暗号通貨市場週報と準同型暗号技術分析

10月13日現在、いくつかの主要な暗号資産のデータ統計は次の通りです:

ビットコインの先週の議論の熱度は12.52K回で、前の週より0.98%減少しました。日曜日の終値は63916ドルで、前の週の日曜日より1.62%上昇しました。

イーサリアムは先週の議論の熱度が3.63K回に達し、前週比3.45%増加しました。日曜日の終値は2530ドルで、前週の日曜日より4%下落しました。

TONの先週の議論の熱度は782回で、前の週より12.63%減少しました。日曜日の終値は5.26ドルで、前の週の日曜日より0.25%微減しました。

同型暗号化(FHE)は暗号学の分野における最先端技術であり、その核心的な利点は、暗号化されたデータに対して計算を直接行うことができ、復号化プロセスを必要としない点です。この特性は、プライバシー保護やデータ処理において広範な応用の可能性を持ち、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、さまざまな分野をカバーしています。しかし、FHEは巨大な潜在能力を持っているにもかかわらず、その商業化の道のりは依然として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、相手に具体的な内容にアクセスさせたくない場合、FHEが役立ちます。データ所有者は暗号化されたデータを計算者に送信して処理してもらい、計算結果は依然として暗号化された状態を保持します。データ所有者が復号化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のプライバシーを保護しながら、必要な計算タスクを完了することができます。

金融や医療などのデータに敏感な業界において、こ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はこれらのシナリオで多者計算保護を提供し、各関係者がプライベート情報を公開せずに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はオンチェーンの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提供することで、データ処理の透明性と安全性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)、マルチパーティ計算(MPC)、及び信頼できる実行環境(TEE)は、主要なプライバシー保護手法です。FHEは暗号化されたデータに対して多様な操作を行うことができ、データを先に解読する必要がありません。MPCは、各参加者がプライベートな情報を共有することなく、データが暗号化された状態で計算を行うことを許可します。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、複雑な計算タスクをサポートする面では、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応用において高い計算コストと拡張性の悪さに直面しており、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。

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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要求に応える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さを増加させます。

2. 限られた操作能力:FHEは暗号化された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AIアプリケーションにボトルネックを引き起こします。現在のFHEスキームは主に線形および単純な多項式計算に適しており、非線形モデルのアプリケーション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フレームワークは異なる鍵の暗号化データセットの操作を可能にしますが、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、AIは多くの分野で広く応用されていますが、データの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に消極的です。同型暗号化（FHE）は、AIにプライバシー保護の解決策を提供します。クラウドコンピューティングのシナリオにおいて、FHEはユーザーデータを暗号化された状態のままで処理できるようにし、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セキュリティを提供します。

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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内で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取引の監査などの方向性が含まれます。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。

いくつかのプロジェクトが構築したFHEソリューションは、複数のブロックチェーンおよびプライバシー保護プロジェクトで広く使用されています。これらのプロジェクトは、異なる側面に焦点を当てています: TFHE技術に基づくものは、ブール演算と低ビット長整数演算に特化しており; 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たものもあります; さらに、FHEと人工知能を組み合わせたプロジェクトもあり、分散型かつプライバシー保護されたAI環境を提供しています。また、いくつかのプロジェクトはイーサリアムの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で記述されたスマートコントラクトをサポートしています。

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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、ハードウェアの加速とアルゴリズムの最適化によって、これらの問題は徐々に解決される見込みです。また、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の分野で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新たな革命的なブレークスルーをもたらす可能性があります。