libérant le potentiel de la combinaison des données privées avec des technologies futures comme les algorithmes quantiques, la FHE devrait connaître un moment d'explosion.
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ThatsNotARugPull
· Il y a 9h
Quand le lancement de l'invisibilité ?
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FudVaccinator
· 08-12 19:38
L'homomorphisme complet a raison.
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AirdropHunter
· 08-12 19:23
Un manteau d'invisibilité peut être utilisé pour voler des données privées.
Analyse de la technologie FHE : comment le chiffrement homomorphe complet apporte une révolution du calcul de la vie privée pour le Web3
FHE: Enfiler l'invisibilité de Harry Potter
FHE (chiffrement homomorphe complet) est une technologie de cryptage avancée qui permet d'effectuer des calculs directement sur des données chiffrées. Cela signifie que les données peuvent être traitées tout en protégeant la vie privée. FHE a de multiples applications potentielles, en particulier dans les domaines du traitement et de l'analyse de données nécessitant une protection de la vie privée, tels que la finance, la santé, le cloud computing, l'apprentissage automatique, les systèmes de vote, l'Internet des objets, et la protection de la vie privée sur la blockchain. Cependant, sa commercialisation prendra encore du temps, les principaux défis étant la grande charge de calcul et de mémoire générée par les algorithmes, ainsi qu'une évolutivité relativement faible. Nous allons maintenant présenter brièvement les principes de base de l'algorithme et discuter des problèmes auxquels cette technologie cryptographique est confrontée.
Principes de base
Pour effectuer des calculs sur des données chiffrées et obtenir les mêmes résultats, l'FHE utilise des polynômes pour masquer les informations originales. Les polynômes peuvent être transformés en problèmes d'algèbre linéaire ou en problèmes de calcul vectoriel, facilitant ainsi des opérations hautement optimisées par les ordinateurs modernes, comme le calcul parallèle (.
Prenons l'exemple du chiffre numérique 2, dans un système HE simplifié, il pourrait :
Cela est fait pour protéger la confidentialité de s)x(. Il suffit de connaître s)x( et d'ignorer les petites erreurs dans c)x( pour obtenir le texte en clair m.
Lors du choix d'un polynôme, il faut considérer :
L'introduction de bruit e)x( vise à tromper les attaquants et à empêcher la déduction de la relation entre s)x( et c)x( par une saisie répétée du texte en clair m. Le budget de bruit )Noise Budget( est un paramètre important qui détermine le nombre de calculs possibles.
Pour représenter des opérations telles que c)x( * d)x(, il est nécessaire de les transformer en "circuits". Le modèle de circuit peut suivre et gérer avec précision le bruit introduit par chaque opération, facilitant également l'accélération des calculs sur du matériel spécialisé tel que des ASIC ou des FPGA. Les circuits peuvent être divisés en circuits arithmétiques et circuits booléens.
Le bruit est la principale raison qui limite l'expression de tout calcul par l'algorithme HE. Pour résoudre ce problème, plusieurs solutions ont été proposées :
Actuellement, les principales solutions FHE utilisent la technologie Bootstrap, y compris BGV, BFV, CKKS, TFHE, etc.
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Problèmes auxquels est confronté le FHE
Le principal défi de FHE réside dans son énorme coût de calcul. Prenons l'exemple du déchiffrement AES-128, le temps de calcul de la version FHE est environ 500 millions de fois supérieur à celui de la version ordinaire.
Pour relever ce défi, la DARPA a lancé en 2021 le programme Dprive, dont l'objectif est d'augmenter la vitesse de calcul FHE à 1/10 de celle du calcul ordinaire. Ce programme aborde plusieurs aspects :
Bien que les progrès soient lents, la technologie FHE a toujours une signification unique, en particulier dans le traitement des données sensibles. Elle est particulièrement adaptée aux données sensibles critiques dans des domaines tels que la défense, la santé et la finance, et devient encore plus importante à l'ère post-quantique.
![Gate Ventures Research Institute : FHE, revêtu de la cape d'invisibilité de Harry Potter])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-186e4abe7434e22b3daf0389cf199699.webp(
La combinaison de la blockchain
Dans la blockchain, FHE est principalement utilisé pour protéger la confidentialité des données, ses domaines d'application incluent la confidentialité sur chaîne, la confidentialité des données d'entraînement AI, la confidentialité du vote sur chaîne, la révision des transactions privées sur chaîne, etc. FHE est également considéré comme l'une des solutions potentielles de MEV sur chaîne.
Cependant, les transactions entièrement cryptées peuvent également poser certains problèmes, comme la disparition des externalités positives causées par les bots MEV, les validateurs et les constructeurs devant fonctionner dans un environnement FHE, ce qui augmente considérablement les exigences de fonctionnement des nœuds et réduit le débit du réseau.
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Projets Principaux
La plupart des projets FHE actuels utilisent des technologies provenant de Zama, tels que Fhenix, Privasea, Inco Network, Mind Network, etc. La principale différence entre ces projets réside dans leur modèle commercial :
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) Zama
Zama est basé sur le schéma TFHE et utilise la technologie Bootstrap, ce qui le rend adapté au traitement des opérations booléennes et des opérations sur des entiers de faible longueur. Son travail principal comprend :
Zama, en tant que produit To B, a construit une pile de développement blockchain + AI basée sur TFHE relativement complète.
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) Octra
Octra utilise la technologie des hypergraphes pour réaliser le bootstrap, estimant que cela peut permettre une FHE plus efficace. Ses caractéristiques incluent :
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Attente
La technologie FHE en est encore à ses débuts, son développement étant inférieur à celui de la technologie ZK. Les principaux défis incluent des coûts élevés, une grande difficulté d'ingénierie et des perspectives de commercialisation incertaines. Avec l'afflux de plus de fonds et d'attention, on s'attend à ce que davantage de projets FHE émergent.
Le déploiement des puces FHE est un prérequis important à la commercialisation, plusieurs fabricants tels qu'Intel, Chain Reaction, Optalysys, etc. explorent actuellement ce domaine.
Bien qu'il fasse face à des obstacles techniques, la FHE, en tant que technologie prometteuse et d'une demande certaine, pourrait apporter des transformations profondes dans des secteurs tels que la défense, la finance et la santé. Avec la mise en œuvre des puces FHE, libérant le potentiel de la combinaison des données privées avec des technologies futures comme les algorithmes quantiques, la FHE devrait connaître un moment d'explosion.
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