# FHE技術:プライバシー計算の未来への道FHE(全同態暗号)は、データを暗号化したままで直接計算を行うことができる先進的な暗号技術です。これにより、プライバシーを保護しながらデータを処理することが可能になります。この技術は、金融、医療、クラウドコンピューティングなどの多くの分野で広範な応用の可能性を持っています。しかし、現在、FHEの商業化は依然として課題に直面しており、主にその膨大な計算およびメモリのコスト、そしてスケーラビリティが低いことが原因です。! [Gate Ventures Research:FHE、ハリー・ポッターの透明マントを着て](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-6652c7b75197ecd9f3895bb3599aa9b6)## FHEの基礎FHEの核心は多項式を通じて元の情報を隠すことです。具体的なプロセスには:1. キー多項式を選択する2. ランダム多項式の生成3. 小さな"誤差"多項式を追加する4. 上述の多項式を使用して元のデータを暗号化するこの方法は原文を効果的に隠すことができ、鍵を知っている者だけが復号することができます。しかし、計算過程でノイズが導入され、何度も計算を行った後に正しく復号することができなくなります。この問題を解決するために、FHEは以下の技術を採用しました:- 鍵の切り替え:圧縮された暗号文のサイズ- モジュラス切替:ノイズの増加を制御する- ブートストラップ: ノイズを初期レベルにリセットするこれらの技術の組み合わせにより、FHEは無限の深さの任意の計算をサポートできるようになります。! [Gate Ventures Research: FHE, wearing the Harry Potter Cloak](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-4a7670767b0963cded31da66c52ad97e)## FHEが直面している課題FHEの最大の課題は、その膨大な計算コストです。通常の計算と比較して、FHEバージョンの計算は数億倍遅くなる可能性があります。この問題を解決するために、アメリカのDARPAは専用のDpriveプログラムを開始し、以下の方法でFHEを最適化することを目指しています:- プロセッサのワードサイズを大きくする- 専用ASICプロセッサを開発- MIMD並列アーキテクチャの構築しかし、通常の計算の1/10の効率を達成する目標にはまだ距離があります。! [Gate Ventures Research:ハリー・ポッターの透明マントを着たFHE](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-186e4abe7434e22b3daf0389cf199699)## FHEのブロックチェーン分野における応用ブロックチェーンにおいて、FHEは主にデータプライバシーを保護するために使用され、応用分野には以下が含まれます:- オンチェーンプライバシー保護- 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- ブロックチェーン上のプライバシー取引審査FHEは、MEV問題を解決するための潜在的なソリューションの一つと見なされています。しかし、その巨大な計算コストのため、現在のブロックチェーン分野での応用は依然として課題に直面しています。! [Gate Ventures Research:FHE、ハリー・ポッターの透明マントを着て](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-673ae606fcd3769523e1a330f991464d)## 主要なFHEプロジェクトFHE技術はまだ初期段階にあり、現在の主なプロジェクトには次のものが含まれます:- Zama: TFHEに基づく開発ツールチェーンを提供- Fhenix:プライバシー優先のLayer 2ネットワークを構築する- Privasea:FHEはLLMデータの計算に使用されます- Inco Network: FHEレイヤー1ネットワークの構築- Arcium:FHE、MPC、およびZKテクノロジーを統合- マインドネットワーク: RestakingとFHEサブネットを組み合わせるその中で、Zamaの技術ソリューションは複数のプロジェクトから認識されています。! [Gate Ventures Research:ハリー・ポッターの透明マントを着たFHE](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-22d66cabb8f0a526bb728b7b7b4ced159b)! [Gate Ventures Research:ハリー・ポッターの透明マントを着たFHE](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-d745afb65d7c110a6e6333a6d73b60b5)! [Gate Ventures Research:ハリー・ポッターのマントを着たFHE](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-99ea73218c9e569a2de152d8a37338f4)! [Gate Ventures Research:FHE、ハリー・ポッターの透明マントを着て](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-74c86e1ff0ef22f5aef9b5cc441d60eb)! [Gate Ventures Research:FHE、ハリーポッターマントを着て](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-93dd078bf652201018797c88a14203f9)! [Gate Ventures Research:ハリー・ポッターの透明マントを着たFHE](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-ed3a576f24107d796df96ed44068e43f)## FHEの将来展望FHEは現在、多くの技術的課題に直面していますが、プライバシー保護におけるその潜在能力は依然として巨大です。より多くの資本と人材が投入されることで、FHEは将来的に画期的な進展を遂げることが期待されています。特にFHE専用チップが登場した後、この技術は国防、金融、医療などの分野で深刻な変革をもたらす可能性があります。総じて言えば、FHEは先端技術として、現在商業化の見通しは明確ではありませんが、長期的には重要な意義を持っています。今後、技術の進歩と応用シーンの拡大に伴い、FHEはプライバシー計算分野の重要な解決策となることが期待されています。
FHE技術:プライバシー計算の未来とブロックチェーン応用の課題
FHE技術:プライバシー計算の未来への道
FHE(全同態暗号)は、データを暗号化したままで直接計算を行うことができる先進的な暗号技術です。これにより、プライバシーを保護しながらデータを処理することが可能になります。この技術は、金融、医療、クラウドコンピューティングなどの多くの分野で広範な応用の可能性を持っています。しかし、現在、FHEの商業化は依然として課題に直面しており、主にその膨大な計算およびメモリのコスト、そしてスケーラビリティが低いことが原因です。
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FHEの基礎
FHEの核心は多項式を通じて元の情報を隠すことです。具体的なプロセスには:
この方法は原文を効果的に隠すことができ、鍵を知っている者だけが復号することができます。しかし、計算過程でノイズが導入され、何度も計算を行った後に正しく復号することができなくなります。この問題を解決するために、FHEは以下の技術を採用しました:
これらの技術の組み合わせにより、FHEは無限の深さの任意の計算をサポートできるようになります。
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FHEが直面している課題
FHEの最大の課題は、その膨大な計算コストです。通常の計算と比較して、FHEバージョンの計算は数億倍遅くなる可能性があります。この問題を解決するために、アメリカのDARPAは専用のDpriveプログラムを開始し、以下の方法でFHEを最適化することを目指しています:
しかし、通常の計算の1/10の効率を達成する目標にはまだ距離があります。
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FHEのブロックチェーン分野における応用
ブロックチェーンにおいて、FHEは主にデータプライバシーを保護するために使用され、応用分野には以下が含まれます:
FHEは、MEV問題を解決するための潜在的なソリューションの一つと見なされています。しかし、その巨大な計算コストのため、現在のブロックチェーン分野での応用は依然として課題に直面しています。
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主要なFHEプロジェクト
FHE技術はまだ初期段階にあり、現在の主なプロジェクトには次のものが含まれます:
その中で、Zamaの技術ソリューションは複数のプロジェクトから認識されています。
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FHEの将来展望
FHEは現在、多くの技術的課題に直面していますが、プライバシー保護におけるその潜在能力は依然として巨大です。より多くの資本と人材が投入されることで、FHEは将来的に画期的な進展を遂げることが期待されています。特にFHE専用チップが登場した後、この技術は国防、金融、医療などの分野で深刻な変革をもたらす可能性があります。
総じて言えば、FHEは先端技術として、現在商業化の見通しは明確ではありませんが、長期的には重要な意義を持っています。今後、技術の進歩と応用シーンの拡大に伴い、FHEはプライバシー計算分野の重要な解決策となることが期待されています。