完全準同型暗号化技術の意味合いと応用の見通しについて議論する

最近、市場は低迷しており、私たちは新興技術の発展にもっと時間を割くことができました。2024年の暗号市場は例年ほどの波乱に満ちてはいませんが、成熟に向かっている新技術はいくつか存在します。今日は、注目すべき技術である：完全同型暗号化（Fully Homomorphic Encryption、略称FHE）に焦点を当てます。

FHEという複雑な概念を理解するためには、まず"暗号化"と"同型"の意味、さらに"完全"という言葉を強調する理由を理解する必要があります。

! 完全準同型暗号化FHEの含意と適用シナリオを現地語で説明

暗号化の基本概念

暗号化は情報の安全を守る一般的な手段です。簡単な例を挙げると、もしアリスが第三者Cを通じてボブに秘密の数字を伝えたい場合、例えば"1314 520"、彼女は各数字に2を掛けるという簡単な暗号化方法を採用できます。こうして伝えられる情報は"2628 1040"になります。ボブがこの数字の列を受け取ったとき、各数字を2で割るだけで元の情報を復元できます。この方法は、実際の内容を漏らすことなく、第三者を介して情報を伝達することができます。

準同型暗号の概念

同型暗号化はさらに進んでおり、暗号化されたデータ上で特定の計算操作を行うことを可能にしますが、先に解読する必要はありません。アリスは7歳で、基本的な2倍と2で割る計算しかできません。今、彼女は12か月の電気代の合計を計算する必要がありますが、毎月の電気代は400元です。400を12倍すると彼女の計算能力を超えてしまうため、彼女は他の人に助けを借りることにしましたが、具体的な金額を漏らしたくありません。

そこで、アリスは同型暗号化の考え方を採用しました。彼女は400と12をそれぞれ2倍し、800と24を得た後、Cに800と24の掛け算を手伝ってもらいました。Cは結果19200を計算し、アリスに伝えました。その後、アリスはこの結果を4で割ります（実質的には2で2回割ったことになります）ので、正しい合計額4800元を得ました。この過程で、Cは実際に計算していた内容を知りませんでしたが、アリスは簡単な暗号化解除によって正しい結果を得ました。

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完全準同型暗号の必要性

しかし、上記の単純な同型暗号化方法には、突破されるリスクがあります。もしCが十分賢い場合、元のデータを総当たりで推測する可能性があります。これには、より複雑な暗号化方式、つまり完全同型暗号化が必要です。

完全同型暗号化は、暗号化されたデータ上で任意の回数の加算および乗算を実行することを許可し、特定のいくつかの操作に限定されません。これにより、解読の難易度が大幅に増加し、複雑な数学的問題でさえプライバシーを保護したままで計算できるようになります。

注目すべきは、完全同型暗号化が2009年までに画期的な進展を遂げたことです。それ以前は、部分的な同型暗号化しか実現できませんでした。

完全準同型暗号化のアプリケーションシナリオ

完全同型暗号化技術の応用の見通しは非常に広範で、特に人工知能分野において顕著です。誰もが知っているように、強力なAIシステムは膨大なデータによる訓練を必要としますが、多くのデータはプライバシーの問題に関わります。完全同型暗号化はこの矛盾を解決する可能性を提供します：

1. 敏感データを完全同型暗号化します
2. 暗号化されたデータでAIモデルを訓練する
3. AI出力された暗号化された結果
4. データ所有者はローカルで安全に復号した結果

この方法はデータのプライバシーを保証し、AIの強力な計算能力を十分に活用して、「魚とクマの手を両方得る」ことを実現しました。

AI分野に加えて、FHEは顔認識などのシーンでも重要な応用があります。例えば、元の顔データに触れることなく、本物の人間かどうかを判断できます。

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完全準同型暗号化の課題と解決策

FHEは将来性があるものの、実際の応用においては依然として巨大な課題に直面しており、主に計算量が膨大であることが原因です。この問題を解決するために、一部のプロジェクトは専用の計算ネットワークや関連施設を構築するなどの革新的な解決策を提案しています。

例えば、いくつかのプロジェクトは、PoW（プルーフ・オブ・ワーク）とPoS（プルーフ・オブ・ステーク）の混合ネットワークアーキテクチャを設計し、専用ハードウェアデバイスやNFT（非代替性トークン）などの関連製品を導入して、大規模な完全同型暗号化計算をサポートしています。

まとめ

AI技術の普及に伴い、データプライバシーの問題がますます顕著になっています。国家安全から個人のプライバシー保護まで、FHE技術は重要な技術的防御線となる可能性があります。現在、FHEはまだ発展段階にありますが、その潜在能力は無視できません。将来的に、FHE技術が本当に成熟すれば、AI時代のプライバシー保護に強力な支援を提供し、人類がデジタル化の課題に直面する際の重要なツールとなるでしょう。

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