暗号通貨市場 準同型暗号技術に関する週次報告とディスカッション

10月13日現在、3つの主要な暗号通貨が熱く議論されており、価格パフォーマンスは次のとおりです。

ビットコインの先週の議論回数は12.52Kで、前週比0.98%減少しました。日曜日の終値は63916ドルで、前週比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、前週比で3.45%増加しました。日曜日の終値は2530ドルで、前週比で4%減少しました。

ある暗号資産は先週の議論回数が782回で、前週比12.63%減少しました。日曜日の終値は5.26ドルで、前週比わずかに0.25%減少しました。

同型暗号化(FHE)は暗号学の分野における重要な技術であり、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、復号する必要がありません。この特性により、FHEはプライバシー保護やデータ処理において巨大な潜在能力を持ち、金融、医療、クラウドコンピューティング、機械学習などの多くの分野で広く応用される可能性があります。しかし、FHEの商業化の道は依然として多くの課題に直面しています。

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FHEのアプリケーション価値

FHEの最大の利点はプライバシー保護です。例えば、ある会社が暗号化されたデータを別の会社に分析のために渡すことができ、データ漏洩を心配する必要がありません。このメカニズムは、金融や医療などのデータに敏感な業界にとって特に重要です。クラウドコンピューティングと人工知能の発展に伴い、FHEは複数の安全な計算における応用の展望が広がっています。ブロックチェーン分野では、FHEは取引のプライバシーと安全性を向上させるために利用できます。

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FHEと他の暗号化技術との比較

Web3分野において、FHE、ゼロ知識証明(ZK)、マルチパーティ計算(MPC)および信頼できる実行環境(TEE)はすべて主要なプライバシー保護手法です。比較すると、FHEは暗号化データに対して多様な操作を行うことができ、復号化は不要です。MPCはプライバシーを保護しながら複数の当事者が共同計算を行うことを可能にします。TEEは安全な計算環境を提供しますが、柔軟性は低くなります。

FHEは複雑な計算タスクのサポートにおいて優れた性能を示していますが、その高い計算コストとスケーラビリティの問題は、リアルタイムアプリケーションでの広範な使用を依然として制約しています。

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FHEの課題

1. 計算コストが高い：FHEは大量の計算リソースを必要とし、特に高次多項式演算において、処理時間が多項式的に増加します。

2. 操作能力が限られている：FHEは主に加算と乗算の演算をサポートしており、複雑な非線形操作のサポートは限られているため、深層神経ネットワークなどのAIアプリケーションでの使用が制限されています。

3. 多ユーザーのサポートが複雑：複数のユーザーデータセットが関与する場合、FHEシステムの複雑さが顕著に増加し、鍵管理とアーキテクチャ設計がより困難になります。

FHEとAIの組み合わせ

今日のデータ駆動の時代において、AI技術はさまざまな分野で広く利用されています。しかし、データプライバシーの問題は、ユーザーが敏感な情報を共有することをしばしば妨げます。FHEはAIにプライバシー保護のソリューションを提供し、暗号化された状態でデータを処理することを可能にし、プライバシーの安全を確保します。この特性はGDPRなどの厳しいデータ保護規制の下で特に重要です。

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FHEのブロックチェーンにおける応用

FHEはブロックチェーン分野で主にデータプライバシーを保護するために使用されており、オンチェーンプライバシー、AIトレーニングデータのプライバシー、投票プライバシー、取引監査などの側面を含んでいます。現在、FHE技術の実際の応用を探求しているプロジェクトが複数存在しています。

• あるプロジェクト：TFHE技術に基づき、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アプリケーションのためのFHE開発スタックを構築します。

• あるプロジェクト：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、ブロックチェーンネットワークに適用可能です。

• あるプロジェクト：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。

• あるプロジェクト：FHEとAIを組み合わせて、分散型でプライバシー保護されたAI環境を提供します。

• あるプロジェクト：EthereumのLayer 2ソリューションとして、FHE RollupsとFHE Coprocessorsをサポートし、EVMと互換性があり、Solidityスマートコントラクトをサポートします。

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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として、データプライバシーを保護する上で顕著な利点があります。現在、計算コストやスケーラビリティなどの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やアルゴリズムの最適化を通じて、これらの問題が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に伴い、FHEはプライバシー保護と安全な計算の分野でますます重要性を増し、データセキュリティに革命的なブレークスルーをもたらす中核技術となることが期待されています。

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