FHE:ハリー・ポッターの透明マントを着る

完全同態暗号(FHE)は、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことを可能にする先進的な暗号技術であり、プライバシーを保護しながらデータを処理することができます。FHEは金融、医療、クラウドコンピューティングなどのさまざまな分野に潜在的な応用がありますが、その巨大な計算とメモリのオーバーヘッドのため、商業化にはまだ時間がかかるとされています。

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根拠

FHEの核心は、多項式で元のデータを暗号化し、暗号化された状態で計算を実行することです。簡略化された暗号化プロセスは以下の通りです:

1. キーポリノミアルを選択する s(x)
2. ランダム多項式を生成する a(x) 3.小さな「エラー」多項式e(x)を生成します
3. 暗号化されたプレーンテキスト m: c(x) = m + a(x)*s(x) + e(x)

復号時、s(x)を知っていれば平文mを復元できます。安全性を高めるためにランダム多項式と誤差を導入します。

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暗号状態での計算を実現するために、FHEは演算を回路モデルに変換します。しかし、毎回の演算でノイズが増加し、最終的に正しく復号できなくなる可能性があります。この問題を解決するために、FHEは以下の技術を採用しています:

• キー切り替え:圧縮された暗号文のサイズ
• モジュラス切り替え:ノイズを減少させる
• ガイド(Bootstrap):ノイズを初期レベルにリセット

Bootstrap技術は計算コストが非常に高いですが、無限の深さの計算を実現できるため、真のFHEを実現するための鍵です。

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FHEが直面している課題

FHEの最大の課題は、その膨大な計算コストです。通常の計算と比較して、FHEの計算速度は100万倍以上遅くなる可能性があります。アメリカのDARPAはDPRIVEプログラムを開始し、FHEの速度を通常の計算の1/10に引き上げようとしていますが、進展は遅れています。

DPRIVEプランは主に以下の点に取り組んでいます:

1. プロセッサのビット長を増やす
2. 専用ASICプロセッサの開発
3. MIMD並列アーキテクチャの構築

FHE技術は進展が遅いものの、特に軍事、医療、金融などの分野において、機密データを保護する上で独自の意義を持っています。

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ブロックチェーンの統合

ブロックチェーン分野において、FHEはオンチェーンのプライバシー、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などを保護するために使用される可能性があります。また、潜在的なMEVソリューションの1つとも見なされています。しかし、FHEの高い計算コストはネットワークのスループットを著しく低下させる可能性があります。

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主なプロジェクト

現在ほとんどのFHEプロジェクトは、Zamaが提供する技術を使用しています。例えば、Fhenix、Privasea、Inco Network、Mind Networkなどです。これらのプロジェクトは主にビジネスモデルにおいて異なっています。

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ZamaはTFHEソリューションに基づいて、比較的完全なブロックチェーン+AI開発スタックを構築しました。Octraは独自のハイパーグラフ技術を採用してFHEを実現し、新しいスマートコントラクト言語とコンセンサスプロトコルを構築しました。

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見通し

FHE技術はまだ非常に初期の段階にあり、その発展はゼロ知識証明技術には及びません。主な課題には高コスト、工学的難易度の高さ、商業化の見通しが不明であることなどが含まれます。

より多くの資金と注目が集まるにつれて、より多くのFHEプロジェクトが登場することが期待されます。FHEチップの実用化は、その商業化の重要な条件の一つです。技術的な障壁があるにもかかわらず、FHEは国防、金融、医療などの分野で依然として巨大な潜在能力を持っており、今後爆発的な成長を迎える可能性があります。

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