FHE、ZK、MPC:3つの高度な暗号化技術の比較

今日のデジタル時代において、データの安全性とプライバシーの保護はますます重要になっています。FHE、ZK、MPCの3つの先進的な暗号化技術は、これらの問題を解決するための異なるソリューションを提供します。それらの特徴と適用シーンについて深く理解しましょう。

! FHE対ZK対MPC、3つの暗号化技術の違いは正確には何ですか?

ゼロ知識証明(ZK):証明は漏洩を必要としない

ゼロ知識証明技術は、具体的な内容を開示することなく情報の真実性を検証する方法を解決することを目的としています。これにより、一方(証明者)は、他方(検証者)に対して、ある主張が真実であることを証明することができ、その主張の真実性以外の情報を開示する必要がありません。

例えば、アリスがレンタカー会社の従業員ボブに自分の信用状況が良好であることを証明する必要があるが、詳細な銀行取引明細を提供したくないとします。この場合、「信用スコア」のような指標がゼロ知識証明の一種として機能することができます。アリスはボブに自分の信用スコアを示すことで、自分の信用が良好であることを証明できますが、具体的な財務の詳細を開示する必要はありません。

ブロックチェーンの分野では、ZK技術の典型的な応用は匿名暗号化通貨です。Zcashを例にとると、ユーザーが送金を行う際、匿名性を保ちながら取引に必要な十分なコインを保有していることを証明する必要があります。ZK証明を生成することにより、マイナーは取引の両当事者の身元を知らないまま、取引の有効性を検証し、それをブロックチェーンに書き込むことができます。

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マルチパーティ・セキュア・コンピューティング (MPC): セキュア・コラボレーティブ・コンピューティング

マルチパーティセキュリティ計算技術は、複数の参加者間で計算を行いながら、それぞれの機密情報を漏らさない方法を解決することに焦点を当てています。これにより、複数の参加者が自らの入力データを開示することなく、共同で計算タスクを完了することが可能になります。

例えば、アリス、ボブ、キャロルは3人の平均給与を計算したいが、具体的な数字を互いに明かしたくない。MPC技術を使用して、それぞれの給与を3つの部分に分割し、他の2人にそのうちの2つの部分を交換することができる。各人は受け取った数字を合計し、その合計結果を共有する。最後に、3人はこの3つの合計結果を再度合計して平均値を得るが、自分以外の他の人の正確な給与を知ることはできない。

暗号化通貨業界では、MPC技術がより安全なウォレットソリューションの開発に使用されています。一部の取引プラットフォームが導入したMPCウォレットは、秘密鍵を複数の部分に分割し、それぞれをユーザーのデバイス、クラウド、取引所に保存します。この方法は資産の安全性を向上させ、ユーザーがデバイスを紛失しても他の部分を通じて秘密鍵を復元できます。

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完全準同型暗号 (FHE): 暗号アウトソーシングコンピューティング

全同態暗号化技術が解決するのは、敏感なデータをどのように暗号化し、第三者が元のデータを知らずにそれに対して計算処理を行うことができ、結果が依然としてデータ所有者によって正しく復号されることです。

このようなシーンを想像してください：アリスはボブの強力な計算能力を利用してデータを処理したいが、ボブにデータの具体的な内容を知られたくない。FHEを通じて、アリスは元のデータを暗号化処理(ノイズを加え)し、それをボブに渡して計算させる。ボブは実際の内容を知らないまま計算を完了し、最後にアリスは結果を復号して真の情報を得る。

ブロックチェーン分野において、FHE技術はPoSコンセンサス機構のいくつかの問題を解決するために使用できます。例えば、いくつかの小規模なPoSネットワークでは、ノードが自分で計算するのではなく、大きなノードの検証結果を直接採用する傾向があり、これがネットワークの中央集権化を引き起こす可能性があります。FHE技術を適用することで、PoSノードは他のノードの答えを知らなくてもブロック検証作業を完了でき、ノード間のコピー行為を防ぐことができます。

同様に、分散型投票システムにおいて、FHEは「投票の追跡」現象を防ぎ、各投票者の選択が他の人に知られないようにしながら、最終結果を正確に計算することができます。

まとめ

ZK、MPC、FHEはすべてデータのプライバシーとセキュリティを保護することに取り組んでいますが、それぞれに重点があります:

• ZKは情報の真実性を証明する方法に焦点を当てており、詳細を漏らすことはありません。
• MPCは、各自の入力を明らかにすることなく、複数の当事者が安全に共同計算を行う方法に関心を持っています。
• FHEは、データが暗号化された状態で複雑な計算をどのように行うかに焦点を当てています。

これらの技術は、実現の複雑性と応用シーンにおいても違いがあります。ZKは効果的な証明プロトコルを設計する必要があり、MPCは参加者の調整と通信効率の課題に直面しており、FHEは計算効率の向上がまだ必要です。

デジタル世界の進化に伴い、これらの暗号化技術は私たちのデータの安全性と個人のプライバシーを保護する上でますます重要な役割を果たすでしょう。

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