暗号通貨市場のダイナミクスと準同型暗号技術の発展

最新のデータ統計によると、10月13日現在、主要な暗号資産のディスカッション熱度と価格パフォーマンスは以下の通りです：

ビットコインの先週の議論頻度は12.52K回で、前の週に比べて0.98%のわずかな減少です。日曜日の終値は63916ドルで、先週の同時期に比べて1.62%の上昇です。

イーサリアムの先週の議論量は3.63K回に達し、前の週より3.45%増加しました。しかし、日曜日の価格は2530ドルで、先週同期より4%下落しました。

TON通貨上週の議論回数は782回で、前の週より12.63%減少しました。その日曜日の価格は5.26ドルで、先週同期よりわずかに0.25%下落しました。

同型暗号化(FHE)は、暗号学の分野における最前線の技術であり、巨大な応用可能性を示しています。その核心的な利点は、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことができ、解読の必要がないため、プライバシー保護とデータ処理に強力なサポートを提供することです。FHEは、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することができます。それにもかかわらず、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の利点と応用シナリオ

同型暗号化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が、データの内容を外部に知られたくない場合、FHEが役立ちます。その会社はデータを暗号化して送信し、外部機関は暗号化された状態で計算を行い、結果も依然として暗号化されたままです。元の会社が復号化した後に分析結果を得ることができ、データのプライバシーを保護しつつ、必要な計算タスクを完了します。

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されています。FHEはこれらの分野で多者計算保護を提供し、各者がプライベート情報を開示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通じて、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と他の暗号化技術との比較

Web3の分野では、FHE、ゼロ知識証明(ZK)、マルチパーティ計算(MPC)および信頼できる実行環境(TEE)は、主なプライバシー保護手法です。ZKとは異なり、FHEは暗号化データに対してさまざまな操作を実行でき、データを解読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、暗号化されたデータの下で計算を行うことを許可します。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制限されています。

これらの暗号技術はそれぞれの利点がありますが、複雑な計算タスクをサポートする点で、同型暗号化は特に優れています。しかし、同型暗号化は実際のアプリケーションにおいて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におけるその性能を制限しています。

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FHEの限界と課題

FHEの理論的基盤は強力ですが、商業化の応用において実際の課題に直面しています。

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、未暗号化計算と比較して、その計算コストは著しく増加します。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要求を満たすことが困難です。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、これも導入の複雑さを増加させます。

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、複雑な非線形操作へ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人工知能アプリケーションに対する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は単一ユーザーシナリオで良好に機能しますが、複数ユーザーのデータセットが関与すると、システムの複雑さが急激に増加します。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フレームワークがありますが、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、ユーザーは敏感な情報を共有したがらないことがよくあります。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ーンでは、FHEによりユーザーデータは暗号化された状態を維持しながら処理され、データのプライバシーが確保されます。

この利点はGDPRなどの規制要件の下で特に重要であり、これらの規制はユーザーがデータ処理方法について知る権利を持ち、データが転送中に保護されることを保証します。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、データプライバシーの保護に主に焦点を当てており、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ベート取引の審査などの方向性が含まれます。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:

• ある企業が構築したFHEソリューションは、複数のブロックチェーン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。
• あるプロジェクトはTFHE技術に基づいており、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ました。
• 別のプロジェクトが新しい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。
• あるプロジェクトは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。
• 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を保護するAI環境を提供しています。
• あるLayer 2ソリューションはFHE RollupsとFHE Coprocessorsをサポートし、EVMと互換性があり、Solidityで書かれたスマートコントラクトをサポートしています。

まとめ

FHEは、暗号データ上で計算を実行することができる先進的な技術であり、データプライバシーを保護するという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依然として計算コストが高く、スケーラビリティが悪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やアルゴリズムの最適化によって、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においてますます重要な役割を果たすことになるでしょう。将来的には、FHEはプライバシー保護計算を支えるコア技術となり、データセキュリティに新たな革命的な突破口をもたらす可能性があります。

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