Comparaison des technologies FHE, ZK et MPC : les trois grandes technologies de chiffrement ont chacune leurs avantages.
À l'ère numérique actuelle, la sécurité des données et la protection de la vie privée deviennent de plus en plus importantes. Le chiffrement homomorphe complet (FHE), la preuve à divulgation nulle de connaissance (ZK) et le calcul sécurisé multipartite (MPC) sont trois technologies de chiffrement avancées, chacune jouant un rôle important dans différents scénarios. Cet article comparera en détail ces trois technologies, explorant leurs principes de fonctionnement et leurs applications dans le domaine de la blockchain.
Preuve à divulgation nulle de connaissance (ZK) : prouver sans révéler
La technologie de preuve à divulgation nulle de connaissance vise à résoudre le problème de la vérification de la véracité de l'information sans divulguer de contenu spécifique. Elle repose sur des bases de chiffrement et permet à une partie (le prouveur) de prouver à une autre partie (le vérificateur) qu'elle connaît un secret sans révéler aucune information sur ce secret.
Prenons un exemple, supposons qu'une personne ait besoin de prouver à une société de location de voitures qu'elle a une bonne situation de crédit, mais qu'elle ne veuille pas fournir de relevés bancaires détaillés. Dans ce cas, un "score de crédit" similaire à celui proposé par les banques ou les logiciels de paiement peut servir de preuve à connaissance nulle. Le client peut prouver que son score de crédit est satisfaisant sans avoir à montrer d'informations spécifiques sur son compte.
Dans le domaine de la blockchain, l'application de la technologie ZK peut être référencée aux projets de monnaies anonymes. Lorsque les utilisateurs effectuent des transferts, ils doivent à la fois rester anonymes et prouver qu'ils ont le droit de transférer afin de prévenir le problème de double dépense. En générant des preuves ZK, les mineurs peuvent valider la légitimité des transactions sans connaître l'identité de l'initiateur de la transaction et les inscrire sur la chaîne.
Calcul sécurisé multiparty (MPC) : calcul collaboratif sans divulgation
La technologie de calcul sécurisé multipartite est principalement utilisée pour résoudre le problème de la réalisation de calculs collaboratifs entre plusieurs parties sans divulguer d'informations sensibles. Elle permet à plusieurs participants de réaliser des tâches de calcul ensemble, sans qu'aucune des parties ne soit tenue de révéler ses données d'entrée.
Par exemple, trois personnes souhaitent calculer leur salaire moyen, mais ne veulent pas révéler leurs montants respectifs. En utilisant la technologie MPC, chaque personne peut diviser son salaire en trois parties et remettre deux parties aux deux autres. Ensuite, chaque personne additionne les chiffres reçus et partage le résultat de cette somme. Enfin, les trois personnes additionnent ces trois résultats pour obtenir la moyenne, sans connaître les montants spécifiques des salaires des autres.
Dans le secteur des cryptomonnaies, la technologie MPC est utilisée pour concevoir des systèmes de portefeuille plus sécurisés. Certains portefeuilles MPC lancés par des plateformes d'échange divisent la clé privée en plusieurs parties, qui sont stockées respectivement sur le téléphone de l'utilisateur, dans le cloud et sur la plateforme d'échange. Même si l'utilisateur perd accidentellement son téléphone, il peut toujours récupérer sa clé privée via les autres parties. Cette méthode améliore la sécurité des actifs tout en simplifiant l'expérience utilisateur.
Chiffrement homomorphe complet (FHE) : calcul de chiffrement externalisé
La technologie de chiffrement entièrement homomorphe résout le problème de la manière de permettre à un tiers de calculer des données chiffrées tout en protégeant la vie privée des données. Elle permet au propriétaire des données de confier des informations sensibles chiffrées à un tiers non fiable pour traitement, sans que ce dernier ne puisse connaître le contenu des données originales.
Dans les applications pratiques, la technologie FHE permet aux propriétaires de données de traiter les données brutes avec un chiffrement spécial, puis d'utiliser la puissance de calcul d'un tiers pour effectuer des calculs sur ces données chiffrées, avant que le propriétaire des données ne déchiffre lui-même pour obtenir les résultats réels. Tout au long de ce processus, le tiers ne peut pas obtenir d'informations concernant les données brutes.
La technologie FHE est particulièrement importante lors du traitement de données sensibles dans un environnement de cloud computing. Par exemple, lors du traitement des dossiers médicaux ou des informations financières personnelles, FHE peut garantir que les données restent toujours chiffrées tout au long du processus de traitement, protégeant ainsi la sécurité des données et respectant les exigences de réglementation sur la vie privée.
Dans le domaine de la blockchain, la technologie FHE peut être appliquée pour améliorer le mécanisme PoS (preuve de participation) et les systèmes de vote. Par exemple, grâce à la technologie FHE, il est possible d'empêcher les nœuds PoS de copier mutuellement les résultats de validation, ou d'éviter des situations de vote de suivisme pendant le processus de vote. Cela contribue à augmenter le degré de décentralisation du réseau blockchain et la véracité des décisions.
Résumé de la comparaison technique
Bien que ZK, MPC et FHE visent à protéger la confidentialité et la sécurité des données, ils présentent des différences en termes de scénarios d'application et de complexité technique :
Cas d'application :
ZK se concentre sur "comment prouver", applicable dans les cas nécessitant une vérification des droits ou de l'identité.
MPC se concentre sur "comment calculer", adapté aux situations où plusieurs parties doivent coopérer au calcul tout en protégeant la confidentialité de leurs propres données.
FHE se concentre sur "comment chiffrer", particulièrement adapté pour les services de cloud computing et d'IA qui nécessitent des calculs complexes tout en maintenant les données en état de chiffrement.
Complexité technique :
La théorie ZK est puissante mais complexe à mettre en œuvre, nécessitant de solides compétences en mathématiques et en programmation.
La mise en œuvre de MPC nécessite de résoudre les problèmes de synchronisation et d'efficacité de communication, en particulier dans le cas de la participation de plusieurs parties.
FHE fait face à d'énormes défis en matière d'efficacité de calcul. Bien qu'il soit théoriquement très attractif, il existe encore des problèmes de haute complexité de calcul et de coût temporel dans les applications pratiques.
Avec l'augmentation continue du degré de numérisation, ces techniques de chiffrement joueront un rôle de plus en plus important dans la protection de la sécurité de nos données et de notre vie privée. Comprendre et appliquer correctement ces technologies est essentiel pour construire un monde numérique plus sûr et plus fiable.
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MetaMuskRat
· 07-20 18:35
Je viens juste de comprendre ces technologies.
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BanklessAtHeart
· 07-20 09:05
chiffrement trois mousquetaires, aucun n'est capable de se battre
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rekt_but_not_broke
· 07-20 09:01
La voie de la confidentialité est vraiment solide.
Comparaison des technologies FHE, ZK et MPC : applications des trois grandes techniques de chiffrement dans le domaine de Web3
Comparaison des technologies FHE, ZK et MPC : les trois grandes technologies de chiffrement ont chacune leurs avantages.
À l'ère numérique actuelle, la sécurité des données et la protection de la vie privée deviennent de plus en plus importantes. Le chiffrement homomorphe complet (FHE), la preuve à divulgation nulle de connaissance (ZK) et le calcul sécurisé multipartite (MPC) sont trois technologies de chiffrement avancées, chacune jouant un rôle important dans différents scénarios. Cet article comparera en détail ces trois technologies, explorant leurs principes de fonctionnement et leurs applications dans le domaine de la blockchain.
Preuve à divulgation nulle de connaissance (ZK) : prouver sans révéler
La technologie de preuve à divulgation nulle de connaissance vise à résoudre le problème de la vérification de la véracité de l'information sans divulguer de contenu spécifique. Elle repose sur des bases de chiffrement et permet à une partie (le prouveur) de prouver à une autre partie (le vérificateur) qu'elle connaît un secret sans révéler aucune information sur ce secret.
Prenons un exemple, supposons qu'une personne ait besoin de prouver à une société de location de voitures qu'elle a une bonne situation de crédit, mais qu'elle ne veuille pas fournir de relevés bancaires détaillés. Dans ce cas, un "score de crédit" similaire à celui proposé par les banques ou les logiciels de paiement peut servir de preuve à connaissance nulle. Le client peut prouver que son score de crédit est satisfaisant sans avoir à montrer d'informations spécifiques sur son compte.
Dans le domaine de la blockchain, l'application de la technologie ZK peut être référencée aux projets de monnaies anonymes. Lorsque les utilisateurs effectuent des transferts, ils doivent à la fois rester anonymes et prouver qu'ils ont le droit de transférer afin de prévenir le problème de double dépense. En générant des preuves ZK, les mineurs peuvent valider la légitimité des transactions sans connaître l'identité de l'initiateur de la transaction et les inscrire sur la chaîne.
Calcul sécurisé multiparty (MPC) : calcul collaboratif sans divulgation
La technologie de calcul sécurisé multipartite est principalement utilisée pour résoudre le problème de la réalisation de calculs collaboratifs entre plusieurs parties sans divulguer d'informations sensibles. Elle permet à plusieurs participants de réaliser des tâches de calcul ensemble, sans qu'aucune des parties ne soit tenue de révéler ses données d'entrée.
Par exemple, trois personnes souhaitent calculer leur salaire moyen, mais ne veulent pas révéler leurs montants respectifs. En utilisant la technologie MPC, chaque personne peut diviser son salaire en trois parties et remettre deux parties aux deux autres. Ensuite, chaque personne additionne les chiffres reçus et partage le résultat de cette somme. Enfin, les trois personnes additionnent ces trois résultats pour obtenir la moyenne, sans connaître les montants spécifiques des salaires des autres.
Dans le secteur des cryptomonnaies, la technologie MPC est utilisée pour concevoir des systèmes de portefeuille plus sécurisés. Certains portefeuilles MPC lancés par des plateformes d'échange divisent la clé privée en plusieurs parties, qui sont stockées respectivement sur le téléphone de l'utilisateur, dans le cloud et sur la plateforme d'échange. Même si l'utilisateur perd accidentellement son téléphone, il peut toujours récupérer sa clé privée via les autres parties. Cette méthode améliore la sécurité des actifs tout en simplifiant l'expérience utilisateur.
Chiffrement homomorphe complet (FHE) : calcul de chiffrement externalisé
La technologie de chiffrement entièrement homomorphe résout le problème de la manière de permettre à un tiers de calculer des données chiffrées tout en protégeant la vie privée des données. Elle permet au propriétaire des données de confier des informations sensibles chiffrées à un tiers non fiable pour traitement, sans que ce dernier ne puisse connaître le contenu des données originales.
Dans les applications pratiques, la technologie FHE permet aux propriétaires de données de traiter les données brutes avec un chiffrement spécial, puis d'utiliser la puissance de calcul d'un tiers pour effectuer des calculs sur ces données chiffrées, avant que le propriétaire des données ne déchiffre lui-même pour obtenir les résultats réels. Tout au long de ce processus, le tiers ne peut pas obtenir d'informations concernant les données brutes.
La technologie FHE est particulièrement importante lors du traitement de données sensibles dans un environnement de cloud computing. Par exemple, lors du traitement des dossiers médicaux ou des informations financières personnelles, FHE peut garantir que les données restent toujours chiffrées tout au long du processus de traitement, protégeant ainsi la sécurité des données et respectant les exigences de réglementation sur la vie privée.
Dans le domaine de la blockchain, la technologie FHE peut être appliquée pour améliorer le mécanisme PoS (preuve de participation) et les systèmes de vote. Par exemple, grâce à la technologie FHE, il est possible d'empêcher les nœuds PoS de copier mutuellement les résultats de validation, ou d'éviter des situations de vote de suivisme pendant le processus de vote. Cela contribue à augmenter le degré de décentralisation du réseau blockchain et la véracité des décisions.
Résumé de la comparaison technique
Bien que ZK, MPC et FHE visent à protéger la confidentialité et la sécurité des données, ils présentent des différences en termes de scénarios d'application et de complexité technique :
Cas d'application :
Complexité technique :
Avec l'augmentation continue du degré de numérisation, ces techniques de chiffrement joueront un rôle de plus en plus important dans la protection de la sécurité de nos données et de notre vie privée. Comprendre et appliquer correctement ces technologies est essentiel pour construire un monde numérique plus sûr et plus fiable.