FHE技術:暗号化されたプライバシーデータの未来の鍵

全同態暗号化(FHE)は、暗号化された状態でデータを直接計算することができる先進的な暗号技術です。これは、プライバシーを保護しながらセンシティブなデータを処理できることを意味します。FHEは金融、医療、クラウドコンピューティングなどの複数の分野で潜在的な応用がありますが、現在の商業化にはまだ時間がかかり、その主な制約は巨大な計算およびメモリのオーバーヘッドによるものです。

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FHEの基礎

FHEのコアは多項式を使用して元のデータを隠し、計算を回路形式に変換することです。主に以下のいくつかの重要な概念が含まれます:

• 多項式暗号化:ランダム多項式と鍵多項式を使用してデータを暗号化する
• ノイズ:セキュリティを向上させるために小さなランダム誤差を導入する
• 回路表現:計算プロセスを加算および乗算ゲートで構成された回路に変換する
• ノイズ管理: 鍵の切り替え、アナログ-デジタル変換の切り替えなどの技術を通じてノイズの増加を制御する
• 自立(Bootstrap):ノイズをリセットして無限の深さの計算をサポートする

現在の主流のFHEスキームは、自己ブートストラップ技術に基づいており、BGV、BFV、CKKSなどが含まれます。

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FHEが直面している課題

FHEの最大の問題は計算コストが非常に大きいことです。通常の計算と比べて、FHEの効率は約5億倍低いです。性能を改善するために、DARPAはDPRIVEプログラムを開始しました。目標は、FHEの計算速度を通常の計算の1/10に引き上げることです。主に以下の点から着手します:

• プロセッサのワードサイズを増大する
• 専用ASICプロセッサの開発
• MIMD並列アーキテクチャを構築する

進展は遅いものの、FHEは敏感なデータを保護する上で独自の価値を持っており、特に軍事や医療などの分野で重要です。

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FHEのブロックチェーンにおける応用

ブロックチェーン分野では、FHEは主にプライバシーデータを保護するために使用されます。例：

• ブロックチェーン上のプライバシー取引
• AIトレーニングデータのプライバシー
• オンチェーンプライバシー投票
• MEV保護

しかし、FHEの高い計算コストはブロックチェーンアプリケーションにも課題をもたらし、プライバシーと効率のバランスを取る必要があります。

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主要なFHEプロジェクト

現在のFHEプロジェクトは主にZamaに基づいて構築された技術に基づいています。

• Fhenix:プライバシーファーストのレイヤー2
• Privasea:LLMデータ計算
• インコネットワーク:fhEVMに基づくレイヤー1
• マインドネットワーク: Restakingプラン

ZamaはTFHEに基づいてより完全な開発ツールチェーンを提供しています。Octraはハイパーグラフに基づく新しい技術路線を採用しています。

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今後の展望

FHEはまだ初期段階にあり、多くの技術的および商業化の課題に直面しています。しかし、より多くの資金と人材の投入、専用チップの開発に伴い、FHEは防衛、金融、医療などの重要な分野で重要な役割を果たすことが期待されています。道のりは長いものの、FHEは未来のプライバシー保護の重要な技術として、引き続き私たちの注目と探求に値します。