準同型暗号化:Web3プライバシー保護の未来と課題

10月13日現在、3つの主要な暗号通貨が熱く議論されており、その価格変動は以下の通りです。

ビットコインの先週の議論回数は12.52Kで、前の週よりもわずかに0.98%減少しました。日曜日の終値は63916ドルで、前週同期比で1.62%上昇しました。

イーサリアムの先週の議論の熱度は上昇し、3.63K回に達し、増加率は3.45%でした。しかし、日曜日の終値は2530ドルで、前週同期比で4%の下落となりました。

もう一つの暗号資産についての先週の議論回数は782回で、前の週から12.63%減少しました。日曜日の終値は5.26ドルで、前週と比べてわずかに0.25%下がりました。

同態暗号化（Fully Homomorphic Encryption, FHE）は暗号学の分野において非常に有望な技術です。その核心的な利点は、暗号化されたデータ上で直接計算を行えることであり、復号する必要がないため、プライバシー保護とデータ処理に強力なサポートを提供します。FHEの適用範囲は広く、金融、医療、クラウドコンピューティング、機械学習、投票システム、IoT、そしてブロックチェーンのプライバシー保護など、さまざまな分野に関連しています。それにもかかわらず、FHEは商業化の道のりにおいて多くの課題に直面しています。

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FHEの可能性と応用シナリオ

同態暗号化の最大の利点はプライバシー保護にあります。例えば、ある企業が別の企業の計算能力を利用してデータを分析する必要があるが、後者に具体的な内容にアクセスしてほしくない場合、FHEが機能します。データの所有者は情報を暗号化して計算側に送信し、処理を行いますが、計算結果は依然として暗号化された状態を保持します。データ所有者が復号化することで分析結果を取得できます。このメカニズムはデータプライバシーを保護し、必要な計算作業を実現します。

このプライバシー保護メカニズムは、金融や医療などのデータセンシティブな業界において特に重要です。クラウドコンピューティングと人工知能の発展に伴い、データセキュリティはますます関心の焦点となっています。FHEはこれらのシナリオにおいて、機密情報を暴露することなく各方面が協力を完了できるように、多者計算保護を提供します。ブロックチェーン技術において、FHEはチェーン上のプライバシー保護やプライバシー取引審査などの機能を通じて、データ処理の透明性と安全性を向上させています。

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FHEと他の暗号化方式との比較

Web3の分野では、FHE、ゼロ知識証明（ZK）、マルチパーティ計算（MPC）、および信頼できる実行環境（TEE）が主要なプライバシー保護手法です。ZKとは異なり、FHEは暗号化されたデータに対して様々な操作を実行でき、データを事前に復号化する必要がありません。MPCは、各当事者が互いに秘密情報を共有することなく、データが暗号化された状態で計算を行うことを可能にします。TEEは安全な環境での計算を提供しますが、データ処理の柔軟性は相対的に制限されています。

これらの暗号技術はそれぞれ利点がありますが、複雑な計算タスクをサポートする面ではFHEが特に優れています。しかし、FHEは実際の応用において高い計算コストとスケーラビリティの低さという課題に直面しており、これがリアルタイムアプリケーションでのパフォーマンスを制限しています。

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FHEの限界と課題

FHEの理論的基盤は強力ですが、商業化アプリケーションでは実際的な課題に直面しています：

1. 大規模計算のコスト：FHEは大量の計算リソースを必要とし、未暗号化の計算に比べてコストが著しく増加します。高次多項式演算においては、処理時間が多項式的に増加し、リアルタイム計算のニーズを満たすことが難しくなります。コストを削減するには専用ハードウェアのアクセラレーションに依存する必要がありますが、これにより展開の複雑さも増します。

2. 限られた操作能力：FHEは暗号化データの加法と乗法を実行できますが、複雑な非線形操作のサポートは限られており、これは深層神経ネットワークなどの人工知能アプリケーションにとってボトルネックです。現在のFHEソリューションは主に線形および単純な多項式計算に適しており、非線形モデルの適用は著しく制限されています。

3. 複数ユーザーサポートの複雑性：FHEは単一ユーザーシナリオで良好な性能を示しますが、複数ユーザーのデータセットに関わると、システムの複雑性が急激に上昇します。異なる鍵の暗号化データセットを操作することを許可する多鍵FHEフレームワークがありますが、その鍵管理とシステムアーキテクチャの複雑さは著しく増加します。

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FHEと人工知能の組み合わせ

現在のデータ駆動型時代において、人工知能（AI）は多くの分野で広く利用されていますが、データプライバシーの懸念がしばしばユーザーが敏感な情報を共有することをためらわせます。FHEはAI分野にプライバシー保護のソリューションを提供します。クラウドコンピューティングのシナリオでは、データの転送と保存は通常暗号化されていますが、処理プロセスはしばしば平文の状態です。FHEを使用することで、ユーザーデータは暗号化された状態のままで処理され、プライバシーが確保されます。

この利点は、GDPRなどの規制の要求下で特に重要です。これらの規制は、ユーザーがデータ処理の方法について知る権利を持ち、データが転送中に保護されることを保証することを要求しています。FHEのエンドツーエンド暗号化は、コンプライアンスとデータセキュリティを提供します。

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現在のFHEのブロックチェーンにおける応用とプロジェクト

FHEはブロックチェーンで主にデータプライバシーを保護するために使用されており、オンチェーンプライバシー、AIトレーニングデータプライバシー、オンチェーン投票プライバシー、オンチェーンプライバシートランザクションレビューなどの分野を含んでいます。現在、複数のプロジェクトがFHE技術を利用してプライバシー保護の実現を推進しています。

1. ある会社が構築したFHEソリューションは、複数のプライバシー保護プロジェクトで広く利用されています。

2. ある会社がTFHE技術に基づき、ブール演算と低ビット長整数演算に特化し、ブロックチェーンとAIアプリケーション向けのFHE開発スタックを構築しました。

3. 別の会社がブロックチェーンネットワークに適した新しいスマートコントラクト言語とHyperghraphFHEライブラリを開発しました。

4. ある企業がFHEを利用してAI計算ネットワークにおけるプライバシー保護を実現し、さまざまなAIモデルをサポートしています。

5. あるプロジェクトはFHEと人工知能を組み合わせて、分散型でプライバシー保護されたAI環境を提供します。

6. さらに、プロジェクトはイーサリアムのLayer 2ソリューションとして、FHE RollupsおよびFHE Coprocessorsをサポートし、EVMと互換性があり、Solidityで書かれたスマートコントラクトをサポートしています。

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まとめ

FHEは、暗号化データ上で計算を実行できる先進技術として、データプライバシーを保護する顕著な利点を持っています。現在のFHEの商業化アプリケーションは、計算コストが高く、スケーラビリティが悪いという課題に直面していますが、ハードウェアの加速とアルゴリズムの最適化により、これらの問題は徐々に解決される見込みです。ブロックチェーン技術の発展に伴い、FHEはプライバシー保護と安全な計算においてますます重要な役割を果たすでしょう。将来的には、FHEはプライバシー保護計算を支えるコア技術となり、データセキュリティに新たな革命的な突破口をもたらす可能性があります。