FHE技術におけるプライバシー保護とブロックチェーン応用の可能性と課題

同態暗号（Fully Homomorphic Encryption, FHE）は、暗号学の分野において非常に有望な技術であり、その核心的な利点は、復号化することなく暗号化されたデータに対して直接計算を行うことができる点にあります。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、さまざまな分野で広範な応用の可能性を持っています。しかし、FHEの潜在能力は巨大であるにもかかわらず、そ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の利点と応用シナリオ

FHEの最も顕著な利点はプライバシー保護です。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、相手にデータの内容を見せたくない場合、FHEは重要な役割を果たします。データ所有者は暗号化されたデータを計算者に送信して分析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ち、データ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効果的に保護すると同時に、計算者が必要な作業を完了できるようにします。

金融や医療などデータの敏感度が高い業界において、このプライバシー保護メカニズムは特に重要です。クラウドコンピューティングと人工知能の急速な発展に伴い、データセキュリティがますます注目されています。FHEはこれらのシーンにおいて、多者間計算保護を提供し、各当事者がプライベートな情報を露出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）、多者計算（MPC）、および信頼実行環境（TEE）は主要なプライバシー保護手法です。ZKとは異なり、FHEは暗号化されたデータに対して多様な操作を行うことができ、データを解読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、機密情報を共有する必要がありません。TEEは安全な環境内での計算を提供しますが、データ処理の柔軟性は相対的に制限されています。

これらの暗号技術にはそれぞれ利点がありますが、複雑な計算タスクをサポートする点では、FHEが特に優れています。しかし、FHEは実際のアプリケーションでは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におけるそのパフォーマンスを制限しています。

FHEの限界と課題

FHEの理論的基盤は強力ですが、商業用アプリケーションでは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、そのコストが著しく増加します。高次多項式演算に対して、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、これも展開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です。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. 複数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。異なる鍵の暗号化データセットを操作するための多鍵FHEフレームワークはありますが、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

現在のデータ駆動の時代において、人工知能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から、ユーザーはしばしばセンシティブな情報を共有することをためらいます。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、データは転送と保存の過程で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。FHEを通じて、ユーザーデータは暗号化された状態を維持しながら処理され、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保証しています。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と関連プロジェクト

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取引の監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：

• TFHE技術に基づいて構築されたFHEソリューションは、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アプリケーションのためのFHE開発スタックを構築しています。

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

• 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ます。

• 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環境を提供します。

• イーサリアムのLayer 2ソリューションとして、FHE RollupsおよびFHE Coprocessorsをサポートし、EVMと互換性があり、Solidityで作成されたスマートコントラクトをサポートします。

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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的な技術として、データの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がプライバシー保護計算の中核技術となり、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可能性があります。

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