FHE:暗号学の「透明マント」

FHE(全同態暗号技術)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。この技術は金融、医療、クラウドコンピューティング、機械学習などの多くの分野で潜在的な応用がありますが、その巨大な計算およびメモリコストのため、商業化にはまだ時間がかかります。

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根拠

FHEの核心思想は、多項式を使用して原始情報を隠すことです。簡略化された暗号化プロセスは次のようになる可能性があります:

1. キー多項式 s(x) を選択します
2. ランダムな多項式を生成する a(x)
3. 小さな"ノイズ"多項式 e(x)を生成する 4.プレーンテキストmを暗号化します:c(x) = m + a(x)*s(x) + e(x)

復号する際は、鍵 s(x) を知っていれば、c(x) から平文 m を復元できます。

任意の深さの計算を実現するために、FHEは以下のいくつかの技術を採用しています。

• キー切替: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(Bootstrap):ノイズレベルをリセットする

現在主流のFHE方案は、BGV、BFV、CKKSなどのブートストラップ技術に基づいています。

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直面している課題

FHEの最大の問題は計算コストが非常に大きいことです。通常の計算に比べて、FHEバージョンは数億倍遅い可能性があります。FHEを加速するために、アメリカのDARPAはDPRIVEプログラムを開始しました。目標はFHEの速度を通常の計算の1/10に引き上げることです。このプログラムは主に以下のいくつかの方面から取り組んでいます:

1. プロセッサのワード長を増やす
2. 専用ASICチップの開発
3. MIMD並列アーキテクチャの構築

進展は遅いが、長期的にはFHE技術は依然として重要な意義を持ち、特に敏感なデータの処理において。

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ブロックチェーンにおける応用

FHEはブロックチェーン分野で主にデータプライバシーを保護するために使用されます。包括:

• オンチェーンプライバシー保護
• 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
• チェーン上のプライバシー取引審査
• MEVソリューションの可能性

しかし、現在のFHEの性能はその大規模な応用を制限しています。

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主要プロジェクト

現在、FHE関連のプロジェクトは主にZamaが提供する技術に基づいています:

• Fhenix:プライバシーファーストの楽観主義レイヤー2
• Privasea:LLMデータ計算
• インコネットワーク:ビルディングレイヤー1
• Arcium:FHE、MPC、ZKテクノロジーを組み合わせ
• Mind Network: FHEに基づくサブネットアーキテクチャを提供

さらに、Octraは独自に開発したハイパーグラフ技術を使用してFHEを実現しています。

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見通し

FHEはまだ初期段階にあり、多くの課題に直面しています:

• コストが高い
• エンジニアリングが難しい
• 事業化の見通しが不透明

しかし、資金投入が増加し、専用チップが実用化されるにつれて、FHEは国防、金融、医療などの分野で変革をもたらすことが期待されています。今後、FHEと量子コンピューティングなどの最先端技術が組み合わさることで、爆発的な成長を迎える可能性があります。