暗号通貨市場の発展と準同型暗号技術の分析

10月13日現在、あるデータプラットフォームは主要な暗号資産の議論の熱度と価格変動を統計しました。

ビットコインの先週の議論回数は12.52Kで、前の週より0.98%減少しました。日曜日の終値は63916ドルで、先週同期より1.62%上昇しました。

イーサリアムの先週の議論の熱度は3.63K回に達し、前の週と比べて3.45%増加しました。しかし、日曜日の終値は2530ドルで、前週同期と比べて4%下落しました。

TONの先週の議論回数は782回で、前週比12.63%減少しました。日曜日の終値は5.26ドルで、前週同期比でわずかに0.25%下落しました。

同型暗号化（Fully Homomorphic Encryption, FHE）は暗号学の分野における最前線の技術であり、その核心的な利点は暗号化されたデータに対して計算を直接行うことができる点であり、復号化のプロセスを必要としません。この特性は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します。FHEの応用範囲は広く、金融、医療、クラウドコンピューティング、機械学習、電子投票、IoT、そしてブロックチェーンのプライバシー保護など、さまざまな分野をカバーしています。FHEには巨大な潜在能力がありますが、商業化の過程では依然として多くの課題に直面しています。

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FHEの応用展望

FHEの最大の利点は、その卓越したプライバシー保護能力にあります。次のようなシナリオを想像してください：A社はB社の計算リソースを利用してデータを分析する必要がありますが、B社に元のデータ内容に触れてほしくありません。このような場合、FHEは重要な役割を果たします：A社はデータを暗号化してB社に送信し、処理を行ってもらいますが、計算結果は依然として暗号化された状態を保ちます。A社は結果を受け取った後に復号化し、必要な分析情報を得ることができます。このメカニズムはデータプライバシーを保護し、計算ニーズを満たすものです。

金融や医療など、データの敏感度が非常に高い業界において、FHEの価値は特に際立っています。クラウドコンピューティングと人工知能技術の急速な発展に伴い、データセキュリティはますます重要な焦点となっています。FHEはこれらの分野で、関与する各参加者が敏感な情報を明らかにすることなく協力するためのマルチパーティ計算保護を提供できます。特にブロックチェーン技術において、FHEはオンチェーンのプライバシー保護やプライバシー取引の監査などの機能を実現することで、データ処理の透明性とセキュリティを大幅に向上させています。

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FHEと他の暗号化技術との比較

Web3エコシステムにおいて、FHE、ゼロ知識証明（ZK）、マルチパーティセキュアコンピューティング（MPC）、および信頼実行環境（TEE）は主要なプライバシー保護ソリューションです。FHEの独自性は、暗号化されたデータに対してさまざまな操作を実行できることにあり、データを事前に復号化する必要がありません。MPCは、プライバシー情報を相互に共有することなく、データを暗号化された状態で計算を行うことを可能にします。一方、TEEは安全な計算環境を提供しますが、データ処理の柔軟性に関して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利点がありますが、複雑な計算タスクのサポートにおいては、同型暗号化が特に優れています。しかし、同型暗号化は実際の応用において依然として計算コストが高く、スケーラビリティが低いという問題に直面しており、これがリアルタイム応用シーンでのパフォーマンスを制限しています。

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FHEの限界と課題

FHEの理論的基盤は確固たるものですが、商業化の過程でいくつかの実際的な困難に直面しました：

1. 計算資源消費が巨大：FHEは大量の計算資源を必要とし、未暗号化計算と比較して計算コストが著しく増加します。特に高次多項式演算において、処理時間は多項式的に増加し、リアルタイム計算の要求を満たすのが難しいです。コストを下げるために、FHEはしばしば専用ハードウェアの加速に依存する必要があり、これがデプロイの複雑性を増加させます。

2. 操作能力が限られている：FHEは暗号化データの加算と乗算を実行できますが、複雑な非線形操作のサポートは限られています。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とって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大きく制限されています。

3. 複数ユーザーのサポートの複雑性：FHEは単一ユーザーシナリオでは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場合、システムの複雑性が急激に上昇します。2013年に提案された多鍵FHEフレームワークは、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しますが、その鍵管理とシステムアーキテクチャの複雑性は著しく増加します。

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FHEと人工知能の融合

現在のデータ駆動の時代において、人工知能（AI）はさまざまな分野で広く利用されていますが、データプライバシーの懸念から、ユーザーは医療や金融データなどのセンシティブな情報を共有することをためらうことがよくあります。同型暗号化（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ナリオでは、データは転送および保存中に通常暗号化されていますが、処理中はしばしば平文状態になります。FHEを使用することで、ユーザーデータは暗号化された状態のままで処理でき、データプライバシーが確保されます。

この利点はGDPRなどの規制の要求の下で特に重要であり、これらの規制はユーザーにデータ処理方法についての知る権利を要求し、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暗号化は、コンプライアンスとデータの安全性を提供します。

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FHEのブロックチェーンにおける応用状況

FHEのブロックチェーン分野での応用は、主にデータプライバシー保護に集中しており、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、オンチェーン投票のプライバシー、オンチェーンプライバシー取引の審査などの方向性があります。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。

ある会社が開発したFHEソリューションは、複数のブロックチェーンプロジェクトで広く利用されています。この会社はTFHE技術に基づき、ブール演算と低ビット長整数演算に特化し、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。

他のプロジェクトもFHEの応用を積極的に探求しています：

• 一つの会社がブロックチェーンネットワークに適した新しいスマートコントラクト言語と特別なFHEライブラリを開発しました。
• 別の会社が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、複数のAIモデルをサポートしています。
• 企業がFHEと人工知能を組み合わせて、分散型でプライバシー保護されたAI環境を提供しています。
• あるプロジェクトは、イーサリアムのLayer 2ソリューションとして、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、暗号化データ上で計算を実行できる先進技術として、データプライバシー保護において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計算コストが高く、スケーラビリティが低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とアルゴリズムの最適化により、これらの問題は徐々に解決される見込みです。ブロックチェーン技術の発展とともに、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核心技術となり、データセキュリティに革命的なブレークスルーをもたらすことが期待されています。

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