完全準同型暗号化(FHE)技術の原理と応用の見通しについて話し合う

最近の市場の動向が緩やかになり、私たちは新興技術の発展にもっと注目する時間が増えました。2024年の暗号市場は例年ほど波乱に満ちてはいませんが、いくつかの新しい技術は徐々に成熟に向かっています。今日、私たちが探求するテーマは「完全同型暗号化(Fully Homomorphic Encryption, FHE)」技術です。

FHEという複雑な概念を理解するためには、まず「暗号化」と「同態」の意味、そしてなぜ「完全」というレベルに到達する必要があるのかを理解する必要があります。

暗号化の基本概念

最も基本な暗号化方式は皆よく知っています。例えば、アリスがボブに秘密の数字"1314 520"を伝えたいが、伝達する第三者Cに内容を知られたくない場合、彼らは簡単な暗号化ルールを決めることができます：各数字を2倍にします。こうして、アリスが送信する情報は"2628 1040"になります。ボブは受け取った後、各数字を2で割るだけで元の情報を得ることができます。これが一つの簡単な対称暗号化方式です。

! 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

準同型暗号の概念

今、私たちはより複雑なシナリオを想定してみましょう：7歳のアリスは最も単純な2倍と2で割る計算しかできません。彼女は家の12ヶ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。しかし、この乗法計算は彼女にとって難しすぎます。

アリスは他の人に具体的な電気料金情報を知られたくありませんが、計算の手助けが必要です。そこで彼女はデータを暗号化するために2倍する方法を使い、Cに800に24を掛けた結果を計算させました。Cはすぐに19200を計算し、アリスに伝えました。アリスはその結果を2回2で割ることで、正しい電気料金の合計4800元を得ました。

これは単純な乗法同型暗号化の例です。800かける24は実際には400かける12のマッピングであり、暗号化前後の形態は同じであるため、「同型」と呼ばれます。この方法は、信頼できない第三者に計算を委託することを可能にし、同時に機密データの漏洩を防ぎます。

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完全準同型暗号の必要性

しかし、現実の問題はしばしばより複雑です。もしCが何らかの方法でアリスの原始データを推測した場合、単純な完全同型暗号化では十分に安全ではありません。

この時、「完全同型暗号化」技術を導入する必要があります。アリスは元の乗算に基づいて、さらに多くの計算ステップ、例えば複数回の乗算や加算操作を追加することができます。これにより、Cが解読する難易度が大幅に増します。

"全"の意味は、どんなに複雑な多項式演算であっても、暗号化された状態で任意の回数の加法と乗法演算を行い、最後に正しい結果を得るために復号化できることを指します。この技術は、単純な計算に限らず、ほぼすべての数学的問題に対処できます。

完全同型暗号化は長い間、暗号学の分野における聖杯でした。2009年にGentryらの学者が提案した新しいアプローチによって、完全同型暗号化の可能性が本当に開かれました。

FHE技術の応用シナリオ

FHE技術の重要な応用分野の一つは人工知能です。強力なAIシステムには膨大なデータの訓練が必要ですが、多くのデータは高度なプライバシー性を持っています。FHE技術はこの矛盾をうまく解決できます：

1. FHEで機密データを暗号化する
2. 暗号化されたデータを使用してAIモデルを訓練する
3. AIが暗号化結果を出力する

この方法では、AIシステム自体が原データに触れることはなく、暗号化されたベクトルを処理します。データ所有者は、AIの出力結果をローカルで安全に復号化できます。これにより、データプライバシーを保護しながら、AIの強力な計算能力を十分に活用することが実現しました。

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FHEの実際のアプリケーションにおける課題

FHE技術は将来性があるものの、実際の応用においてはいくつかの課題に直面しています。主な問題は、FHE計算には非常に大規模な計算能力が必要であり、暗号化、計算、解読の過程すべてが非常に時間を要することです。

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FHE計算ネットワークを構築しようとしています。例えば、あるプロジェクトはPoWとPoSの特徴を組み合わせたネットワークアーキテクチャを提案し、ネットワークの運営を支えるための専用ハードウェアデバイスとNFT資産を導入しました。

FHE技術の重要性

もしAIが大規模にFHE技術を適用できれば、AIの発展を大いに促進するでしょう。現在、多くの国でAIの規制の重点はデータの安全性とプライバシー保護に集中していますが、FHE技術はこれらの懸念を効果的に解決することができます。

国家の安全から個人のプライバシー保護まで、FHE技術の応用範囲は非常に広い。これからのAI時代において、FHE技術は人類のプライバシーを守る最後の防衛線となる可能性がある。技術がますます成熟するにつれて、私たちはFHEが未来においてますます重要な役割を果たすことを期待する理由がある。

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