Dynamique du marché des Cryptoactifs et Analyse technique du Chiffrement homomorphique

Au 13 octobre, l'engouement et les tendances de prix de plusieurs cryptoactifs majeurs présentent des situations différentes. Le nombre de discussions sur le Bitcoin la semaine dernière était de 12,52K, soit une légère baisse de 0,98 % par rapport à la semaine précédente, mais le prix a atteint 63 916 dollars dimanche, en hausse de 1,62 % par rapport à la semaine précédente. L'engouement autour de l'Ethereum a augmenté, avec une hausse de 3,45 % à 3,63K discussions, mais son prix a connu une baisse de 4 %, tombant à 2 530 dollars. L'intérêt pour le jeton TON a diminué de manière significative, avec un nombre de discussions réduit de 12,63 % à 782, et le prix a également légèrement baissé de 0,25 % à 5,26 dollars.

Le chiffrement homomorphique (FHE), en tant que technologie de pointe dans le domaine de la cryptographie, suscite progressivement un large intérêt. Son principal avantage réside dans sa capacité à effectuer des calculs directement sur des données chiffrées, sans nécessiter de processus de déchiffrement, offrant ainsi un soutien robuste à la protection de la vie privée et au traitement des données. Cette technologie a une valeur d'application potentielle dans plusieurs domaines, notamment la finance, la santé, le cloud computing et l'apprentissage automatique, se distinguant particulièrement dans les scénarios nécessitant une haute confidentialité des données.

Les cas d'application de FHE sont très variés. Par exemple, dans la collaboration de données entre entreprises, une société peut utiliser les ressources de calcul d'une autre société pour analyser des données, tout en garantissant la confidentialité du contenu des données. Dans des secteurs comme la finance et la santé, où la sensibilité des données est extrêmement élevée, le mécanisme de protection de la vie privée de FHE est particulièrement important. Avec le développement rapide du cloud computing et de l'intelligence artificielle, la sécurité des données devient de plus en plus un problème central. FHE peut permettre un calcul sécurisé multipartite dans ces domaines, permettant aux parties de collaborer sans divulguer d'informations confidentielles.

Dans l'écosystème Web3, le FHE, en collaboration avec des technologies telles que la preuve à divulgation nulle de connaissance, le calcul multipartite et l'environnement d'exécution de confiance, constitue l'une des principales solutions de protection de la vie privée. Par rapport à d'autres méthodes, le FHE excelle dans le soutien des tâches de calcul complexes, permettant d'exécuter diverses opérations sur des données chiffrées sans décryptage. Cependant, le FHE fait également face à des défis tels que des coûts de calcul élevés et une évolutivité limitée, ce qui restreint sa performance dans les applications en temps réel.

Les principaux obstacles rencontrés par le FHE dans les applications pratiques incluent : la consommation de ressources énorme requise pour le calcul à grande échelle, ce qui entraîne une augmentation significative des coûts par rapport aux calculs non chiffrés ; un support limité pour les opérations non linéaires complexes, ce qui devient un goulot d'étranglement dans les applications d'IA impliquant des réseaux de neurones profonds ; dans les scénarios multi-utilisateurs, la complexité du système augmente considérablement, rendant la gestion des clés et la conception de l'architecture plus difficiles.

Néanmoins, la combinaison du chiffrement homomorphique (FHE) et de l'intelligence artificielle présente un potentiel énorme. À l'ère actuelle axée sur les données, les technologies d'IA sont largement utilisées dans divers domaines, mais les problèmes de confidentialité des données restent une préoccupation majeure pour les utilisateurs. Le FHE offre des solutions de protection de la vie privée pour l'IA, garantissant que les données sensibles restent toujours chiffrées lors de leur traitement dans le cloud, ce qui est particulièrement important pour les entreprises devant se conformer aux réglementations sur la protection des données telles que le RGPD.

Dans le domaine de la blockchain, le FHE est principalement utilisé pour protéger la vie privée des données, y compris la vie privée on-chain, la vie privée des données d'entraînement de l'IA, la vie privée des votes on-chain et l'examen des transactions privées. Actuellement, plusieurs projets utilisent la technologie FHE pour faire avancer la protection de la vie privée. Par exemple, certaines entreprises ont développé des solutions basées sur la technologie TFHE, se concentrant sur les opérations booléennes et les opérations sur des entiers de petite taille, et ont construit une pile de développement FHE pour les applications blockchain et IA. D'autres projets ont développé un nouveau langage de contrat intelligent et une bibliothèque FHE pour répondre aux besoins des réseaux blockchain.

Certains projets s'efforcent d'appliquer le chiffrement homomorphique (FHE) à la protection de la vie privée dans les réseaux de calcul AI, prenant en charge divers modèles AI. D'autres projets vont encore plus loin, combinant FHE et intelligence artificielle pour offrir un environnement AI décentralisé et respectueux de la vie privée. Dans l'écosystème Ethereum, des solutions de couche 2 prenant en charge les Rollups FHE et les coprocesseurs FHE ont également émergé, compatibles avec l'EVM et prenant en charge les contrats intelligents écrits en Solidity.

Dans l'ensemble, le FHE, en tant que technologie avancée capable d'effectuer des calculs sur des données chiffrées, présente des avantages significatifs en matière de protection de la vie privée des données. Bien qu'il fasse encore face à des problèmes tels que des coûts de calcul élevés et une évolutivité limitée dans les applications commerciales actuelles, ces obstacles devraient progressivement être surmontés grâce à l'accélération matérielle et à l'optimisation des algorithmes. Avec le développement continu de la technologie blockchain, l'importance du FHE dans le domaine de la protection de la vie privée et du calcul sécurisé deviendra de plus en plus évidente, et il pourrait devenir la technologie clé soutenant le calcul de protection de la vie privée à l'avenir, apportant des percées révolutionnaires en matière de sécurité des données.