完全準同型暗号FHE:AI時代のプライバシー保護技術と応用展望

2025-07-15 21:03:19

完全準同型暗号化 FHE: AI時代のプライバシー保護のための強力なツール

最近、暗号市場は横ばいですが、いくつかの新興技術はまだ着実に発展しており、その中でも完全準同型暗号化(FHE)は注目に値する方向性です。今年の5月には、イーサリアムの創設者であるヴィタリック・ブテリン氏もFHEに関する記事を発表し、業界で広範な議論を巻き起こしました。

FHEという複雑な概念を理解するためには、まず"暗号化"と"同型"の意味、そして"完全"という特性がなぜ強調されるのかを理解する必要があります。

! 完全準同型暗号化FHEの含意と適用シナリオを現地語で説明

暗号化の基本概念

最も簡単な暗号化方式に私たちはなじみがあります。仮にアリスがボブに秘密のメッセージ「1314 520」を送信しなければならず、しかも第三者Cを通じて送信する必要があるとします。情報の安全を確保するために、アリスは各数字を2倍して暗号化し、「2628 1040」に変えます。ボブがメッセージを受け取ったとき、各数字を2で割るだけで元の情報を復号できます。この対称暗号化方式は、信頼できない送信者を介して機密通信を行うことができます。

準同型暗号の原理

同型暗号化はさらに進んでいます。アリスが最も基本的な2倍と2で割る運算しかできないと仮定しましょう。彼女は家の12ヶ月の電気代の合計（毎月400元）を計算する必要がありますが、具体的な金額を他の人に知られたくありません。彼女は400と12をそれぞれ2倍して暗号化し、Cに800×24の結果を計算してもらいます。Cが19200を算出した後、アリスに伝え、アリスはその結果を4で割ることで、正しい電気代の合計4800元を得ることができます。このプロセスの中で、Cは計算を完了しましたが、実際のデータを知ることはできず、データの秘密計算が実現しました。

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完全準同型暗号の必要性

しかし、単純な同型暗号化は依然として解読されるリスクがあります。完全同型暗号化は、より複雑なノイズを導入することによって、暗号化データに対して任意の回数の加算および乗算を行うことを可能にし、解読の難易度を大幅に高めます。これにより、FHEは単純な計算に限らず、より広範な数学問題に応用できるようになります。

2009年、Gentryらの学者たちが提案した新しいアプローチは、完全同型暗号化を実現するための道を開き、これは暗号学の分野における重要なブレークスルーと見なされています。

FHEのAI分野における応用

FHE技術はAI分野において広範な応用の見込みがあります。現在、AIの発展はデータのプライバシーと安全性の課題に直面しており、FHEはこの矛盾を解決する鍵となる技術になる可能性があります。FHEを通じて、ユーザーは敏感なデータを暗号化してAIに提供し、AIは計算を完了した後、暗号化された結果を返します。ユーザーはその後、ローカルで復号化し、プライバシーを保護しながらAIの強力な計算能力を利用することができます。

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FHEプロジェクトの発展

現在、複数のプロジェクトがFHE技術の研究開発と応用に取り組んでいます。例えば、Zama、Mind Network、Fhenixなどがあります。その中で注目すべきプロジェクトは、ある有名な取引プラットフォームが投資しているPrivaseaです。このプロジェクトは、FHEに必要な大量の計算力の問題を解決するために、PoWとPoSを組み合わせたネットワークアーキテクチャを提案しています。

Privaseaは最近、WorkHeart USBというPoWハードウェアデバイスと、StarFuel NFTという類PoS資産を発表しました。この革新的なデザインは、必要な計算能力を提供しつつ、特定の法的リスクを回避しようとしています。