FHE準同型暗号技術の可能性と課題

10月13日時点で、あるデータプラットフォームによる主要暗号通貨の統計は次のとおりです:

ビットコインの先週の議論量は12.52K回で、前週比0.98%減少しました。日曜日の終値は63916ドルで、前週比1.62%上昇しました。

イーサリアムの先週の議論量は3.63K回で、前週比3.45%増加しました。日曜日の終値は2530ドルで、前週比4%下落しました。

TONの先週の議論回数は782回で、前週比12.63%減少しました。日曜日の終値は5.26ドルで、前週比0.25%下落しました。

同型暗号化(FHE)は暗号学分野の新星であり、その核心的な利点は暗号化されたデータに対して解読することなく直接計算を行えることです。この特性はプライバシー保護とデータ処理の面で広範な応用の可能性を持ち、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、ブロックチェーンなどの複数の分野を含んでいます。しかし、FHEの潜在能力は巨大であるものの、その商業化の道のりは依然として多くの課題に直面しています。

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FHEのアプリケーションシーンと利点

FHEの最大の特徴は強力なプライバシー保護機能です。例えば、ある企業が別の企業の計算リソースを利用してデータを分析する必要があるが、データの内容を公開したくない場合、FHEが役立ちます。データ所有者は暗号化されたデータを計算側に送信して処理を行わせ、計算結果は依然として暗号化された状態を保ちます。データ所有者が復号化することで分析結果を得ることができます。この仕組みはデータのプライバシーを保護すると同時に、必要な計算タスクを実現します。

金融や医療などのデータセンサー業界において、FHEのプライバシー保護メカニズムは特に重要です。クラウドコンピューティングや人工知能の発展に伴い、データセキュリティはますます注目されています。FHEはこれらのシーンで複数の安全な計算を実現し、各側がプライベート情報を漏洩することなく協力を完了できます。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の審査などの機能を提供することにより、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と他のプライバシー保護技術の比較

Web3分野では、FHEとゼロ知識証明(ZK)、多者計算(MPC)、そして信頼できる実行環境(TEE)が主なプライバシー保護手法として並列されています。ZKとは異なり、FHEは暗号化データに対して様々な操作を実行することができ、データを事前に復号化する必要がありません。MPCは、各当事者がプライベート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限られています。

これらの技術に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が特に際立っています。しかし、FHEは実際のアプリケーションでは高い計算コストとスケーラビリティの低さ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でのパフォーマンスを制限しています。

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FHEの課題

FHEの理論的基盤は強力ですが、商業化の過程で実際の困難に直面しました：

1. 大規模な計算コスト:FHEは膨大な計算リソースを必要とし、未暗号化計算と比較して、そのコストは著しく増加します。高次多項式演算において、処理時間は多項式的に増加し、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が増します。

2. 限られた操作能力:FHEは暗号化データの加算と乗算を実行できるが、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AIアプリケーションにおいてボトルネックを形成する。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る。

3. 複数ユーザーのサポートの複雑さ: FHEは単一ユーザーシナリオで良好なパフォーマンスを示しますが、複数ユーザーのデータセットが関与すると、システムの複雑さは急激に上昇します。複数鍵FHEフレームワークは異なる鍵の暗号化データセットの操作を許可しますが、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

データ駆動の時代において、AIは多くの分野で広く応用されていますが、データプライバシーに対する懸念から、ユーザーはしばしば敏感な情報を共有することに消極的です。FHEはAI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、FHEによりユーザーデータが暗号化された状態で処理され、プライバシーが確保されます。

この利点はGDPRなどの規制の要求の下で特に重要です。なぜなら、これらの規制はユーザーにデータ処理方法についての知る権利を要求し、データ転送中の保護を確保するからです。FHEの端から端までの暗号化は、コンプライアンスとデータの安全を保証します。

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同型暗号化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において主にデータプライバシーを保護するために使用されます。これには、チェーン上のプライバシー、AIトレーニングデータのプライバシー、チェーン上の投票プライバシー、チェーン上のプライバシー取引の審査などが含まれます。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FHEソリューションプロバイダーが構築した技術は、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。
• 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アプリケーションのためのFHE開発スタックを構築しています。
• 一部のプロジェクトは、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。
• 他のプロジェクトは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。
• 一部のプロジェクトは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。
• Ethereum Layer 2ソリューションとして、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上で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が高く、スケーラビリティが低いという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の分野で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革命的なブレークスルーをもたらす可能性があります。