Chiffrement homomorphe complet : aperçu et cas d'utilisation

Le chiffrement homomorphe complet ( FHE ) est une technique de chiffrement spéciale, permettant d'effectuer des calculs de fonction directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de déchiffrer. Contrairement au chiffrement statique traditionnel et au chiffrement lors de la transmission, le FHE est adapté aux scénarios de collaboration multipartite nécessitant un traitement complexe de données chiffrées.

Une application typique du FHE est le système de vote en ligne. Les électeurs soumettent des votes chiffrés, et les entités intermédiaires peuvent directement effectuer des statistiques sur les textes chiffrés, obtenir le résultat final, puis le déchiffrer et le publier, sans avoir à accéder au texte clair des votes de chacun. Cela évite le problème de confidentialité des solutions de chiffrement traditionnelles qui nécessitent de déchiffrer toutes les données pour pouvoir les traiter.

FHE implique généralement trois types de clés :

1. Clé de déchiffrement : clé principale, utilisée pour déchiffrer le texte chiffré FHE, généralement conservée localement par l'utilisateur.

2. Clé de chiffrement : utilisée pour convertir le texte en clair en texte chiffré, elle peut être rendue publique en mode clé publique.

3. Calculer la clé : utilisée pour effectuer des opérations homomorphiques sur le texte chiffré, peut être rendue publique mais ne peut pas être utilisée pour déchiffrer.

Les modes d'application typiques du chiffrement homomorphe complet incluent:

1. Modèle d'externalisation : externaliser les tâches de calcul des données sensibles aux fournisseurs de services cloud pour protéger la vie privée des données.

2. Modèle de calcul à deux parties : chaque partie détient des données privées et effectue un calcul conjoint via le chiffrement homomorphe complet.

3. Mode agrégé : agrégation des données de plusieurs parties pour effectuer des calculs, comme l'apprentissage fédéré, le vote en ligne, etc.

4. Mode client-serveur : le serveur fournit un modèle d'IA privé, le client soumet des données chiffrées pour traitement.

La sécurité du FHE est basée sur des algorithmes de chiffrement, sans dépendre de l'environnement matériel. Cependant, les coûts de calcul du FHE sont actuellement élevés, et des optimisations supplémentaires sont nécessaires pour une application pratique. À l'avenir, avec le développement de matériels spécialisés, le FHE devrait pouvoir être utilisé dans davantage de scénarios de calcul privé.