As-tu déjà essayé d'expliquer le fait que "les données chiffrées peuvent également être calculées" ? Une fois, j'ai essayé de parler de FHE (chiffrement homomorphe complet) avec un fren, et la personne avait l'air complètement perdue, finissant par résumer : "Donc, c'est de la magie ?" Eh bien, c'est vrai que ça ressemble un peu à de la magie, mais après avoir vu les dernières avancées de l'équipe Zama @zama_fhe, je pense que cette "magie" est de plus en plus proche de notre vie quotidienne - maintenant, ils ont même réussi à réduire la vitesse de bootstrapping de TFHE (chiffrement homomorphe basé sur les anneaux) à moins d'une milliseconde !

En termes simples, le cœur de FHE réside dans le fait que vous pouvez effectuer des calculs sur des données chiffrées sans avoir à les déchiffrer. Cela semble cool, mais en pratique, il y a un gros problème : chaque fois que des calculs sont effectués sur des données chiffrées, le bruit augmente, rendant les données de plus en plus difficiles à traiter. À ce moment-là, il est nécessaire de "réinitialiser" le bruit, ce que l'on appelle le bootstrapping. Ce processus était auparavant extrêmement lent - les premières versions prenaient 53 millisecondes sur CPU, tandis qu'aujourd'hui, Zama a réduit ce temps à 945 microsecondes grâce à GPU, soit une amélioration de 56 fois. Cela ne représente pas seulement une avancée technologique, mais signifie également que FHE est plus proche d'une application pratique.

Pourquoi cela est-il important ? Imaginez traiter des données de transaction sur la blockchain avec le chiffrement homomorphe complet (FHE) - votre vie privée est entièrement protégée, mais la vitesse de calcul est proche de celle du traitement des données en clair. Cela a une énorme signification pour la finance, la santé et même les agents IA. L'équipe de Zama a trouvé un équilibre entre performance et sécurité en optimisant les algorithmes et les ressources GPU. Par exemple, ils ont utilisé un algorithme multi-bit pour tirer parti de la capacité parallèle des GPU tout en maintenant une sécurité de 128 bits et une probabilité d'échec très faible (2^-128). Cela peut sembler très technique, mais l'essentiel est : rapide, stable et respectueux de la vie privée.

Ce qui est encore plus intéressant, c'est que cette optimisation n'est pas limitée à un seul calcul. Si vous devez traiter de grandes quantités de données, l'architecture de TFHE peut facilement s'étendre à un environnement multi-GPU - par exemple, sur une machine équipée de 8 GPU H100, elle peut réaliser 189 000 bootstrappings par seconde. Par rapport aux performances de 2021, cela représente une amélioration de 2554 fois ! Cela me fait me demander : si à l'avenir il existe du matériel dédié (comme des accélérateurs FHE), cette vitesse pourrait-elle encore être multipliée par quelques fois ?

Bien sûr, le FHE n'est pas encore une panacée. Son application sur la blockchain fait face à d'autres goulots d'étranglement, tels que l'efficacité de la communication réseau et des preuves à divulgation nulle de connaissance. Mais avec les progrès technologiques, des équipes comme Zama sont en train de rendre la "magie" réelle. Peut-être qu'un jour, nous pourrons vraiment parler du FHE sans avoir à expliquer que c'est de la "magie". Qu'en pensez-vous ?