暗号通貨市場データと準同型暗号技術の応用展望

10月13日現在、あるデータプラットフォームが主要な暗号資産の議論の活発さと価格変動について統計分析を行いました：

ビットコインの先週の討論回数は12.52Kで、前週比0.98%減少しました。日曜日の終値は63916ドルで、先週同期比1.62%上昇しました。

イーサリアムの先週の議論の熱度は3.63K回に達し、前の週と比べて3.45%増加しました。日曜日の終値は2530ドルで、先週同期と比べて4%下落しました。

TONの先週の議論の熱度は782回で、前週比で12.63%減少しました。日曜日の終値は5.26ドルで、先週同期比でわずかに0.25%下落しました。

同型暗号化(FHE)は暗号学の分野の新星であり、その独特な点は暗号化されたデータに対して復号化することなく直接計算を行うことができることです。この特性はプライバシー保護とデータ処理に新たな道を開き、金融、医療、クラウドコンピューティング、機械学習など多くの分野で広範な応用の可能性があります。しかし、明るい展望にもかかわらず、FHEの商業化の道は依然とし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

FHEの核心的な利点は、プライバシー保護にあります。例えば、ある会社が外部の計算能力を利用してデータを分析する必要がある場合、FHEはデータがプロセス全体で暗号化された状態を保つことを保証し、データのプライバシーを保護しつつ、計算の進行に影響を与えません。

このプライバシー保護メカニズムは、金融、医療などの敏感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普及に伴い、データセキュリティはますます注目されています。FHEはこれらの分野で多者間安全計算を実現でき、各当事者は秘密情報を漏らすことなく協力できます。ブロックチェーン技術において、FHEはオンチェーンプライバシー保護やプライバシー取引レビューなどの機能を提供することで、データ処理の透明性と安全性を向上させます。

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FHEと他の暗号化方式との比較

Web3エコシステムにおいて、FHE、ゼロ知識証明(ZK)、マルチパーティ計算(MPC)、そして信頼実行環境(TEE)はすべて主流のプライバシー保護ソリューションです。FHEの特異性は、暗号化されたデータに対して、復号化せずにさまざまな操作を実行できることにあります。MPCは、複数の当事者が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、元の情報を共有する必要がありません。TEEは安全な計算環境を提供しますが、データ処理の柔軟性においてはやや不足しています。

それぞれの利点があるものの、複雑な計算タスクのサポートに関しては、FHEが特に優れている。しかし、FHEは実際のアプリケーションにおいて計算コストが高く、スケーラビリティが低いという問題に直面しており、これがリアルタイムアプリケーションシーンでのパフォーマンスを制限している。

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FHEの限界と課題

FHEの理論的基盤は堅固ですが、商業化の過程で実際の困難に直面しました。

1. 計算リソースの消費が巨大：FHEは大量の計算リソースを必要とし、通常の計算と比較してオーバーヘッドが著しく増加します。複雑な多項式演算に対して、処理時間は指数関数的に増加し、リアルタイム計算のニーズを満たすのが難しいです。

2. 操作能力が限られている：FHEは暗号化データの加算と乗算をサポートしていますが、複雑な非線形操作のサポートは依然として限られており、深層神経ネットワークなどのAIアプリケーションにおいてボトルネックとなっています。

3. 多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パフォーマンスを発揮しますが、複数ユーザーデータセットが関与する場合、システムの複雑性が急激に上昇します。複数鍵FHEフレームワークが提案されている研究もありますが、鍵管理とシステムアーキテクチャの複雑性は依然として非常に高いです。

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FHEと人工知能の融合

データ駆動の時代において、AI技術はさまざまな分野で広く応用されていますが、データプライバシーの問題はしばしばユーザーがセンシティブな情報を共有することを妨げます。同型暗号化は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環境において、同型暗号化はユーザーデータを全過程で暗号化された状態で処理することを可能にし、データプライバシーを効果的に保護します。

この利点はGDPRなどの規制の要求の下で特に重要であり、これらの規制はユーザーにデータ処理方法に対する知る権利を要求し、データが転送中に保護されることを確保します。FHEのエンドツーエンドの暗号化は、コンプライアンスとデータセキュリティに強力な保証を提供します。

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FHEのブロックチェーンにおける応用

FHEはブロックチェーン分野において主にデータプライバシーの保護に使用されており、オンチェーンプライバシー、AIトレーニングデータのプライバシー、オンチェーン投票のプライバシー、プライバシー取引の審査などの方向性を含んでいます。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：

• 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使用されています。
• TFHE技術に基づくプロジェクトがあり、ブール演算と低ビット長整数演算に焦点を当て、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ています。
• 他のプロジェクトは、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FHEライブラリを開発しました。
• 一部のプロジェクトは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。
• さらに、FHEと人工知能を組み合わせたプロジェクトがあり、分散型でプライバシー保護されたAI環境を提供しています。
• イーサリアムのLayer 2ソリューションとして、あるプロジェクトはFHEロールアップとFHEコプロセッサをサポートし、EVMと互換性があり、Solidityで記述さ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、暗号化されたデータ上で計算を実行できる先進的な技術として、データプライバシーの保護において顕著な利点を持っています。現在、FHEの商業化アプリケーションは計算コストの大きさやスケーラビリティの低さなどの課題に直面していますが、ハードウェアアクセラレーションやアルゴリズムの最適化を通じて、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進展に伴い、FHEはプライバシー保護と安全な計算の分野での重要性がますます顕著になるでしょう。将来的には、FHEはプライバシー保護計算を支える核心技術となり、データセキュリティに革命的な突破口をもたらすことが期待されています。