暗号資産市場のダイナミクスと準同型暗号の可能性

10月13日現在、主要な暗号資産の議論の熱度と価格のパフォーマンスは以下の通りです:

あるデータプラットフォームの統計によると、ビットコインの先週の議論量は12.52K回で、前週比0.98%減少しました。日曜日の終値は63916ドルで、前週比1.62%上昇しました。

イーサリアムの先週の議論量は3.63K回で、前週比3.45%増加しました。日曜日の終値は2530ドルで、前週比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、前週比わずかに0.25%下落しました。

同型暗号化(FHE)は暗号学分野の最前線技術として、広範な応用の見通しを持っています。その核心的な利点は、暗号化されたデータを解読することなく直接計算できることであり、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およびブロックチェーンのプライバシー保護など、さまざまな分野に応用可能です。それにもかかわらず、FHEの商業化の道にはいくつかの課題が残っています。

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FHEのポテンシャルとアプリケーションシーン

FHEの最大の利点は、データプライバシーを保護することにあります。例えば、ある会社が別の会社の計算能力を利用してデータを分析する必要があるが、データの内容が相手に知られたくない場合、FHEが役立ちます。データの所有者は暗号化されたデータを計算者に転送して処理を行わせることができ、計算結果は暗号化された状態のままで、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プライバシーを保護しつつ、必要な計算作業に影響を与えません。

金融や医療などのデータが敏感な業界において、FHEのプライバシー保護機能は特に重要です。クラウドコンピューティングとAI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は多者計算においてプライバシー保護を提供し、各者が敏感な情報を漏えい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と他の暗号化技術との比較

Web3分野において、FHE、ゼロ知識証明(ZK)、マルチパーティー計算(MPC)および信頼できる実行環境(TEE)は、主要なプライバシー保護手法です。ZKとは異なり、FHEは暗号化データに対してさまざまな操作を行うことができ、事前に復号する必要がありません。MPCは、データを暗号化したままで計算を行うことを許可し、秘密情報を共有する必要がありません。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、FHEは特に優れた性能を発揮します。しかし、FHE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で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、商業化の過程でいくつかの実際的な課題に直面しました:

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、未暗号化計算に比べてコストが著しく増加します。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難しくなります。専用ハードウェアアクセラレーションを用いてコストを下げることは可能ですが、これにより展開の複雑性も増します。

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、複雑な非線形操作へ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AIアプリケーションにおいてボトルネックを引き起こしています。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は単一ユーザーシナリオで良好に機能しますが、複数のユーザー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。複数の鍵を用いたFHEフレームワークを提案した研究もありますが、異なる鍵の暗号化データセットを操作することができる一方で、その鍵管理とシステムアーキテクチャの複雑さが大幅に増加します。

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FHEとAIの組み合わせ

現在のデータ駆動の時代において、AIは多くの分野で広く利用されていますが、データプライバシーへの懸念がしばしばユーザーが敏感な情報を共有することをためらわせます。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、FHEによりユーザーデータは暗号化された状態を保持したままで処理され、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情報を得る権利を要求し、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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FHEのブロックチェーンにおける応用

FHEはブロックチェーンにおいて主にデータプライバシーを保護するために使用されており、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トランザクション審査などの分野を含みます。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使用されています。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焦点を当て、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。

• 別の会社が新しいスマートコントラクト言語とFHEライブラリを開発し、ブロックチェーンネットワークに適用しました。

• 他のプロジェクトは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、さまざまなAIモデルをサポートしています。

• あるネットワークがFHEとAIを組み合わせ、分散型でプライバシー保護されたAI環境を提供します。

• イーサリアムのLayer 2ソリューションとして、あるプロジェクトは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。

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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の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依然として計算オーバーヘッドが大きく、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や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核心技術となり、データセキュリティに革命的な突破口をもたらすことが期待されています。