FHE:暗号技術のマント

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ができ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します。FHEには、特にプライバシー保護が必要なデータ処理と分析の分野において、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、ブロックチェーンのプライバシー保護など、複数の潜在的な応用シーンがあります。しかし、FHEの商業化にはまだ時間がかかり、主な課題はそのアルゴリズムがもたらす計算およびメモリのオーバーヘッドが非常に大きく、スケーラビリティが低いことです。

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FHEの基礎

FHEの核心は多項式を通じて元の情報を隠すことです。多項式は線形代数の問題やベクトル計算に変換でき、現代のコンピュータによる高度な最適化計算を容易にします。

FHEの暗号技術プロセスには、

1. キー多項式を選択する
2. ランダム多項式を生成する
3. 小さな"エラー"多項式を生成する
4. 明文と上記の多項式を組み合わせて暗号化する

ノイズを導入するのは、繰り返し入力することによってキーを推測されるのを防ぐためです。しかし、ノイズは計算とともに累積し、最終的には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はいくつか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:ノイズの増加を制御する
• 自立起動:ノイズを初期レベルにリセットする

現在、さまざまなFHEソリューションの具体的な実装があり、すべて自給自足技術を使用しています。

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FHEが直面している課題

FHEの主な課題は計算コストが非常に大きいことです。通常の計算と比較して、FHE計算は最大5億倍遅くなる可能性があります。アメリカ国防総省の高等研究計画局(DARPA)はDpriveプログラムを開始し、FHE計算の速度を通常の計算の1/10に引き上げることを目指しています。このプログラム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幅を拡大する
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

進展は遅いが、FHE技術は特に軍事、医療、金融などの分野において、敏感なデータを保護するために独自の意義を持っている。

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FHEのブロックチェーンにおける応用

ブロックチェーン分野では、FHEは主にデータプライバシーを保護するために使用され、応用の方向性には以下が含まれます:

• 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
• チェーン上投票プライバシー
• ブロックチェーン上のプライバシー取引の審査
• MEVソリューション

しかし、FHEは検証者の運用コストが大幅に増加するなどの課題にも直面しています。

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主要なFHEプロジェクト

現在、大部分のFHEプロジェクトはZamaが構築した技術を使用しており、Fhenix、Privasea、Inco Network、Mind Networkなどがあります。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。

ZamaはTFHE方式に基づいて、比較的完備されたブロックチェーン+AI開発スタックを構築しました。

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Octraは、hypergraphsに基づく独自の技術を採用してFHEを実現し、新しいスマートコントラクト言語と合意プロトコルを構築しました。

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見通し

FHE技術はまだ初期の段階にあり、多くの課題に直面しています。

• 非効率的なパフォーマンス
• エンジニアリングの難易度が高い
• 事業化の見通しが不透明
• 設備投資が不十分

しかし、専用のFHEチップの開発や国防、金融、医療などの重要な分野での需要に伴い、FHE技術はブレイクスルーを迎えることが期待されています。FHEはプライバシーデータと将来の量子アルゴリズムなどの技術との結合の可能性を解放する潜在能力を持っており、深遠な影響をもたらすでしょう。

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