完全準同型暗号化(FHE):AI時代のプライバシー保護のための強力なツール

最近の市場は静かで、私たちに新興技術の発展にもっと焦点を当てる時間を与えてくれました。2024年の暗号市場は過去数年ほどの波乱に満ちたものにはならないかもしれませんが、いくつかの新技術が徐々に成熟に向かっています。今日私たちが探討するテーマはその一つ：完全同型暗号化（Fully Homomorphic Encryption、略称FHE）です。

FHEという複雑な概念を理解するためには、まず「暗号化」と「同型」の意味を明らかにし、なぜ「完全」という言葉が強調されるのかを理解する必要があります。

! 完全準同型暗号化FHEの含意と適用シナリオを現地語で説明

暗号化の基本概念

最も簡単な暗号化方式はみんなよく知っています。例えば、アリスがボブに秘密のメッセージ「1314 520」を送信したいが、メッセージを伝える第三者Cに内容を知られたくない場合、彼女は簡単な暗号化方法を採用できます：各数字を2倍にして「2628 1040」に変えます。ボブがメッセージを受け取ったとき、彼は各数字を2で割るだけで元のメッセージを得ることができます。これが基本的な対称暗号化方式です。

準同型暗号の概念

今、アリスは7歳で、最も簡単な2の乗算と2の除算しかできないと仮定しましょう。彼女は家の12ヶ月の電気代の合計を計算する必要があります。毎月の電気代は400元です。しかし、彼女は複雑な乗算ができず、他の人に具体的な電気代の金額を知られたくありません。

この時、アリスは同型暗号化の方法を採用できます。彼女は400に2を掛けて800を得て、12に2を掛けて24を得ます。そして、Cに800と24の積を計算させます。Cは19200を計算した後、アリスに知らせ、アリスはその結果を4で割ることで正しい総電気料金4800元を得ます。

これは単純な乗法同型暗号化の例です。800かける24は実際には400かける12のマッピングであり、暗号化前後の形態は同じに保たれるため、"同型"と呼ばれます。この方法は、信頼できない第三者に計算を委託しながら、センシティブなデータが漏洩しないように保護することを可能にします。

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完全準同型暗号の必要性

しかし、現実の問題はしばしばより複雑です。もしCが十分に賢ければ、総当たり法でアリスの元のデータを解読する可能性があります。これにはより強力な「完全同型暗号化」技術が必要です。

完全同型暗号化は、暗号化データに対して任意の回数の加算および乗算演算を行うことを許可し、特定の演算の種類や回数に制限されることはありません。これにより、解読の難易度が大幅に増加し、第三者がプライバシーデータを覗き見する可能性はほぼ排除されます。

完全同型暗号化技術は2009年までに画期的な進展を遂げ、暗号学の分野における聖杯と見なされている。

FHE技術の応用シナリオ

FHE技術はAI分野において広範な応用の可能性があります。強力なAIシステムは膨大なデータの訓練を必要としますが、多くのデータは高度なプライバシー価値を持っています。FHE技術はこの矛盾をうまく解決することができます。

具体的には、データ所有者は次のことができます：

1. FHEメソッドを使用して機密データを暗号化する
2. 暗号化されたデータをAIシステムに提供して計算を行う
3. AIシステムは暗号化された結果を出力します

AIシステム（特に生成AI）は本質的にベクトルを処理するものであり、意味を理解するものではないため、暗号化されたデータを直接処理することができます。データの所有者は、その後、ローカルで安全に結果を復号化し、プライバシーを保護しながらAIの強力な計算能力を利用するという目標を実現できます。

この方法は、顔認識などの複数の分野に適用できます。これにより、機械は本物の人間かどうかを判断でき、ユーザーの顔の情報が直接取得されることを防ぐことができます。

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FHE技術が直面している課題

FHE技術は将来性があるものの、実際の応用においては依然としていくつかの課題、主に巨大な計算コストに直面しています。この問題を解決するために、一部のプロジェクトは専用の計算力ネットワークを構築しようとしています。

例えば、いくつかのプロジェクトはPoWとPoSの特性を組み合わせたネットワークアーキテクチャを提案し、専用のマイニングハードウェアやNFTワーク証明などの関連施設を開発しました。これはFHEアプリケーションに十分な計算力のサポートを提供することを目的としています。

FHEがAIの発展において重要である理由

もしFHE技術がAI分野で大規模に応用されることができれば、AIの発展を大いに促進するでしょう。現在、多くの国のAIに対する規制は主にデータの安全性とプライバシー保護に集中しています。FHE技術はこれらの問題を解決する鍵となることが期待されています。

国家安全から個人のプライバシー保護まで、FHE技術の応用シーンは至る所にあります。これからのAI時代において、FHE技術は人類のプライバシーを守る最後の防線となるかもしれません。

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