Analyse du marché des cryptoactifs et du développement de la technique de chiffrement homomorphique
Au 13 octobre, une plateforme de données a statistiqué l'intensité des discussions et les variations de prix des principales cryptoactifs.
Le nombre de discussions sur le Bitcoin la semaine dernière était de 12,52K, en baisse de 0,98 % par rapport à la semaine précédente. Son prix de clôture dimanche était de 63916 dollars, en hausse de 1,62 % par rapport à la même période la semaine dernière.
La discussion autour d'Ethereum a atteint 3,63K fois la semaine dernière, en hausse de 3,45 % par rapport à la semaine précédente. Cependant, son prix de clôture dimanche était de 2530 dollars, en baisse de 4 % par rapport à la même période de la semaine dernière.
Le nombre de discussions sur TON la semaine dernière était de 782, en baisse de 12,63 % par rapport à la semaine précédente. Son prix de clôture dimanche était de 5,26 dollars, en légère baisse de 0,25 % par rapport à la même période de la semaine dernière.
Le chiffrement homomorphique (Chiffrement homomorphique complet, FHE) est une technologie de pointe dans le domaine de la cryptographie, dont l'avantage principal réside dans sa capacité à effectuer des calculs directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de processus de déchiffrement. Cette caractéristique offre un soutien puissant à la protection de la vie privée et au traitement des données. Les applications de FHE sont vastes, couvrant de nombreux domaines tels que la finance, la santé, le cloud computing, l'apprentissage automatique, le vote électronique, l'Internet des objets et la protection de la vie privée sur blockchain. Bien que le FHE ait un potentiel énorme, il fait encore face à de nombreux défis dans son processus de commercialisation.
Perspectives d'application du Chiffrement homomorphique
Le principal avantage du FHE réside dans sa capacité exceptionnelle à protéger la vie privée. Imaginez le scénario suivant : l'entreprise A a besoin d'utiliser les ressources de calcul de l'entreprise B pour analyser des données, mais ne souhaite pas que l'entreprise B accède au contenu des données brutes. Dans ce cas, le FHE peut jouer un rôle clé : l'entreprise A peut chiffrer les données et les transmettre à l'entreprise B pour traitement, les résultats de calcul restant chiffrés. Une fois que l'entreprise A reçoit les résultats, elle peut les déchiffrer pour obtenir les informations d'analyse nécessaires. Ce mécanisme protège à la fois la vie privée des données et répond aux besoins de calcul.
Pour les secteurs tels que la finance et la santé, où les exigences en matière de sensibilité des données sont extrêmement élevées, la valeur du Chiffrement homomorphique (FHE) est particulièrement mise en avant. Avec le développement rapide des technologies de cloud computing et d'intelligence artificielle, la sécurité des données devient de plus en plus un point focal pour toutes les parties concernées. Le FHE peut fournir une protection de calcul multipartite dans ces domaines, permettant à chaque partie participante de collaborer sans exposer d'informations sensibles. En particulier dans le domaine de la technologie blockchain, le FHE améliore considérablement la transparence et la sécurité du traitement des données en réalisant des fonctions telles que la protection de la vie privée sur la chaîne et l'examen des transactions privées.
Comparaison entre le FHE et d'autres techniques de chiffrement
Dans l'écosystème Web3, le chiffrement homomorphique (FHE), les preuves à connaissance nulle (ZK), le calcul sécurisé multiparty (MPC) et l'environnement d'exécution de confiance (TEE) sont les principales solutions de protection de la vie privée. La particularité du FHE réside dans sa capacité à effectuer diverses opérations sur des données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer les données au préalable. Le MPC permet à plusieurs parties de calculer tout en maintenant les données dans un état chiffré, sans avoir besoin de partager des informations privées. Le TEE offre un environnement de calcul sécurisé, mais est relativement limité en termes de flexibilité dans le traitement des données.
Ces technologies de chiffrement ont chacune leurs avantages, mais en ce qui concerne le soutien aux tâches de calcul complexes, le FHE se distingue particulièrement. Cependant, le FHE fait encore face à des problèmes de coûts de calcul élevés et de mauvaise évolutivité dans les applications pratiques, ce qui limite ses performances dans des scénarios d'application en temps réel.
Limitations et défis du chiffrement homomorphique
Bien que les bases théoriques du chiffrement homomorphique soient solides, certaines difficultés pratiques ont été rencontrées lors du processus de commercialisation :
La consommation de ressources de calcul est énorme : le chiffrement homomorphique (FHE) nécessite d'énormes ressources de calcul, et par rapport au calcul non chiffré, le coût de calcul augmente considérablement. En particulier pour les calculs de polynômes de haut degré, le temps de traitement augmente de manière polynomial, rendant difficile la satisfaction des besoins de calcul en temps réel. Pour réduire les coûts, le FHE doit souvent s'appuyer sur un matériel spécialisé pour l'accélération, ce qui augmente encore la complexité du déploiement.
Capacité opérationnelle limitée : bien que le FHE puisse effectuer des additions et des multiplications sur des données chiffrées, le support pour des opérations non linéaires complexes est limité. Cela constitue un goulot d'étranglement pour les applications d'intelligence artificielle impliquant des réseaux de neurones profonds. Les solutions FHE actuelles sont principalement adaptées aux calculs linéaires et aux calculs polynomiaux simples, l'application de modèles non linéaires étant fortement limitée.
Support multi-utilisateurs complexe : FHE se comporte bien dans un scénario à utilisateur unique, mais la complexité du système augmente considérablement lorsqu'il s'agit de jeux de données multi-utilisateurs. Bien que le cadre FHE à plusieurs clés proposé en 2013 permette d'opérer sur des jeux de données chiffrés avec différentes clés, la complexité de la gestion des clés et de l'architecture du système augmente de manière significative.
Fusion de FHE et d'intelligence artificielle
Dans l'ère actuelle axée sur les données, l'intelligence artificielle (IA) est largement utilisée dans de nombreux domaines, mais en raison des préoccupations concernant la confidentialité des données, les utilisateurs sont souvent réticents à partager des informations sensibles, telles que les données médicales et financières. Le chiffrement homomorphique (FHE) offre une solution de protection de la vie privée dans le domaine de l'IA. Dans le cadre de l'informatique en nuage, les données sont généralement chiffrées pendant la transmission et le stockage, mais souvent en clair lors du traitement. Grâce au FHE, les données des utilisateurs peuvent être traitées tout en restant chiffrées, garantissant ainsi la confidentialité des données.
Cet avantage est particulièrement important sous des réglementations telles que le RGPD, car ces réglementations exigent que les utilisateurs aient le droit d'être informés des modalités de traitement des données et garantissent que les données sont protégées pendant leur transmission. Le chiffrement de bout en bout de l'EHF assure la conformité et la sécurité des données.
État des lieux de l'application du chiffrement homomorphique dans la blockchain
L'application du Chiffrement homomorphique (FHE) dans le domaine de la blockchain se concentre principalement sur la protection de la vie privée des données, y compris la vie privée en chaîne, la vie privée des données d'entraînement d'IA, la vie privée des votes en chaîne et l'examen des transactions privées en chaîne. Actuellement, plusieurs projets utilisent la technologie FHE pour promouvoir la mise en œuvre de la protection de la vie privée.
Une solution FHE développée par une certaine entreprise est largement utilisée dans plusieurs projets de blockchain. Cette entreprise, basée sur la technologie TFHE, se concentre sur les opérations booléennes et les opérations sur des entiers de faible longueur, et a construit une pile de développement FHE destinée aux applications blockchain et IA.
D'autres projets explorent également activement l'application de FHE :
Une entreprise a développé un nouveau langage de contrat intelligent et une bibliothèque FHE spéciale, adaptés aux réseaux de blockchain.
Une autre entreprise utilise le Chiffrement homomorphique pour mettre en œuvre la protection de la vie privée dans les réseaux de calcul AI, prenant en charge divers modèles AI.
Certaines entreprises combinent le chiffrement homomorphique et l'intelligence artificielle pour offrir un environnement d'IA décentralisé et respectueux de la vie privée.
Un projet en tant que solution Layer 2 d'Ethereum, prenant en charge les Rollups FHE et les Coprocessors FHE, compatible avec l'EVM et prenant en charge les contrats intelligents écrits en Solidity.
Conclusion
FHE, en tant que technologie avancée capable d'exécuter des calculs sur des données chiffrées, présente des avantages significatifs en matière de protection de la vie privée des données. Bien que l'application commerciale actuelle de FHE fasse encore face à des défis en matière de coûts de calcul élevés et de faible évolutivité, ces problèmes devraient progressivement être résolus grâce à l'accélération matérielle et à l'optimisation des algorithmes. Avec le développement de la technologie blockchain, FHE jouera un rôle de plus en plus important dans la protection de la vie privée et le calcul sécurisé. À l'avenir, FHE devrait devenir la technologie clé soutenant le calcul de protection de la vie privée, apportant des avancées révolutionnaires pour la sécurité des données.
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Cryptoactifs fluctuations Chiffrement homomorphique FHE aide à la protection de la vie privée Web3
Analyse du marché des cryptoactifs et du développement de la technique de chiffrement homomorphique
Au 13 octobre, une plateforme de données a statistiqué l'intensité des discussions et les variations de prix des principales cryptoactifs.
Le nombre de discussions sur le Bitcoin la semaine dernière était de 12,52K, en baisse de 0,98 % par rapport à la semaine précédente. Son prix de clôture dimanche était de 63916 dollars, en hausse de 1,62 % par rapport à la même période la semaine dernière.
La discussion autour d'Ethereum a atteint 3,63K fois la semaine dernière, en hausse de 3,45 % par rapport à la semaine précédente. Cependant, son prix de clôture dimanche était de 2530 dollars, en baisse de 4 % par rapport à la même période de la semaine dernière.
Le nombre de discussions sur TON la semaine dernière était de 782, en baisse de 12,63 % par rapport à la semaine précédente. Son prix de clôture dimanche était de 5,26 dollars, en légère baisse de 0,25 % par rapport à la même période de la semaine dernière.
Le chiffrement homomorphique (Chiffrement homomorphique complet, FHE) est une technologie de pointe dans le domaine de la cryptographie, dont l'avantage principal réside dans sa capacité à effectuer des calculs directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de processus de déchiffrement. Cette caractéristique offre un soutien puissant à la protection de la vie privée et au traitement des données. Les applications de FHE sont vastes, couvrant de nombreux domaines tels que la finance, la santé, le cloud computing, l'apprentissage automatique, le vote électronique, l'Internet des objets et la protection de la vie privée sur blockchain. Bien que le FHE ait un potentiel énorme, il fait encore face à de nombreux défis dans son processus de commercialisation.
Perspectives d'application du Chiffrement homomorphique
Le principal avantage du FHE réside dans sa capacité exceptionnelle à protéger la vie privée. Imaginez le scénario suivant : l'entreprise A a besoin d'utiliser les ressources de calcul de l'entreprise B pour analyser des données, mais ne souhaite pas que l'entreprise B accède au contenu des données brutes. Dans ce cas, le FHE peut jouer un rôle clé : l'entreprise A peut chiffrer les données et les transmettre à l'entreprise B pour traitement, les résultats de calcul restant chiffrés. Une fois que l'entreprise A reçoit les résultats, elle peut les déchiffrer pour obtenir les informations d'analyse nécessaires. Ce mécanisme protège à la fois la vie privée des données et répond aux besoins de calcul.
Pour les secteurs tels que la finance et la santé, où les exigences en matière de sensibilité des données sont extrêmement élevées, la valeur du Chiffrement homomorphique (FHE) est particulièrement mise en avant. Avec le développement rapide des technologies de cloud computing et d'intelligence artificielle, la sécurité des données devient de plus en plus un point focal pour toutes les parties concernées. Le FHE peut fournir une protection de calcul multipartite dans ces domaines, permettant à chaque partie participante de collaborer sans exposer d'informations sensibles. En particulier dans le domaine de la technologie blockchain, le FHE améliore considérablement la transparence et la sécurité du traitement des données en réalisant des fonctions telles que la protection de la vie privée sur la chaîne et l'examen des transactions privées.
Comparaison entre le FHE et d'autres techniques de chiffrement
Dans l'écosystème Web3, le chiffrement homomorphique (FHE), les preuves à connaissance nulle (ZK), le calcul sécurisé multiparty (MPC) et l'environnement d'exécution de confiance (TEE) sont les principales solutions de protection de la vie privée. La particularité du FHE réside dans sa capacité à effectuer diverses opérations sur des données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer les données au préalable. Le MPC permet à plusieurs parties de calculer tout en maintenant les données dans un état chiffré, sans avoir besoin de partager des informations privées. Le TEE offre un environnement de calcul sécurisé, mais est relativement limité en termes de flexibilité dans le traitement des données.
Ces technologies de chiffrement ont chacune leurs avantages, mais en ce qui concerne le soutien aux tâches de calcul complexes, le FHE se distingue particulièrement. Cependant, le FHE fait encore face à des problèmes de coûts de calcul élevés et de mauvaise évolutivité dans les applications pratiques, ce qui limite ses performances dans des scénarios d'application en temps réel.
Limitations et défis du chiffrement homomorphique
Bien que les bases théoriques du chiffrement homomorphique soient solides, certaines difficultés pratiques ont été rencontrées lors du processus de commercialisation :
La consommation de ressources de calcul est énorme : le chiffrement homomorphique (FHE) nécessite d'énormes ressources de calcul, et par rapport au calcul non chiffré, le coût de calcul augmente considérablement. En particulier pour les calculs de polynômes de haut degré, le temps de traitement augmente de manière polynomial, rendant difficile la satisfaction des besoins de calcul en temps réel. Pour réduire les coûts, le FHE doit souvent s'appuyer sur un matériel spécialisé pour l'accélération, ce qui augmente encore la complexité du déploiement.
Capacité opérationnelle limitée : bien que le FHE puisse effectuer des additions et des multiplications sur des données chiffrées, le support pour des opérations non linéaires complexes est limité. Cela constitue un goulot d'étranglement pour les applications d'intelligence artificielle impliquant des réseaux de neurones profonds. Les solutions FHE actuelles sont principalement adaptées aux calculs linéaires et aux calculs polynomiaux simples, l'application de modèles non linéaires étant fortement limitée.
Support multi-utilisateurs complexe : FHE se comporte bien dans un scénario à utilisateur unique, mais la complexité du système augmente considérablement lorsqu'il s'agit de jeux de données multi-utilisateurs. Bien que le cadre FHE à plusieurs clés proposé en 2013 permette d'opérer sur des jeux de données chiffrés avec différentes clés, la complexité de la gestion des clés et de l'architecture du système augmente de manière significative.
Fusion de FHE et d'intelligence artificielle
Dans l'ère actuelle axée sur les données, l'intelligence artificielle (IA) est largement utilisée dans de nombreux domaines, mais en raison des préoccupations concernant la confidentialité des données, les utilisateurs sont souvent réticents à partager des informations sensibles, telles que les données médicales et financières. Le chiffrement homomorphique (FHE) offre une solution de protection de la vie privée dans le domaine de l'IA. Dans le cadre de l'informatique en nuage, les données sont généralement chiffrées pendant la transmission et le stockage, mais souvent en clair lors du traitement. Grâce au FHE, les données des utilisateurs peuvent être traitées tout en restant chiffrées, garantissant ainsi la confidentialité des données.
Cet avantage est particulièrement important sous des réglementations telles que le RGPD, car ces réglementations exigent que les utilisateurs aient le droit d'être informés des modalités de traitement des données et garantissent que les données sont protégées pendant leur transmission. Le chiffrement de bout en bout de l'EHF assure la conformité et la sécurité des données.
État des lieux de l'application du chiffrement homomorphique dans la blockchain
L'application du Chiffrement homomorphique (FHE) dans le domaine de la blockchain se concentre principalement sur la protection de la vie privée des données, y compris la vie privée en chaîne, la vie privée des données d'entraînement d'IA, la vie privée des votes en chaîne et l'examen des transactions privées en chaîne. Actuellement, plusieurs projets utilisent la technologie FHE pour promouvoir la mise en œuvre de la protection de la vie privée.
Une solution FHE développée par une certaine entreprise est largement utilisée dans plusieurs projets de blockchain. Cette entreprise, basée sur la technologie TFHE, se concentre sur les opérations booléennes et les opérations sur des entiers de faible longueur, et a construit une pile de développement FHE destinée aux applications blockchain et IA.
D'autres projets explorent également activement l'application de FHE :
Conclusion
FHE, en tant que technologie avancée capable d'exécuter des calculs sur des données chiffrées, présente des avantages significatifs en matière de protection de la vie privée des données. Bien que l'application commerciale actuelle de FHE fasse encore face à des défis en matière de coûts de calcul élevés et de faible évolutivité, ces problèmes devraient progressivement être résolus grâce à l'accélération matérielle et à l'optimisation des algorithmes. Avec le développement de la technologie blockchain, FHE jouera un rôle de plus en plus important dans la protection de la vie privée et le calcul sécurisé. À l'avenir, FHE devrait devenir la technologie clé soutenant le calcul de protection de la vie privée, apportant des avancées révolutionnaires pour la sécurité des données.