FHE:プライバシー計算の未来

全同態暗号(FHE)は、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことができる先進的な暗号技術であり、プライバシー保護下でのデータ処理を実現します。FHEは金融、医療、クラウドコンピューティングなどの多くの分野で広範な応用の可能性がありますが、現在は計算コストが高く、スケーラビリティが低いなどの問題に直面しており、大規模商用化にはまだ時間がかかるでしょう。

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FHEの基礎

FHEの核心は、多項式暗号による原文情報の暗号化と、暗号化された状態での計算です。具体的なステップは以下の通りです:

1. キー多項式を選択します。
2. ランダム多項式を生成する
3. 小さな"誤差"多項式をノイズとして追加する
4. 上記の多項式を使用して原文を暗号化する

復号には鍵多項式が必要で、安全性が保証されます。しかし、何度も計算を行うとノイズが蓄積され、復号に影響を与えます。この問題を解決するために、FHEは以下の重要な技術を採用しています:

• キー切り替え:圧縮された暗号文のサイズ
• モジュール切替:ノイズの増加を制御する
• ブートストラップ:ノイズを初期レベルにリセットする

これらの技術により、FHEは無限の深さを持つ任意の関数計算をサポートできるようになり、真の同態暗号が実現されました。

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FHEが直面している課題

FHEの最大の課題は計算コストが非常に高く、通常の計算よりも数百万倍遅いことです。この問題を解決するために、アメリカのDARPAはDpriveプログラムを開始しました。その目標は、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。主な研究方向には以下が含まれます:

• プロセッサのワード長を増加させる
• 専用ASICプロセッサを開発する
• MIMD並列アーキテクチャを構築する

進展は遅いが、FHEはプライバシー保護計算の分野で依然として巨大な潜在能力を持っており、特に軍事や医療などのセンシティブなデータ処理において重要です。

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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ます。

• 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保護
• オンチェーンプライバシー投票
• MEV保護

しかし、FHEはネットワークのスループットを低下させたり、ノードの運用コストを増加させたりするなどの問題も引き起こす可能性があります。

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主要FHEプロジェクト

• Zama: TFHEスキームに基づいて、完全な開発スタックを提供します。
• Octra:ハイパーグラフ技術を用いてブートストラップを実現
• Fhenix:プライバシー優先のLayer 2ネットワークを構築する
• Privasea:LLMデータコンピューティングに焦点を当てています
• マインドネットワーク:リステーキングとの組み合わせ

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見通し

FHE技術はまだ初期段階にあり、多くの課題に直面しています。しかし、専用チップの開発とより多くの資本の流入に伴い、FHEは国防、金融、医療などの分野で深い変革をもたらすことが期待されています。FHEチップの実用化は商業化の重要なステップであり、引き続き注目に値します。

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