FHE : Le chemin futur du calcul privé

FHE( le chiffrement homomorphe complet ) est une technologie de cryptage avancée qui permet d'effectuer des calculs directement sur des données chiffrées, protégeant ainsi la vie privée tout en traitant les données. FHE a de nombreux scénarios d'application potentiels, en particulier dans le domaine du traitement et de l'analyse des données nécessitant la 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 dans la blockchain. Cependant, la commercialisation de FHE nécessite encore du temps, les principaux obstacles étant l'énorme coût de calcul et de mémoire associé à ses algorithmes, ainsi qu'une évolutivité limitée.

Principes de base

Le cœur de l'FHE réside dans le calcul sur des données chiffrées pour obtenir des résultats chiffrés, qui, une fois déchiffrés, correspondent aux résultats en texte clair. Pour atteindre cet objectif, l'FHE utilise des polynômes pour dissimuler les informations originales, car les polynômes peuvent être convertis en problèmes d'algèbre linéaire et en problèmes de calcul vectoriel, facilitant ainsi les optimisations telles que le calcul parallèle sur les ordinateurs modernes.

Le processus de cryptage de base de FHE comprend :

• Choisissez un polynôme clé
• Générer un polynôme aléatoire
• Générer un petit polynôme "erreur"
• Chiffrer le texte en clair en combinaison avec le polynôme ci-dessus

Pour éviter que le décryptage par analyse répétée ne soit possible, la FHE introduit du bruit. Cependant, le bruit peut s'accumuler au cours du processus de calcul, ce qui peut finalement empêcher un décryptage correct. Pour résoudre ce problème, la FHE utilise plusieurs techniques suivantes :

• Changement de clé : compresser la taille du texte chiffré, mais introduira un peu de bruit.
• Changement de module : réduire le bruit en changeant de module
• Bootstrap : réinitialiser le bruit à un niveau initial, mais avec un coût de calcul élevé

Les solutions FHE actuellement dominantes reposent sur la technologie Bootstrap, y compris BGV, BFV, CKKS, etc. Ces solutions ont chacune des avantages sur les circuits arithmétiques et les circuits booléens.

Défis auxquels est confronté le FHE

Le plus grand défi de l'FHE réside dans son énorme coût de calcul. Par rapport à un calcul ordinaire, le même calcul dans la version FHE peut nécessiter jusqu'à 500 millions de fois plus de ressources de calcul. Pour améliorer les performances de l'FHE, la DARPA américaine a lancé le programme Dprive, visant à augmenter la vitesse de calcul de l'FHE à 1/10 de celle du calcul ordinaire. Ce programme aborde principalement les aspects suivants :

• Augmenter la longueur des mots du processeur
• Construire des processeurs ASIC dédiés
• Construire une architecture parallèle MIMD

Bien que le plan Dprive touche à sa fin, il semble que les progrès soient lents et n'aient pas atteint les objectifs escomptés. Comme pour la technologie ZK, la mise en œuvre de l'FHE fait également face à des contraintes matérielles.

Néanmoins, à long terme, la technologie FHE a toujours une valeur unique, notamment en ce qui concerne la protection de la vie privée des données sensibles. Pour les données sensibles critiques dans des domaines tels que la défense, la santé et la finance, la FHE peut libérer le potentiel de technologies comme l'IA tout en protégeant la vie privée. Cette sécurité est particulièrement importante à l'ère post-quantique.

La combinaison de la blockchain

Dans le domaine de la blockchain, FHE est principalement utilisé pour protéger la vie privée des données, avec des applications telles que la confidentialité sur la chaîne, la confidentialité des données d'entraînement de l'IA, la confidentialité des votes sur la chaîne, l'examen des transactions privées, etc. FHE est également considéré comme l'une des solutions potentielles pour résoudre le problème MEV sur la chaîne.

Cependant, FHE fait également face à certains défis. Les transactions entièrement chiffrées pourraient éliminer les effets positifs liés au MEV. De plus, exécuter FHE sur une machine virtuelle augmentera considérablement les exigences des nœuds, réduisant ainsi de manière significative le débit du réseau.

Projets Principaux

Les principaux projets dans le domaine de FHE incluent :

• Zama : basé sur le schéma TFHE, a construit une pile de développement FHE relativement complète.
• Fhenix : construire une couche 2 Optimism axée sur la confidentialité
• Privasea : Utiliser FHE pour les calculs de données LLM
• Inco Network : construire FHE Layer 1
• Arcium : fusion des technologies cryptographiques telles que FHE, MPC et ZK
• Mind Network : résoudre les problèmes de sécurité de la couche de consensus grâce à l'architecture de sous-réseau FHE
• Octra : utiliser la technologie des hypergraphes pour réaliser FHE, construire un nouveau langage de contrat intelligent et un protocole de consensus.

Perspectives d'avenir

La technologie FHE est encore à un stade précoce, et son état de développement est inférieur à celui de la technologie ZK. Les principaux facteurs limitants incluent le coût élevé, la complexité de mise en œuvre et des perspectives commerciales incertaines. Avec l'augmentation de l'intérêt des VC cryptographiques pour le FHE, il est prévu que davantage de fonds et de projets entrent dans ce domaine.

La mise en œuvre des puces FHE est l'un des prérequis clés à leur commercialisation. Actuellement, plusieurs entreprises telles qu'Intel, Chain Reaction et Optalysys explorent cette direction. Bien que la FHE fasse face à de nombreux obstacles techniques, en tant que technologie prometteuse avec une demande claire, elle devrait apporter des transformations profondes dans des secteurs tels que la défense, la finance et la santé, libérant le potentiel immense de la combinaison des données privées et des algorithmes quantiques futurs.