暗号通貨市場データと準同型暗号の開発

10月13日現在、3つの主要な暗号資産の議論の熱度と価格のパフォーマンスは以下の通りです：

ビットコインの先週の議論回数は12.52Kで、前週より0.98%減少しました。先週の日曜日の価格は63916ドルで、前週の日曜日より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、前の週と比べて3.45%増加しました。先週の日曜日の価格は2530ドルで、前の週の日曜日と比べて4%下落しました。

某暗号資産上週の討論回数は782回で、前週に比べて12.63%減少しました。上週の日曜日の価格は5.26ドルで、前週の日曜日に比べて0.25%微減しました。

同型暗号化(FHE)は、暗号学の分野において非常に有望な技術です。これは、解読せずに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、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、さまざまな分野で広く応用できます。応用の展望は広がっていますが、FHEの商業化はまだ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したいが、後者に具体的な内容に触れてほしくない場合です。FHEはこのような状況で機能します：データ所有者は暗号化されたデータを計算者に転送して処理を行わせ、計算結果は暗号化された状態のままとなり、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つつ、必要な計算作業を完了させます。

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はこれらのシーンで多者計算保護を提供し、各者がプライベートな情報を明らかにすることなく協力を完了することを可能にします。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の審査などの機能を通じて、データ処理の透明性とセキュリティ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の領域では、FHE、ゼロ知識証明(ZK)、マルチパーティ計算(MPC)、そして信頼できる実行環境(TEE)が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実行でき、データを事前に復号化する必要はありません。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、プライベート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相対的に限られています。

これらの暗号技術はそれぞれの利点がありますが、複雑な計算タスクのサポートにおいては、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依然とし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、リアルタイムアプリケーションでの性能が制限されています。

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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要求し、未暗号化計算と比較してそのコストが著しく増加します。高次多項式演算において、処理時間は多項式的に増加し、リアルタイム計算の要求を満たすのが難しいです。

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、深層神経ネットワークなどの人工知能アプリケーションにとってはボトルネックとなります。

3. 複数ユーザーサポートの複雑性：FHEは単一ユーザーのシナリオで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。

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FHEと人工知能の組み合わせ

データ駆動の時代において、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の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ーンでは、同型暗号化によりユーザーデータが暗号化された状態で処理され、プライバシーが確保されます。

この利点はGDPRなどの規制の要求において特に重要であり、これらの規制はユーザーにデータ処理方法についての情報を提供し、データが転送中に保護されることを確保するよう求めています。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セキュリティを保証します。

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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、オンチェーンのプライバシー、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、およびオンチェーンプライバシー取引のレビューなどの方向性が含まれます。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TFHE技術に基づくFHEソリューションを開発し、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。また、ブロックチェーンネットワークに適用される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プロジェクトもあります。

いくつかのプロジェクトは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。また、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環境を提供するプロジェクトもあります。

特定のプロジェクトは、EthereumのLayer 2ソリューションとして、FHE Rollupsおよび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ています。

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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であり、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の商業的応用は計算コストが高く、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ことが期待されています。ブロックチェーン技術の進展とともに、FHEはプライバシー保護と安全な計算の面で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突破口をもたらす可能性があります。