暗号通貨市場週報と準同型暗号技術分析

10月13日現在、データプラットフォームは主要な暗号資産の議論の熱度と価格変動を統計しました。

ビットコインの先週の議論回数は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、前週比1.62%上昇しました。

イーサリアムの先週の議論の熱気は3.63K回に達し、前週比で3.45%増加しました。しかし、日曜日の価格は2530ドルで、前週に比べて4%下落しました。

TONの先週の討論回数は782回で、前週比12.63%減少しました。日曜日の価格は5.26ドルで、前週よりわずか0.25%下落しました。

同型暗号化(FHE)は暗号学の分野において非常に期待される技術であり、暗号化されたデータに対して直接計算を行うことを可能にし、解読する必要がありません。この特性はプライバシー保護とデータ処理に強力な支持を提供し、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およびブロックチェーンのプライバシー保護など、さまざまな分野で広く応用されることができます。FHEの応用の可能性は広大ですが、商業化の道のりには多くの課題が残っています。

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FHEの可能性と応用シナリオ

FHEの最大の利点はプライバシー保護にあります。例えば、ある会社が別の会社の計算能力を利用してデータを分析する必要があるが、相手に具体的な内容を知られたくない場合、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者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した後、分析結果を得ることができます。このメカニズムはデータプライバシーを効果的に保護し、同時に計算者が必要な作業を完了できるようにします。

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に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発展に伴い、データセキュリティはますます注目の焦点となっています。FHEはこれらのシナリオで多者計算保護を提供し、各当事者が機密情報を明らかにすることなく協力を完了できるようにします。ブロックチェーン技術において、FHEはオンチェーン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セキュリティを向上させます。

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FHEと他の暗号化方式との比較

Web3分野において、FHE、ゼロ知識証明(ZK)、マルチパーティ計算(MPC)、そして信頼できる実行環境(TEE)は、すべて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多様な操作を実行でき、データを事前に復号化する必要がありません。MPCは、各当事者がデータを暗号化した状態で計算を行うことを可能にし、互いに機密情報を共有する必要がありません。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、同型暗号化が特に優れています。しかし、同型暗号化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不足という問題に直面しており、これによりリアルタイムの応用においてしばしば力を発揮できません。

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FHEの限界と課題

FHEの理論的な基盤は強力ですが、商業化の応用には実際の課題があります：

1. 大規模な計算コスト：FHEは大量の計算リソースを必要とし、未暗号化の計算と比較して、そのコストは大幅に増加します。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困難です。コストを削減するため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性も増加します。

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、これは深層ニューラル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となります。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は単一ユーザーのシナリオでは良好に機能しますが、複数ユーザーデータセットに関与する場合、システムの複雑性は急激に上昇します。異なる鍵の暗号化データセットを操作することを可能にする多鍵FHEフレームワークが提案されていますが、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

現在のデータ駆動時代において、人工知能(AI)は複数の分野で広く応用されていますが、データプライバシーの懸念からユーザーはしばしばセンシティブな情報を共有することをためらいます。同型暗号化（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、データは転送および保存の過程で通常は暗号化されていますが、処理の過程ではしばしば平文の状態です。FHEを通じて、ユーザーデータは暗号化された状態を保持したままで処理することができ、プライバシーを確保します。

この利点はGDPRなどの規制の要求の下で特に重要で、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の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のブロックチェーンにおける応用は、主にデータプライバシーの保護に焦点を当てており、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、オンチェーン投票プライバシー、オンチェーン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。

いくつかの同型暗号化技術に基づくプロジェクトには、

• ブール演算と低ビット長整数演算に焦点を当てたソリューションで、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。
• 新しいタイプのスマートコントラクト言語とHyperghraphFHEライブラリを開発し、ブロックチェーンネットワークに適用しました。
• 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、複数のAIモデルをサポートします。
• FHEと人工知能を組み合わせ、分散型でプライバシー保護されたAI環境を提供します。
• イーサリアムのLayer 2ソリューションとして、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。さらに、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面でますます重要な役割を果たすでしょう。将来的には、FHEが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突破口をもたらす可能性があります。