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完全準同型暗号化:Web3プライバシー保護の未来のスター
完全準同型暗号化: 概念とアプリケーションシナリオの紹介
暗号化技術は通常、静的暗号化と伝送中暗号化の二種類に分けられます。静的暗号化は、デバイスまたはクラウドに保存されたデータを保護し、許可された者のみが復号化された内容にアクセスできます。伝送中暗号化は、ネットワークで伝送されるデータが指定された受取人だけに解読されることを保証し、公共の通路を通過しても漏洩しません。
この二つの暗号方式はどちらも暗号化アルゴリズムに依存し、認証暗号化を通じてデータの完全性を保証します。しかし、特定の多者協力シーンでは暗号文に対して複雑な処理が必要であり、これにはプライバシー保護技術が関与します。その中で、完全同型暗号化(FHE)は重要なソリューションです。
オンライン投票を例に挙げると、従来の暗号化スキームはプライバシーを保護しながら投票の集計を実現するのが難しいです。しかし、FHE技術は暗号文に対して関数計算を直接行うことを可能にし、プライバシーを保護しつつ必要な機能を実現します。
FHEは、コンパクトな暗号化スキームであり、出力結果の暗号文のサイズと復号の複雑さは元の入力のみに関連し、中間計算プロセスの影響を受けません。通常、TEEなどの安全な実行環境の代替手段と見なされ、その安全性はハードウェアデバイスではなく、暗号学的アルゴリズムに基づいています。
FHEシステムは通常、復号鍵、暗号鍵、および計算鍵のいくつかの構成要素を含みます。その中で復号鍵が最も敏感であり、全体の同型操作チェーンの有効性と安全性を確保する必要があります。
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FHEの応用パターン
アウトソーシングモデル
このモデルは、通常のクラウドコンピューティングをSGXやTEEに似たプライベートコンピューティングに変換します。データ所有者は暗号化された入力をクラウドサービスプロバイダーに送信し、後者は同型暗号化計算を行い、暗号化された結果を返します。
現在、FHEのアウトソーシングモデルは主にプライベート情報検索(PIR)シナリオで使用されており、クライアントが大規模な公共データベースから情報を照会し、照会内容を明らかにすることなく行います。
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双方向計算
このモードでは、計算者もプロセスに自分の秘密データを追加します。FHEは二者間計算に理想的なソリューションを提供し、通信の複雑さを最小限に抑えます。
潜在的な応用には、暗号学における「百万長者問題」が含まれます。これは、両者が具体的な金額を明らかにすることなく富を比較することです。
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アグリゲーションモード
外部委託モデルの改善により、コンパクトかつ検証可能な方法で複数の参加者のデータを集約します。典型的なユースケースには、フェデレーション学習やオンライン投票システムが含まれます。
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クライアント-サーバーモード
二者の計算モデルの拡張において、サーバーは複数の独立した鍵を持つクライアントにFHE計算サービスを提供します。プライベートAIモデルの計算サービスに利用可能で、クライアントデータはサーバー側のAIモデルによって処理される前に暗号化されます。
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FHEのその他の技術的な詳細
完全同型暗号化は強力なプライバシー保護技術として、複数の分野で広範な応用の可能性を示しています。アルゴリズムとハードウェアの継続的な最適化により、FHEは将来的により大きな役割を果たすと信じています。
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