暗号通貨市場の概要と準同型暗号技術の発展

10月13日現在、あるデータプラットフォームによる主要な暗号資産の統計は次のとおりです:

ビットコインの先週の議論の熱度は12.52K回で、前の週から0.98%減少しました。日曜日の終値は63916ドルで、前年同期比1.62%の上昇です。

イーサリアムの先週の議論の熱度は3.63K回で、前の週に比べて3.45%上昇しました。日曜日の終値は2530ドルで、前年同月比で4%減少しました。

TONの先週の議論の熱度は782回で、前の週から12.63%減少しました。日曜日の終値は5.26ドルで、前年同期比で微減0.25%です。

同型暗号化(FHE)は暗号学の分野において非常に有望な技術です。これは、暗号化されたデータを解読せずに直接演算を行うことを可能にし、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は金融、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、ブロックチェーンなどの多くの分野で広く応用できます。応用の見通しは広いものの、FHEの商業化の道のりは多くの課題に直面しています。

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FHEの可能性と応用シナリオ

同型暗号化の最大の利点はプライバシー保護にあります。例えば、ある企業が他の企業の計算能力を利用してデータを分析する必要があるが、具体的な内容にアクセスされることを望まない場合、FHEが機能します。データの所有者は、暗号化されたデータを計算側に転送して処理を行わせることができ、計算結果は依然として暗号化された状態を保持し、データの所有者が復号化することで分析結果を得ることができます。このメカニズムはデータのプライバシーを保護し、必要な計算タスクを実現します。

このプライバシー保護メカニズムは、金融や医療などのデータに敏感な業界にとって特に重要です。クラウドコンピューティングと人工知能の発展に伴い、データセキュリティはますます注目の焦点となっています。FHEはこれらのシーンにおいて、多者計算保護を提供し、各者がプライベート情報を明らかにすることなく協力を完了できるようにします。ブロックチェーン技術において、FHEはチェーン上のプライバシー保護やプライバシー取引の審査などの機能を通じて、データ処理の透明性と安全性を向上させています。

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FHEと他の暗号化方式との比較

Web3領域では、FHE、ゼロ知識証明(ZK)、マルチパーティ計算(MPC)、および信頼実行環境(TEE)が主要なプライバシー保護方法です。ZKとは異なり、FHE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、データを先に復号化する必要がありません。MPCは、各当事者がデータを暗号化した状態で計算を行うことを可能にし、プライベート情報を共有する必要がありません。TEEは、安全な環境での計算を提供しますが、データ処理の柔軟性は比較的制限されています。

これらの暗号技術はそれぞれの利点がありますが、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アプリケーションにおいて高い計算コストとスケーラビリティの欠如という問題に直面しており、これがリアルタイムアプリケーションにおけるその性能を制限しています。

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FHEの限界と課題

FHEの理論的基盤は強力ですが、商業化の応用において実際の課題に直面しています:

1. 大規模な計算コスト: FHEは大量の計算リソースを必要とし、未暗号化の計算と比較して、そのコストは著しく増加します。高次多項式演算においては、処理時間が多項式的に増加し、リアルタイム計算の要求を満たすことが困難です。コストを削減するには専用ハードウェアのアクセラレーションに依存する必要がありますが、これもデプロイの複雑さを増加させます。

2. 限られた操作能力: 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おり、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スキーム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著しく制限されています。

3. 多ユーザーサポートの複雑性: FHEは単一ユーザーのシナリオで良好なパフォーマンスを示しますが、多ユーザーデータセットを扱うと、システムの複雑性が急激に上昇します。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さは著しく増加します。

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FHEと人工知能の組み合わせ

現在のデータ駆動時代において、人工知能はさまざまな分野で広く応用されていますが、データプライバシーへの懸念からユーザーはしばしば敏感な情報を共有することをためらいます。同型暗号化は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の状態です。同型暗号化を使用することで、ユーザーデータは暗号化された状態のままで処理でき、データのプライバシーが確保されます。

この利点はGDPRなどの規制の要求において特に重要であり、これらの規制はユーザーがデータ処理方法について知る権利を持ち、データが転送中に保護されることを確保しています。FHEのエンドツーエンドの暗号化は、コンプライアンスとデータセキュリティを提供します。

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現在のFHEのブロックチェーンにおける応用とプロジェクト

FHEのブロックチェーンにおける応用は、主にデータプライバシーの保護に焦点を当てており、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。

ある企業が構築したFHEソリューションは、複数のプライバシー保護プロジェクトで広く利用されています。该会社はTFHE技術を基に、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。

他のプロジェクトには次のものが含まれます:

• ブロックチェーンネットワークのプロジェクトに適した新しいスマートコントラクト言語とHyperghraphFHEライブラリを開発する
• FHEを利用したAI計算ネットワークにおけるプライバシー保護プロジェクト
• FHEと人工知能を組み合わせ、分散型でプライバシー保護されたAI環境を提供するプロジェクト
• イーサリアムLayer 2ソリューションとして、FHEロールアップとFHEコプロセッサをサポートし、EVMと互換性があり、Solidityでスマートコントラクトを作成するプロジェクト

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まとめ

FHEは、暗号化された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を保護する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を通じて、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に伴い、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コア技術となり、データセキュリティに新たな革命的な突破口をもたらす可能性があります。