完全同型暗号化技術:プライバシーを保護するデータ処理の新しいソリューション

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完全準同型暗号技術の紹介と応用シナリオ

完全同型暗号化(FHE)は、暗号文に対して直接関数計算を行うことを許可する特別な暗号方式であり、復号化を行うことなくデータプライバシーを保護します。静的暗号化や転送暗号化とは異なり、FHEはプライバシーを保護しながら複雑なデータ処理を行うことができます。

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FHEの主な特徴には次のものがあります:

  1. 暗号文上で任意の関数計算を実行でき、暗号化された結果を得ることができます。

  2. 計算プロセスは公開されていますが、原データは漏洩しません。

  3. 出力結果のサイズは元のデータのみに依存し、計算の複雑さには依存しません。

  4. セキュリティは暗号化アルゴリズムに基づいており、ハードウェアデバイスに依存しません。

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FHEは通常、三種類の鍵を使用します:

  • 復号鍵:システム主鍵、暗号文を復号するために使用されます。
  • 暗号化鍵:明文を密文に変換するために使用されます。
  • 計算鍵:暗号文に対して同型暗号化演算を行うために使用される。

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FHEのいくつかの一般的な応用パターンには次のものが含まれます:

  1. アウトソーシングモデル: 機密データを暗号化してクラウドサービスプロバイダーに処理させる、プライベート情報検索などのシーンに適用される。

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  1. 両者計算モデル: 両者がそれぞれの秘密データを提供して共同計算を行う。例えば「百万長者問題」。

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  1. 集約モード: 複数のデータをコンパクトな方法で集約し、フェデレーテッドラーニング、オンライン投票などに適用されます。

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  1. クライアント-サーバーモード: サーバーは複数のクライアントにプライベートAIモデルなどの計算サービスを提供します。

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FHEの利点は、データプライバシーを保護しながら、複雑なデータ処理を実現できることです。しかし、現在は計算コストが高く、さらなる最適化とハードウェアアクセラレーションが必要です。将来的には、FHEがプライバシー計算や安全なマルチパーティ計算などの分野で重要な役割を果たすことが期待されています。

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コメント
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OnChainArchaeologistvip
· 21時間前
これはプライバシー計算のもう一つの神器のようですね。
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GasFeeNightmarevip
· 07-31 19:20
コストパフォーマンスは悪くないですね、効率もまあまあでしょう。
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FlashLoanLordvip
· 07-30 13:25
またfheを持ち上げているのか?性能がダメだよ、兄弟。
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AirdropDreamBreakervip
· 07-30 13:07
学費は取り戻せましたか?FHEを体験したいです。
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RektButSmilingvip
· 07-30 13:04
プライバシーもコンピューティングパワーを消費するのではないか?
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