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が主要な暗号資産の議論頻度と価格変動を統計分析しました：

ビットコインの先週の議論回数は12.52Kで、前の週から0.98%減少しました。日曜日の終値は63916ドルで、先週から1.62%上昇しました。

イーサリアムの先週の議論回数は3.63Kで、前の週比3.45%増加しました。日曜日の終値は2530ドルで、先週比4%下落しました。

TONの先週の議論回数は782回で、前の週に比べて12.63%減少しました。日曜日の終値は5.26ドルで、先週に比べてわずか0.25%下落しました。

同型暗号化（Fully Homomorphic Encryption, FHE）は暗号学分野において非常に有望な技術です。その核心的な利点は、解読プロセスを必要とせずに暗号化されたデータに直接計算を行えることにあります。これ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、さまざまな分野において広範な応用の可能性があります。しかし、応用の展望が広いにもかかわらず、FHEは商業化の道のりにおいて多くの課題に直面しています。

! AI + FHE準同型暗号化の商業的価値を理解する

FHEの利点と応用シナリオ

同型暗号化の最大の利点は、プライバシー保護にあります。たとえば、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、具体的な内容には触れさせたくない場合、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元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維持します。データの所有者が復号化すれば、分析結果を得ることができ、データのプライバシーを保護しつつ、必要な計算タスクを完了することができます。

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に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の焦点となっています。FHEはこれらのシーンにおいて多者計算の保護を提供し、各参加者がプライバシー情報を露出させ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の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。

! AI + FHE準同型暗号化の商業的価値を理解する

FHEと他の暗号化方式との比較

Web3の分野では、FHE、ゼロ知識証明（ZK）、マルチパーティ計算（MPC）、および信頼実行環境（TEE）が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様々な操作を行うことができ、データを事前に復号化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は安全な環境での計算を提供しますが、データ処理の柔軟性は比較的制限されています。

これらの暗号技術はそれぞれの利点がありますが、複雑な計算タスクをサポートする上では、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でのパフォーマンスを制限しています。

! AI + FHE準同型暗号化の商業的価値を理解する

FHEの限界と課題

FHEの理論的基盤は強力ですが、商業アプリケーションにおいて実際の課題に直面しています。

1. 大規模計算コスト：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、その計算コストは著しく増加します。高次多項式演算においては、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、これにより展開の複雑性も増加します。

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、これは深層ニューラルネットワークなどの人工知能アプリケーションにおけるボトルネックとなっています。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さ：FHEは単一ユーザーシナリオでは良好に機能しますが、複数ユーザーデータセットを含む場合、システムの複雑さが急激に増加します。2013年に提案されたマルチキーFHEフレームワークは、異なる鍵の暗号化データセットを操作することを可能にしますが、鍵管理とシステムアーキテクチャの複雑さが著しく増加します。

! AI + FHE準同型暗号化の商業的価値を理解する

FHEと人工知能の組み合わせ

現在のデータ駆動時代において、人工知能（AI）は複数の分野で広く利用されていますが、データプライバシーの懸念からユーザーは敏感な情報を共有したがらないことが多いです。FHEはAI分野にプライバシー保護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、データは転送および保存の過程で通常は暗号化されていますが、処理の過程ではしばしば平文の状態になります。FHEを通じて、ユーザーデータは暗号化された状態のままで処理でき、データのプライバシーを確保します。

この利点はGDPRなどの規制により特に重要であり、これらの規制はユーザーにデータ処理方法についての知識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の安全性を提供します。

! AI + FHE準同型暗号化の商業的価値を理解する

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のブロックチェーンにおける応用は、主にデータプライバシーの保護に焦点を当てています。具体的には、チェーン上のプライバシー、AIトレーニングデータのプライバシー、チェーン上の投票プライバシー、そしてチェーン上の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。

1. 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。

2. あるプロジェクトはTFHE技術に基づき、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アプリケーション向けのFHE開発スタックを構築しました。

3. 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たプロジェクトがあり、ブロックチェーンネットワークに適しています。

4. あるプロジェクトは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ています。

5. 別のプロジェクトはFHEと人工知能を組み合わせ、分散型でプライバシー保護されたAI環境を提供します。

6. さらに、プロジェクトはEthereumのLayer 2ソリューションとして、FHE RollupsとFHE Coprocessorsをサポートし、EVMと互換性があり、Solidityで書かれたスマートコントラクトをサポートします。

! AI + FHE準同型暗号化の商業的価値を読む

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の商業化応用は依然として計算コストが高く、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や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ことが期待されています。さらに、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コア技術となり、データセキュリティに新たな革命的突破口をもたらす可能性があります。