暗号通貨市場のダイナミクスと準同型暗号技術の分析

10月13日時点で、いくつかの主要な暗号資産の議論度と価格のパフォーマンスは以下の通りです：

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。先週の日曜日にはその価格が63916ドルに達し、前の週に比べて1.62%上昇しました。

イーサリアムの先週のディスカッション回数は3.63Kで、前の週より3.45%増加しました。先週の日曜日の価格は2530ドルで、前の週より4%下落しました。

TONの先週の議論回数は782回で、前週比12.63%減少しました。先週の日曜日の価格は5.26ドルで、前週比0.25%微減しました。

同型暗号化(FHE)は暗号学の分野における新興技術として、広く注目を集めています。その核心的な利点は、暗号化されたデータに対して直接計算を行えることにあり、解読する必要がないため、データ処理とプライバシー保護の面で強力なサポートを提供します。FHE技術は、金融、医療、クラウドコンピューティング、機械学習、投票システム、IoTおよびブロックチェーンのプライバシー保護など、複数の分野で応用可能です。広い展望があるにもかかわらず、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の可能性と応用シナリオ

FHEの最大の利点は、プライバシー保護にあります。例えば、ある企業が別の企業の計算能力を利用してデータを分析する必要があるが、データの内容が漏洩することを望まない場合、FHEは重要な役割を果たします。データの所有者は、暗号化されたデータを計算側に送信して処理させることができ、計算結果は依然として暗号化された状態のままです。データ所有者が復号化することで、分析結果を得ることができます。このメカニズムはデータのプライバシーを効果的に保護し、同時に計算側が必要な作業を完了できるようにします。

このプライバシー保護メカニズムは、金融や医療などのデータに敏感な業界に特に重要です。クラウドコンピューティングと人工知能の発展に伴い、データセキュリティはますます注目の焦点となっています。FHEはこれらのシーンにおいて多者計算保護を提供し、各者がプライベートな情報を露出することなく協力を完了できるようにします。ブロックチェーン技術において、FHEはチェーン上の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通じて、データ処理の透明性と安全性を向上させています。

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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、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。ZKとは異なり、FHEは暗号化データに対して多様な操作を実行でき、データを事前に復号化する必要はありません。MPCは、各当事者がデータを暗号化した状態で計算を行うことを可能にし、互いにプライベート情報を共有する必要がありません。TEEは安全な環境での計算を提供しますが、データ処理の柔軟性は相対的に制限されています。

これらの暗号技術はそれぞれ利点がありますが、複雑な計算タスクをサポートする点で、同型暗号化は特に優れています。しかし、同型暗号化は実際のアプリケーションにおいて高い計算コストとスケーラビリティの問題に直面しており、これがリアルタイムアプリケーションでのパフォーマンスを制限しています。

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FHEの限界と課題

FHEの理論的基盤は強力ですが、商業化アプリケーションでは実際の課題に直面しています：

1. 大規模な計算コスト：FHEは大量の計算リソースを必要とし、未暗号化計算と比較して計算コストが著しく増加します。高次多項式演算においては、処理時間が多項式的に増加し、リアルタイム計算の要求を満たすのが困難です。コストを削減するには専用ハードウェアのアクセラレーションに依存する必要がありますが、これも展開の複雑性を増加させます。

2. 限られた操作能力：FHEは暗号化データの加算と乗算を実行できますが、複雑な非線形操作のサポートは限られており、これは深層神経ネットワークなどの人工知能アプリケーションにおけるボトルネックです。現在のFHEソリューションは主に線形および単純な多項式計算に適しており、非線形モデルの適用は著しく制限されています。

3. マルチユーザーサポートの複雑性：FHEは単一ユーザーのシナリオでは良好に機能しますが、マルチ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急激に上昇します。2013年に提案されたマルチキーFHEフレームワークは異なるキーの暗号化データセットの操作を可能にしますが、そのキー管理とシステムアーキテクチャの複雑さは顕著に増加します。

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FHEと人工知能の組み合わせ

現在のデータ駆動時代において、人工知能(AI)はさまざまな分野で広く応用されていますが、データプライバシーに関する懸念から、ユーザーはしばしば敏感なデータを共有することをためらいます。FHEはAI分野にプライバシー保護のソリューションを提供します。クラウドコンピューティングのシナリオでは、データは転送および保存の過程で通常は暗号化されていますが、処理の過程ではしばしば平文状態です。FHEを通じて、ユーザーデータは暗号化状態を保持したままで処理でき、データのプライバシーが確保されます。

この利点はGDPRなどの法規制の要求において特に重要であり、これらの規制はユーザーにデータ処理方法についての情報を求め、データが転送中に保護されることを保証しています。FHEのエンドツーエンドの暗号化はコンプライアンスとデータセキュリティを提供します。

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現在のFHEのブロックチェーンにおける応用とプロジェクト

FHEのブロックチェーンにおける応用は、主にデータプライバシーの保護に焦点を当てています。これには、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監査などの方向性が含まれます。現在、複数のプロジェクトがFHE技術を活用してプライバシー保護の実現を推進しています。

いくつかの有名なプロジェクトには、

• TFHE技術に基づき、ブール演算と低ビット長整数演算に特化したFHE開発スタック。
• 新しいタイプのスマートコントラクト言語とブロックチェーンネットワークに適したHyperghraphFHEライブラリのプロジェクトを開発した。
• 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モデルに対応したソリューション。
• FHEと人工知能を組み合わせ、分散化されプライバシー保護されたAI環境のネットワークを提供する。
• イーサリアムの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でスマートコントラクトを作成するプラットフォーム。

まとめ

FHEは、暗号化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顕著な利点を持っています。現在、FHEの商業化アプリケーションは依然として計算コストが高く、スケーラビリティが低いという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、これらの問題は徐々に解決される見込みです。さらに、ブロックチェーン技術の発展に伴い、FHEはプライバシー保護と安全な計算においてますます重要な役割を果たすでしょう。今後、FHEはプライバシー保護計算を支える核心技術となり、データセキュリティに新しい革命的な突破口をもたらす可能性があります。

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