FHE est le nouveau Graal de la sécurité cryptographique

7 min readMay 28, 2024

Dans le monde d’aujourd’hui axé sur les données, la faculté à mettre à profit les informations à des usages utiles tels que la recherche médicale ou les avancées de l’intelligence artificielle entre constamment en conflit avec le besoin crucial de préserver la confidentialité des données. Les méthodes de chiffrement traditionnelles, bien qu’essentielles pour protéger les informations sensibles, sont souvent longues à décrypter.

C’est là que l’Encryption Entièrement Homomorphe (FHE) entre en scène, offrant une approche révolutionnaire de la sécurité des données. FHE promet la capacité d’effectuer des calculs complexes directement sur des données chiffrées, éliminant ainsi le besoin de décryptage et préservant la confidentialité tout au long du processus. Cet article expliquera FHE, explorera ses différentes formes, ses applications potentielles dans divers domaines et les possibilités passionnantes qu’il offre pour l’avenir du traitement sécurisé des données.

Highlights:

Il existe quatre niveaux de chiffrement homomorphe ; FHE est le niveau idéal.
FHE peut analyser des données tout en protégeant la confidentialité, ce qui est essentiel dans certains domaines tels que les études médicales.
Zama et Fhenix sont des acteurs importants dans le domaine de FHE, mais il en existe beaucoup d’autres.
Les exigences computationnelles, l’évolutivité, l’efficacité et la normalisation sont les obstacles au développement de FHE.

Qu’est-ce que FHE ? Un bond en avant pour la sécurité cryptographique

Imaginez un monde où vous pouvez effectuer des calculs complexes sur des informations sensibles sans jamais avoir besoin de les décrypter. C’est le concept derrière le chiffrement homomorphe. C’est comme effectuer des calculs à travers un verrou spécial, et les données restent sécurisées à l’intérieur, mais le verrou vous permet de les manipuler de manière spécifique pour obtenir le résultat souhaité.

FHE permet des calculs sécurisés sur des données chiffrées, protégeant la vie privée des utilisateurs et éliminant le besoin de tiers de confiance, ce qui renforce le principe fondamental des transactions sans confiance dans les cryptomonnaies.

Mais tout d’abord, nous devons savoir ce qu’est le chiffrement homomorphe. Il existe différents niveaux de fonctionnalité, offrant chacun des capacités variables :

Chiffrement homomorphe partiel (PHE) : Il s’agit de la forme la plus simple, permettant des opérations de base telles que l’addition ou la soustraction sur des données chiffrées. Bien qu’il soit limité, il est utile dans des scénarios spécifiques.
Chiffrement homomorphe limité (SHE) : SHE va un peu plus loin. Il prend en charge des opérations plus complexes telles que la multiplication, mais il y a un hic. Le nombre d’opérations que vous pouvez effectuer sur les données est limité (limitation de profondeur). Imaginez une équation mathématique complexe. SHE pourrait gérer les premières étapes mais éprouver des difficultés avec les suivantes.
Chiffrement entièrement homomorphe nivelé (L-FHE) : L-FHE offre une solution plus polyvalente. Il permet un nombre illimité de calculs sur des données chiffrées, mais avec un compromis. Le processus peut être coûteux en termes de calcul et plus lent par rapport à d’autres méthodes. Pensez-y comme un outil puissant, mais qui pourrait prendre un peu plus de temps à utiliser.
Chiffrement entièrement homomorphe (FHE) : Le Graal du chiffrement homomorphe, FHE permet un nombre illimité d’opérations sur des données chiffrées sans aucune limitation. C’est le scénario idéal, offrant une confidentialité totale tout en permettant n’importe quel niveau de manipulation des données. Cependant, parvenir à une véritable FHE est exigeant en termes de calcul et toujours en développement.

En comprenant ces différents types de chiffrement homomorphe, nous pouvons apprécier le spectre des possibilités offertes par cette technologie. En approfondissant notre exploration, nous découvrirons comment FHE peut débloquer des applications révolutionnaires dans divers domaines.

Utilisation pratique de FHE

La capacité de FHE à traiter des données chiffrées ouvre une multitude de possibilités dans différents secteurs. Explorons quelques exemples concrets qui illustrent son potentiel :

Données médicales : De nombreux hôpitaux stockent des dossiers confidentiels de patients dans leurs bases de données, et pour des raisons éthiques et légales, ces dossiers doivent rester confidentiels. Cependant, ces informations sont très précieuses pour les chercheurs médicaux externes qui peuvent analyser les données pour en tirer des informations importantes sur les maladies et les méthodes de traitement potentielles. En utilisant le chiffrement entièrement homomorphe (FHE), les hôpitaux peuvent chiffrer les données des patients de manière homomorphe, facilitant ainsi la protection de la vie privée des patients dans le cloud.
IA en pilotage automatique, expériences personnalisées avec une sécurité renforcée : Des plateformes telles que YouTube se basent sur les données des utilisateurs pour personnaliser les recommandations. Avec FHE, leurs modèles d’IA peuvent être entraînés directement sur les données des utilisateurs chiffrées, leur permettant d’identifier des schémas et de personnaliser les expériences sans compromettre les informations des utilisateurs. Cela garantit aux utilisateurs d’obtenir le contenu qui les intéresse tout en préservant la sécurité de leurs données.
Décentralisées (DAO) sont des communautés nativement Internet régies par une prise de décision collective. FHE peut sécuriser la confidentialité des votes au sein des DAO. Les membres pourraient émettre des votes chiffrés sur des propositions, garantissant l’intégrité du processus de vote tout en préservant la confidentialité des stratégies de vote individuelles. Cela favorise une gouvernance sécurisée et transparente au sein des DAO.

FHE est le nouvel atout de la sécurité cryptographique, et ce ne sont là que quelques exemples du vaste potentiel de FHE. À mesure que la technologie se développe, nous pouvons nous attendre à voir émerger encore plus d’applications innovantes, transformant notre façon d’interagir avec et d’utiliser les données dans un monde soucieux de la confidentialité.

Autres applications de FHE

Ventes aux enchères aveugles on-chain
Deux phases : une phase d’enchères et une phase de réclamation
Une phase d’enchères comprend des utilisateurs proposant un montant crypté de jetons via le contrat crypté ERC20.
Lorsque l’enchère se termine, le contrat détermine de manière homomorphe l’enchérisseur le plus élevé
Ne divulgue que l’enchérisseur gagnant tout en gardant confidentielle la valeur de l’offre gagnante et des offres perdantes
Place de marché où les ordres d’achat et de vente ne sont pas visibles par le public avant d’être exécutés
Tokens ERC-20 confidentiels
Base de données clé-valeur chiffrée
Ponts sans confiance : une clé chiffrée est utilisée pour signer homomorphiquement les transactions de pont
Vote confidentiel : choix chiffrés et montants de jetons

Le paysage de FHE

FHE n’est pas seulement un concept théorique ; plusieurs projets repoussent activement les limites de cette technologie. Voici quelques acteurs importants :

Zama: Développé par Microsoft Research, Zama est un schéma L-FHE performant. Il offre un bon équilibre entre fonctionnalité et efficacité, ce qui le rend adapté à diverses applications réelles.
Fhenix: Ce projet open-source de IBM Research se concentre sur la création de bibliothèques FHE conviviales et accessibles. Fhenix vise à démocratiser le développement de FHE, facilitant ainsi la création d’applications sur cette plateforme innovante pour les chercheurs et les développeurs.

Outre ces deux projets, il existe d’autres projets dignes d’intérêt, contribuant tous à l’avancement continu de la technologie FHE. À mesure que la concurrence et la collaboration dans ce domaine se renforcent, nous pouvons nous attendre à voir émerger des solutions FHE encore plus puissantes et efficaces.

Autres projets FHE dans la blockchain :

Secret Network — une blockchain avec une confidentialité personnalisable.
Sunscreen — un compilateur pour le chiffrement homomorphe entièrement et les preuves de connaissance nulle.
Ingonyama — accélération matérielle.
Cysic — accélération matérielle.
Mind Network — rollup privé.

Défis et obstacles à l’adoption du FHE

Malgré les promesses immenses du FHE, il n’est pas sans ses défis. Le plus grand obstacle réside actuellement dans ses exigences en matière de calcul. Effectuer des calculs complexes sur des données chiffrées nécessite une puissance de traitement et des ressources considérables.

Cela peut se traduire par des temps de traitement plus lents et une consommation d’énergie plus élevée par rapport aux méthodes de chiffrement traditionnelles. C’est comme un moteur puissant qui peut facilement faire le travail, mais qui nécessite beaucoup de carburant.

Cependant, les exigences en matière de calcul ne sont pas le seul obstacle. Voici quelques autres défis potentiels à prendre en compte :

Scalabilité : À mesure que la quantité de données traitées augmente, les schémas FHE peuvent avoir du mal à maintenir leur efficacité. La scalabilité des solutions FHE pour gérer des ensembles de données massifs reste un travail en cours.
Efficacité : Bien que des avancées soient réalisées, le FHE n’est toujours pas aussi efficace que les méthodes de chiffrement traditionnelles dans tous les scénarios. L’optimisation des algorithmes FHE pour de meilleures performances est un domaine de recherche en constante évolution.
Normalisation : Comme avec toute nouvelle technologie, le manque de schémas FHE normalisés peut créer des problèmes de compatibilité. Favoriser la collaboration et établir des normes à l’échelle de l’industrie sera crucial pour une adoption généralisée.

Malgré ces défis, les chercheurs et les développeurs travaillent activement à les surmonter. Les avancées dans le matériel, comme les processeurs spécialisés, et le développement continu d’algorithmes FHE plus efficaces ouvrent la voie à un avenir plus pratique pour cette technologie.

Conclusion

Le FHE présente une vision transformative de la sécurité des données. En permettant des calculs directement sur des données chiffrées, il ouvre la voie à un avenir où la confidentialité et l’analyse des données peuvent coexister. Imaginez la recherche médicale exploitant des ensembles de données anonymisées pour des percées ou la personnalisation de l’IA prospérant sans compromettre les informations des utilisateurs. Ce ne sont là que des aperçus des possibilités offertes par le FHE.

Nous avons expliqué pourquoi le FHE est le nouvel atout de la sécurité cryptographique. Cependant, des défis tels que les exigences en matière de calcul et la scalabilité nécessitent un développement continu. La normalisation sera également cruciale pour une adoption généralisée. Malgré ces obstacles, le potentiel est indéniable. À mesure que la recherche et le développement se poursuivent, le FHE est destiné à devenir un élément clé dans divers domaines. L’avenir du traitement des données sera probablement celui où la sécurité et l’utilisation vont de pair, et le FHE joue un rôle majeur dans la définition de cet avenir.

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