Sécurité de l'IA : chiffrement homomorphe complet ou solution possible
Récemment, un système d'IA nommé Manus a réalisé des performances révolutionnaires dans le test de référence GAIA, dépassant les modèles de langage de grande taille de même niveau. Manus a démontré sa capacité à accomplir de manière autonome des tâches complexes, telles que des négociations commerciales internationales, impliquant l'analyse de contrats, la formulation de stratégies et la génération de propositions. Par rapport aux systèmes traditionnels, Manus excelle dans la décomposition dynamique des objectifs, le raisonnement multimodal et l'apprentissage renforcé de la mémoire. Il peut décomposer de grandes tâches en de nombreuses sous-tâches exécutables, tout en traitant plusieurs types de données, et en améliorant continuellement l'efficacité et la précision des décisions grâce à l'apprentissage par renforcement.
Les progrès de Manus ont de nouveau suscité des discussions dans l'industrie sur la voie de développement de l'IA : faut-il se diriger vers l'intelligence artificielle générale (AGI) ou vers un système multi-agents (MAS) dominant par la coopération ? Ce débat reflète en réalité la question centrale de l'équilibre entre efficacité et sécurité dans le développement de l'IA. Plus une intelligence unitaire se rapproche de l'AGI, plus le risque d'opacité dans son processus décisionnel est élevé ; tandis que la collaboration multi-agents, bien qu'elle puisse disperser les risques, peut manquer des moments clés de décision en raison de délais de communication.
Le développement de Manus met également en évidence les risques de sécurité inhérents aux systèmes d'IA. Par exemple, dans les scénarios médicaux, des données génétiques sensibles de patients peuvent être impliquées ; dans les négociations financières, des informations financières d'entreprise non divulguées peuvent être accessibles. De plus, les systèmes d'IA peuvent présenter des biais algorithmiques, tels que des suggestions salariales injustes pour certains groupes lors du processus de recrutement. Il existe également un risque d'attaques adversariales, où des hackers peuvent tromper le jugement des systèmes d'IA par des méthodes spéciales.
Ces défis soulignent une tendance préoccupante : plus les systèmes d'IA sont intelligents, plus leur surface d'attaque potentielle est vaste.
Dans le domaine du Web3, la sécurité a toujours été un point central d'attention. Plusieurs technologies de chiffrement ont été développées pour faire face à ces défis :
Modèle de sécurité de confiance zéro : ce modèle exige une authentification et une autorisation strictes pour chaque demande d'accès, ne faisant confiance à aucun appareil par défaut.
Identité décentralisée (DID) : il s'agit d'une nouvelle norme d'identité numérique décentralisée qui ne nécessite pas de système d'enregistrement centralisé.
chiffrement homomorphe complet (FHE) : il s'agit d'une technologie de chiffrement avancée qui permet de calculer des données en état chiffré, sans avoir besoin de déchiffrer.
Le chiffrement homomorphe complet est considéré comme un outil important pour résoudre les problèmes de sécurité à l'ère de l'IA. Il peut jouer un rôle dans plusieurs domaines suivants :
Au niveau des données : toutes les informations saisies par l'utilisateur peuvent être traitées dans un état chiffré, même le système d'IA lui-même ne peut pas déchiffrer les données originales.
Niveau algorithmique : réaliser l'"entraînement de modèles chiffrés" via le FHE, de sorte que même les développeurs ne puissent pas observer directement le processus décisionnel de l'IA.
Niveau de collaboration : La communication entre plusieurs agents d'IA peut utiliser le chiffrement par seuil, de sorte qu'une compromission d'un seul nœud ne conduise pas à une fuite de données globale.
Dans l'écosystème Web3, plusieurs projets se consacrent à l'exploration de ces technologies de sécurité. Par exemple, uPort a lancé une solution d'identité décentralisée en 2017, et NKN a publié en 2019 un réseau principal basé sur un modèle de confiance zéro. Dans le domaine du chiffrement homomorphe complet, Mind Network est le premier projet FHE à être lancé sur le réseau principal et collabore avec plusieurs institutions de renom.
Avec l'avancée des technologies de l'IA vers un niveau d'intelligence humaine, il devient de plus en plus important d'établir de puissants systèmes de défense. Le chiffrement homomorphe complet peut non seulement résoudre les problèmes de sécurité actuels, mais aussi préparer l'avenir pour une ère de l'IA plus puissante. Sur la voie de l'AGI, le FHE pourrait non seulement être un choix, mais aussi une condition nécessaire pour garantir le fonctionnement sécurisé des systèmes d'IA.
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chiffrement homomorphe complet FHE : solutions Web3 face aux défis de la Sécurité de l'IA
Sécurité de l'IA : chiffrement homomorphe complet ou solution possible
Récemment, un système d'IA nommé Manus a réalisé des performances révolutionnaires dans le test de référence GAIA, dépassant les modèles de langage de grande taille de même niveau. Manus a démontré sa capacité à accomplir de manière autonome des tâches complexes, telles que des négociations commerciales internationales, impliquant l'analyse de contrats, la formulation de stratégies et la génération de propositions. Par rapport aux systèmes traditionnels, Manus excelle dans la décomposition dynamique des objectifs, le raisonnement multimodal et l'apprentissage renforcé de la mémoire. Il peut décomposer de grandes tâches en de nombreuses sous-tâches exécutables, tout en traitant plusieurs types de données, et en améliorant continuellement l'efficacité et la précision des décisions grâce à l'apprentissage par renforcement.
Les progrès de Manus ont de nouveau suscité des discussions dans l'industrie sur la voie de développement de l'IA : faut-il se diriger vers l'intelligence artificielle générale (AGI) ou vers un système multi-agents (MAS) dominant par la coopération ? Ce débat reflète en réalité la question centrale de l'équilibre entre efficacité et sécurité dans le développement de l'IA. Plus une intelligence unitaire se rapproche de l'AGI, plus le risque d'opacité dans son processus décisionnel est élevé ; tandis que la collaboration multi-agents, bien qu'elle puisse disperser les risques, peut manquer des moments clés de décision en raison de délais de communication.
Le développement de Manus met également en évidence les risques de sécurité inhérents aux systèmes d'IA. Par exemple, dans les scénarios médicaux, des données génétiques sensibles de patients peuvent être impliquées ; dans les négociations financières, des informations financières d'entreprise non divulguées peuvent être accessibles. De plus, les systèmes d'IA peuvent présenter des biais algorithmiques, tels que des suggestions salariales injustes pour certains groupes lors du processus de recrutement. Il existe également un risque d'attaques adversariales, où des hackers peuvent tromper le jugement des systèmes d'IA par des méthodes spéciales.
Ces défis soulignent une tendance préoccupante : plus les systèmes d'IA sont intelligents, plus leur surface d'attaque potentielle est vaste.
Dans le domaine du Web3, la sécurité a toujours été un point central d'attention. Plusieurs technologies de chiffrement ont été développées pour faire face à ces défis :
Modèle de sécurité de confiance zéro : ce modèle exige une authentification et une autorisation strictes pour chaque demande d'accès, ne faisant confiance à aucun appareil par défaut.
Identité décentralisée (DID) : il s'agit d'une nouvelle norme d'identité numérique décentralisée qui ne nécessite pas de système d'enregistrement centralisé.
chiffrement homomorphe complet (FHE) : il s'agit d'une technologie de chiffrement avancée qui permet de calculer des données en état chiffré, sans avoir besoin de déchiffrer.
Le chiffrement homomorphe complet est considéré comme un outil important pour résoudre les problèmes de sécurité à l'ère de l'IA. Il peut jouer un rôle dans plusieurs domaines suivants :
Au niveau des données : toutes les informations saisies par l'utilisateur peuvent être traitées dans un état chiffré, même le système d'IA lui-même ne peut pas déchiffrer les données originales.
Niveau algorithmique : réaliser l'"entraînement de modèles chiffrés" via le FHE, de sorte que même les développeurs ne puissent pas observer directement le processus décisionnel de l'IA.
Niveau de collaboration : La communication entre plusieurs agents d'IA peut utiliser le chiffrement par seuil, de sorte qu'une compromission d'un seul nœud ne conduise pas à une fuite de données globale.
Dans l'écosystème Web3, plusieurs projets se consacrent à l'exploration de ces technologies de sécurité. Par exemple, uPort a lancé une solution d'identité décentralisée en 2017, et NKN a publié en 2019 un réseau principal basé sur un modèle de confiance zéro. Dans le domaine du chiffrement homomorphe complet, Mind Network est le premier projet FHE à être lancé sur le réseau principal et collabore avec plusieurs institutions de renom.
Avec l'avancée des technologies de l'IA vers un niveau d'intelligence humaine, il devient de plus en plus important d'établir de puissants systèmes de défense. Le chiffrement homomorphe complet peut non seulement résoudre les problèmes de sécurité actuels, mais aussi préparer l'avenir pour une ère de l'IA plus puissante. Sur la voie de l'AGI, le FHE pourrait non seulement être un choix, mais aussi une condition nécessaire pour garantir le fonctionnement sécurisé des systèmes d'IA.