暗号通貨市場週報と準同型暗号技術分析

10月13日現在、あるデータプラットフォームは主要な暗号資産の議論の熱度と価格変動の統計分析を行いました。

ビットコインの先週の議論回数は12.52Kで、前の週よりわずかに0.98%減少しました。日曜日の終値は63916ドルで、先週同期より1.62%上昇しました。

イーサリアムの先週の議論の熱度は3.63K回に達し、前週比で3.45%の増加でした。しかし、日曜日の価格は2530ドルで、先週同期比で4%の下落です。

TON通貨は先週782回議論され、前週比12.63%減少しました。日曜日の価格は5.26ドルで、前週同期比でわずかに0.25%下落しました。

同型暗号化(FHE)は暗号学の分野で非常に有望な技術であり、暗号化されたデータを解読することなく直接計算を行うことを可能にします。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、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があります。それにもかかわらず、FHEの商業化の道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、データの内容が漏洩することを望まない場合、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側に送信して処理を行うことができ、計算結果は依然として暗号化された状態を保ちます。データの所有者は解読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、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敏感な業界において特に重要です。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されています。FHEはこれらのシナリオにおいて多者計算保護を提供し、関係者がプライベート情報を公開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はオンチェーン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セキュリティ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復号化することなく様々な操作を実行できます。MPCは、データが暗号化された状態で計算を行うことを可能にし、秘密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制限されています。

これらの暗号技術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、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低さという課題に直面しており、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、商業化の応用には実際の課題がありました：

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、未暗号化計算と比較してその計算コストが著しく増加します。高次多項式演算に対しては、処理時間が多項式的に増加し、リアルタイム計算のニーズを満たすことが難しくなります。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性を増加させます。

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関するボトルネックです。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、非線形モデルの応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に関与する場合、システムの複雑性は急激に上昇します。2013年に提案された多鍵FHEフレームワークは、異なる鍵の暗号化データセットの操作を許可しますが、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に対する懸念から、ユーザーは敏感な情報を共有することをためらうことがよくあります。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、データの転送と保存は通常暗号化されていますが、処理プロセス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、プライバシーが確保されます。

この利点はGDPRなどの規制要件の下で特に重要です。これらの規制は、ユーザーがデータ処理方法についての情報を持つ権利を要求し、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保証します。

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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ます。これには、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の審査などの方向性が含まれます。現在、いくつかのプロジェクトが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FHEソリューションプロバイダーが構築した技術は、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。これらのプロジェクトには、

• TFHE技術に基づき、ブール演算および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開発スタックプロジェクトを構築しました。

• 新しいタイプのスマートコントラクト言語とFHEライブラリを開発し、暗号資産ネットワークのプロジェクトに適用しました。

• 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モデルをサポートするプロジェクト。

• FHEと人工知能を組み合わせて、分散型かつ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ことになるでしょう。未来において、FHEはプライバシー保護計算の核心技術となり、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ことが期待されています。