FHE: 暗号化データの直接計算

FHE(全同態暗号化)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化技術です。これにより、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、医療健康、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のコストのため、商業化にはまだ時間が必要です。

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根拠

FHEの核心は、多項式を使用して元の情報を隠すことです。暗号化プロセスでは、鍵多項式、ランダム多項式、および小さな「ノイズ」多項式を使用します。復号化には、鍵多項式を知っている必要があります。

暗号化データ上の計算を実現するために、FHEは操作を「回路」に変換します。加算と乗算は基本的な演算を構成し、任意の計算を表現できます。しかし、各演算はノイズを増加させ、特に乗算はノイズを指数関数的に増加させるため、計算の深さが制限されます。

ノイズ問題を解決するために、FHEは以下の技術を採用しました:

• キー切り替え:圧縮された暗号文のサイズ
• モジュール切替:ノイズ予算を減少させる
• 自立(Bootstrap):ノイズを初期レベルにリセットする

現在の主流なFHEソリューションはブートストラップ技術を採用していますが、計算コストは依然として非常に大きいです。通常の計算と比較して、FHE計算は5億倍遅くなる可能性があります。

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課題

FHEの最大の課題は、巨大な計算コストです。DARPAは特にDPRIVEプログラムを立ち上げ、FHEの計算速度を通常の計算の1/10にまで引き上げようとしていますが、進展は遅いです。

主要な改善の方向性には次のものが含まれます:

• プロセッサのワード長を増やす
• 専用ASICプロセッサの開発
• 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、特にポスト量子時代において、敏感なデータを保護する上で重要な意義を持っています。

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ブロックチェーンの結合

FHEはブロックチェーンにおいて主にデータのプライバシーを保護するために使用されます。これには、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が含まれます。しかし、完全な暗号化取引は、新たな問題を引き起こす可能性があります。例えば、MEVボットの正の効果を失ったり、ノードの要求が大幅に増加したりすることです。

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主要プロジェクト

現在の主なFHEプロジェクトには:

• Zama: TFHEに基づく開発フレームワークを提供
• Fhenix:プライバシー優先のLayer 2を構築する
• Privasea:LLMデータ計算に使用
• インコネットワーク:FHEレイヤー1の構築
• マインドネットワーク:リステーキング用
• オクトラ:ハイパーグラフ付きFHE

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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。しかし、より多くの資金と人材の投入、専用チップの開発が進むことで、FHEは将来的に金融や医療などの分野に変革をもたらすことが期待されています。また、量子計算などの最前線技術との結びつきも期待されています。