FHE技術のデータプライバシー保護とブロックチェーン分野における応用の展望

最近、データ統計によれば、さまざまな暗号通貨の議論の熱度と価格が変動しています。このような背景の中、同態暗号(FHE)は暗号学の分野における最前線技術として、業界の広範な関心を集めています。FHEは、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことを可能にし、解読することなく、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の応用の可能性は非常に広範で、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プライバシー保護などの多くの分野を網羅しています。しかし、巨大な潜在能力にもかかわらず、FHEは商業化の道のりで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

FHEのコアの利点はプライバシー保護機能にあります。例えば、ある企業が別の企業の計算能力を利用してデータを分析する必要があるが、データの内容を公開したくない場合、FHEは重要な役割を果たすことができます。データ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保ちます。データ所有者が復号化すれば、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効果的に保護すると同時に、計算側が必要な作業を完了することを可能にします。

金融や医療などのデータセンサティブな業界において、FHEのプライバシー保護メカニズムは特に重要です。クラウドコンピューティングと人工知能の急速な発展に伴い、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、プライバシー情報を開示することなく協力を実現するためのマルチパーティ計算保護を提供することができます。ブロックチェーン技術の分野では、FHEはオンチェーン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と他の暗号化技術との比較

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)が主なプライバシー保護方法です。ZKとは異なり、FHEは暗号化されたデータに対して多様な操作を実行でき、データを先に復号化する必要がありません。MPCは、各当事者がデータの暗号化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比較的制限されています。

これらの暗号技術はそれぞれ利点がありますが、複雑な計算タスクのサポートにおいて、FHEは特に優れた性能を発揮します。しかし、FHE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性能を制限しています。

! 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、商業化アプリケーションでは実際の課題に直面しています。

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、未暗号化の計算と比較して、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、処理時間は多項式的に増加し、リアルタイム計算のニーズを満たすことが困難です。

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、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対してボトルネックを引き起こします。

3. 多ユーザーサポートの複雑性：FHEは単一ユーザーシナリオでは良好に機能しますが、複数のユーザーデータセットが関与する場合、システムの複雑性が急激に上昇します。多鍵FHEフレームワークを提案する研究があるものの、その鍵管理とシステムアーキテクチャの複雑度は著しく増加します。

! 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

データ駆動時代において、人工知能は多くの分野で広く応用されていますが、データプライバシーへの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。FHE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、FHEによりユーザーデータを暗号化された状態で処理でき、データのプライバシーを確保します。

この利点はGDPRなどの規制の要求の下で特に重要であり、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る権利を要求し、データが転送中に保護されることを確保します。FHEのエンドツーエンド暗号化は、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

FHEのブロックチェーンにおける応用

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おり、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取引の審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：

• ある技術会社はTFHE技術に基づき、ブール演算と低ビット整数演算に特化し、ブロックチェーンとAIアプリケーション向けのFHE開発スタックを構築しました。

• あるプロジェクトが新しいスマートコントラクト言語とFHEライブラリを開発し、ブロックチェーンネットワークに適用されます。

• 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。

• あるネットワークがFHEと人工知能を組み合わせて、分散型でプライバシー保護されたAI環境を提供します。

• イーサリアムのLayer 2ソリューションとして、あるプロジェクトはFHEロールアップとFHEコプロセッサをサポートし、EVMに互換性があり、Solidityで書かれたスマートコントラクトをサポートしています。

! AI + FHE準同型暗号化の商業的価値を読む

まとめ

FHEは、暗号化された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の保護において顕著な優位性を持っています。現在、FHEの商業化アプリケーションは依然として計算コストが高く、スケーラビリティが悪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とともに、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はプライバシー保護計算を支えるコア技術となり、データセキュリティに革命的な突破口をもたらすことが期待されています。