完全準同型暗号技術 FHE:プライバシー保護とAI開発の架け橋

最近、市場の変動が少なく、私たちは新興技術にもっと注目する時間を得ました。2024年の暗号市場は例年ほど賑やかではありませんが、今日議論する"完全同型暗号化"（Fully Homomorphic Encryption、略してFHE）など、成熟しつつある新技術がいくつかあります。

FHEという複雑な概念を理解するためには、まず「暗号化」、「同型」、および「完全」の意味を理解する必要があります。

! 完全準同型暗号化FHEの含意と適用シナリオを現地語で説明

暗号化の基本概念

暗号化は情報の安全を保護する方法の一つです。アリスがボブに秘密の数字"1314 520"を伝えなければならないと仮定しますが、第三者Cを通して伝えなければなりません。秘密を守るために、アリスは各数字を2倍にして"2628 1040"に変えます。ボブは受け取った後、各数字を2で割るだけで元の情報を復元することができます。これが簡単な対称暗号化の方法です。

準同型暗号の原理

同型暗号化はさらに進んでおり、暗号化されたデータ上で計算を行うことを可能にしますが、解読する必要はありません。例えば、アリスは12ヶ月分の電気代を計算する必要があり、毎月400元ですが、彼女は他の人に具体的な金額を知られたくありません。彼女は400と12をそれぞれ2で暗号化して掛け算し、Cに800×24を計算させることができます。Cが結果の19200を得た後、アリスはそれを4で割ることで正しい答え4800元を得ることができます。この過程で、Cは実際に何を計算しているのかは分かりません。

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完全準同型暗号の必要性

しかし、単純な同型暗号化は破られる可能性があります。完全同型暗号化は、より複雑な数学的演算を導入することで、暗号化されたデータがほぼ破られることが不可能になり、同時に暗号化された状態で任意の回数の加算と乗算を行うことを可能にします。これにより、完全同型暗号化は暗号学における重要なブレークスルーとなりました。

FHEのAI分野における応用

FHE技術はAI分野で広範な応用の可能性があります。AIは大量のデータ訓練を必要としますが、これらのデータはしばしばプライバシーに関わるものです。FHEはデータのプライバシーを保護しながら、AIが暗号化されたデータに対して計算と学習を行うことを可能にします。例えば：

1. ユーザーは敏感なデータを暗号化してAIに提供できます。
2. AIは暗号化されたデータ上で計算と学習を行います。
3. AIが暗号化結果を出力します。
4. ユーザーはローカルで結果を復号し、必要な情報を取得します。

この方法は、ユーザーのプライバシーを保護するだけでなく、AIの機能にも影響を与えません。

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FHEの実用化シナリオ

FHE技術は、顔認識などの複数の分野に応用できます。これは、元の顔データに触れることなく、実在の人物かどうかを判断することができます。これにより、プライバシー保護と機能実現の矛盾が解決されます。

しかし、FHE計算には膨大な計算力が必要です。この問題を解決するために、一部のプロジェクトは専用の計算力ネットワークと関連インフラを構築しています。例えば、あるプロジェクトはマイニングデバイスに似たハードウェアと、そのFHEネットワークの運用をサポートするための特別なNFTを発表しました。

AI開発におけるFHEの意義

もしFHE技術がAI分野で広く応用されれば、AIの発展を大いに促進することができます。現在、多くの国はAIの規制を主にデータの安全性とプライバシー保護に集中しています。FHE技術の成熟は、これらの問題を解決するための鍵となる可能性があります。

国家の安全から個人のプライバシー保護まで、FHE技術には潜在的な応用の余地があります。AIが急速に発展する時代において、FHEは人間のプライバシーを守るための最後の防波堤となるかもしれません。

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