統計データは主要な暗号資産の議論の熱度が小幅に変動していることを示しています

最新のデータによると、10月13日現在、いくつかの主要な暗号資産について、議論の熱度と価格がそれぞれ異なる程度の変動を見せています。

ビットコインの先週の議論回数は12.52Kで、前の週に比べて0.98%減少しました。価格については、先週の日曜日に63916ドルで引け、前週同期比で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、前の週に比べて3.45%増加しました。価格面では、先週の日曜日に2530ドルで引け、前週同期に対して4%下落しました。

TONの先週の議論回数は782回で、前の週から12.63%減少しました。価格面では、先週の日曜日に5.26ドルで引け、前週同期から0.25%下落しました。

準同型暗号の可能性と課題

同態暗号(FHE)は、暗号学の分野で非常に有望な技術であり、その核心的な利点は、暗号化されたデータを解読することなく直接計算できることにあります。この特性は、プライバシー保護とデータ処理に強力なサポートを提供し、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範な応用の可能性を持っています。

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FHEの利点と応用シナリオ

FHEの最大の利点はプライバシー保護にあります。例えば、ある企業が暗号化されたデータを別の企業に分析計算のために渡すことができ、データの内容が漏洩する心配がありません。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急速な発展の背景の中で、FHEは多者協力計算において各当事者のプライバシー情報を保護することができます。ブロックチェーン分野において、FHEはオンチェーンプライバシー保護やプライバシー取引審査などの機能を提供し、データ処理の透明性と安全性を向上させることができます。

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FHEと他の暗号化方式との比較

Web3分野において、FHEの他にも、ゼロ知識証明(ZK)、多者計算(MPC)、そして信頼できる実行環境(TEE)などのプライバシー保護手法があります。ZKと比較して、FHEは暗号化されたデータに対してより多くの種類の操作を実行できます。MPCと比較して、FHEは複雑な計算タスクを処理する上でより優れた利点を持っています。

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FHEが直面している課題

FHEの理論的な基盤は堅固ですが、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。

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、リアルタイム計算のニーズを満たすことが難しい。

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、複雑な非線形操作へのサポートは限られています。

3. 複数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、システムの複雑性が著しく増加します。

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FHEと人工知能の組み合わせ

FHEはAI分野にプライバシー保護ソリューションを提供します。FHEを使用することで、ユーザーデータは暗号化された状態で処理され、プライバシーの安全が確保されます。この特性はGDPRなどの規制要件において特に重要であり、コンプライアンスとデータの安全性を提供します。

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FHEのブロックチェーンにおける応用

現在、FHEはブロックチェーンにおいて主にデータのプライバシー保護に応用されており、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、オンチェーン投票のプライバシー、オンチェーンプライバシー取引の審査などの方向性があります。複数のプロジェクトがFHE技術を利用してプライバシー保護の実現を推進しており、Zama、Octra、Privasea、MindNetwork、Fhenixなどがあります。

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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を持っています。現在、計算コストが高く、スケーラビリティが低いという問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によって、これらの問題は解決される見込みです。ブロックチェーン技術の発展に伴い、FHEのプライバシー保護と安全な計算の分野における重要性はますます際立ち、プライバシー保護計算を支えるコア技術となることが期待されています。