FHE:プライバシー計算の未来への道

FHE(全同态暗号)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。FHE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、現在のところ商業化には時間がかかる見込みであり、主な課題はその膨大な計算とメモリのコストです。

FHEの基礎

FHEの核心は、多項式を通じて元の情報を隠すことです。簡略化されたFHEシステムでは、暗号化プロセスには次のものが含まれます:

1. キーポリノミアルを選択
2. ランダム多項式を生成する
3. 小さな"エラー"多項式を生成する
4. 明文を上記の多項式と組み合わせて暗号化する

復号には鍵多項式を知っている必要があります。ランダムノイズを導入することで、攻撃者が繰り返し入力することでパターンを解読するのを防ぐことができます。

任意の深さの計算を実現するために、FHEは次の重要な技術を採用しています:

• キー切り替え: 毎回の乗算後に指数的に増加する暗号文のサイズを圧縮する
• モジュール切替:ノイズの増加を制御
• Bootstrap:ノイズを初期レベルにリセットする

現在主流のFHEソリューションはBootstrap技術を採用していますが、依然として巨大的な計算コストに直面しています。

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FHEが直面している課題

通常の計算と比較して、FHEの計算コストは数億倍になる可能性があります。アメリカ国防総省の高度な研究計画局(DARPA)は、FHE計算の速度を通常の計算の1/10に引き上げることを目指すDpriveプログラムを開始しました。このプログラムは主に以下の側面から取り組んでいます:

1. プロセッサのワードサイズを大きくする
2. 専用ASICプロセッサの開発
3. MIMD並列アーキテクチャの構築

進展は遅いですが、FHEは特にポスト量子時代において、センシティブなデータを保護する上で独自の価値を持っています。

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FHEのブロックチェーンにおける応用

FHE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を保護するために使用できます。また、潜在的なMEVソリューションの1つとも見なされていますが、現在は効率やノード要件などの課題に直面しています。

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主要FHEプロジェクト

• Zama: TFHE方式に基づいて、完全なFHE開発スタックを構築しました
• Octra: ハイパーグラフ技術を採用してFHEを実現し、新しいスマートコントラクト言語とコンセンサスメカニズムを構築しました。
• Fhenix/Privasea/Inco Networkなど: Zamaのライブラリを基にして開発されることが多い

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今後の展望

FHE技術はまだ初期段階にあり、ZK技術ほどの発展は見られません。しかし、より多くの資金と関心が集まるにつれて、より多くのFHEプロジェクトや技術革新が期待されます。FHEチップの実用化は商業化の鍵です。課題があるにもかかわらず、FHEは国防、金融、医療などの分野で依然として巨大な潜在能力を持ち、量子コンピューティングなどの最先端技術と統合されることで、爆発的な瞬間を迎えることが期待されています。

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