FHE:プライバシー計算の未来への道

FHE(全同态加密)は、暗号化データ上で直接計算を行うことをサポートす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することができます。FHEには複数の潜在的な適用シーンがあり、特にプライバシー保護が必要なデータ処理と分析の分野、例えば金融、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、ブロックチェーンプライバシー保護などにおいて重要です。しかし、FHEの商業化はまだ時間がかかり、主な障害はそのアルゴリズムによる巨大な計算およびメモリのオーバーヘッドと、スケーラビリティの低さです。

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根拠

FHEの核心は、暗号化されたデータ上で計算を行い、暗号化された結果を得ることであり、復号化後は平文の計算結果と一致します。この目標を達成するために、FHEは多項式を使用して元の情報を隠します。なぜなら、多項式は線形代数の問題やベクトル計算の問題に変換でき、現代のコンピュータが並列計算などの最適化を行いやすくなるからです。

FHEの基本的な暗号化プロセスには次のものが含まれます:

• キー多項式を選択します
• ランダム多項式を生成
• 小さな"エラー"多項式を生成する
• 上記の多項式と平文を組み合わせて暗号化する

復号化が破られるのを防ぐために、FHEはノイズを導入しました。しかし、ノイズは計算過程で蓄積され、最終的に正しく復号化できなくなる可能性があります。この問題を解決するために、FHEはいくつかの技術を採用しています:

• キースイッチング:暗号文のサイズを圧縮しますが、少量のノイズが導入されます
• モジュラススイッチング：ノイズを減少させるためにモジュラスを切り替える
• Bootstrap:ノイズを初期レベルにリセットしますが、計算コストが非常に高いです。

現在の主流のFHEソリューションは、Bootstrap技術に基づいており、BGV、BFV、CKKSなどが含まれます。これらのソリューションは、算術回路とブール回路それぞれに利点があります。

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FHEが直面している課題

FHEの最大の課題は、その膨大な計算コストです。通常の計算と比較して、FHEバージョンの同じ計算には最大で5億倍の計算リソースが必要です。FHEの性能を改善するために、アメリカのDARPAはDprive計画を立ち上げ、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しています。この計画は主に以下のいくつかの側面から取り組んでいます:

• プロセッサのワードサイズを大きくする
• 専用ASICプロセッサを構築する
• MIMD並列アーキテクチャを構築する

Dprive計画は間もなく期限を迎えますが、進展は遅く、期待された目標には達していないようです。ZK技術と同様に、FHEの実現もハードウェアのボトルネックに直面しています。

それにもかかわらず、長期的にはFHE技術は依然として独自の価値を持っており、特に敏感なデータのプライバシー保護において重要です。軍事、医療、金融などの分野における重要な敏感データに対して、FHEはプライバシーを保護しながらAIなどの技術の潜在能力を引き出すことができます。ポスト量子時代において、この安全性は特に重要です。

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ブロックチェーンの統合

ブロックチェーン分野において、FHEは主にデータプライバシーを保護するために使用され、応用分野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、プライバシー取引の監査などが含まれます。FHEは、オンチェーンのMEV問題を解決するための潜在的なソリューションの1つとも見なされています。

しかし、FHEは幾つかの課題にも直面しています。完全な暗号取引は、MEVによる正の効果を排除する可能性があります。また、仮想マシン上でFHEを実行すると、ノードの要件が大幅に増加し、ネットワークのスループットが大幅に低下します。

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主なプロジェクト

現在FHE分野の主要なプロジェクトには次のものが含まれます:

• Zama: TFHEスキームに基づき、比較的完璧なFHE開発スタックを構築しました
• Fhenix:プライバシーファーストのオプティミズムレイヤー2の構築
• Privasea: FHEを用いたLLMデータ計算
• インコネットワーク:FHEレイヤー1の構築
• Arcium:FHE、MPC、ZKなどの暗号技術を統合
• マインドネットワーク: FHEサブネットアーキテクチャを通じてコンセンサス層のセキュリティ問題を解決する
• Octra: ハイパーグラフ技術を使用して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プロトコルを構築します。

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今後の展望

FHE技術はまだ初期段階にあり、発展の現状はZK技術に及びません。主な制約要因には高コスト、工事の難易度が高いこと、商業化の見通しが不明朗であることなどがあります。暗号VCがFHEへの関心を高めるにつれて、より多くの資金やプロジェクトがこの分野に入ることが予想されます。

FHEチップの実用化は、その商業化の重要な前提の一つです。現在、Intel、Chain Reaction、Optalysysなど多くの企業がこの方向で探求を行っています。FHEは多くの技術的障害に直面していますが、非常に有望で明確な需要を持つ技術として、国防、金融、医療などの業界で深い変革をもたらし、プライバシーデータと未来の量子アルゴリズムなどの技術との結合による巨大な潜在能力を解き放つことが期待されています。

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