FHE:プライバシー計算の未来への道

全同態暗号(FHE)は、暗号化されたデータに直接計算を行うことを許可する高度な暗号技術です。これは、プライバシーを保護しながら敏感な情報を処理できることを意味します。FHEは金融、医療、クラウドコンピューティングなどの複数の分野で潜在的な応用がありますが、現在は計算コストが非常に大きいという課題に直面しています。

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FHEの基礎

FHEの核心思想は多項式を使用して原始データを隠すことです。例えば、暗号化された数字2は次のようになります:

1. キー多項式s(x)を選択します
2. ランダムな多項式 a(x) を生成する
3. 小さな"ノイズ"多項式 e(x) を追加します 4.暗号化結果:c(x) = 2 + a(x) * s(x) + e(x)

復号するには、鍵s(x)を知っていれば、c(x)から元のデータ2を復元できます。

FHEが直面する主な課題は、ノイズの増加です。計算のたびにノイズが大きくなり、最終的には正しく復号化できなくなる可能性があります。このため、研究者たちはいくつかの技術を提案しています:

• 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:ノイズを低減する
• ブートストラップ:ノイズを初期レベルにリセットする

現在の主流のFHEソリューションはブートストラップ技術を採用していますが、計算コストは依然として非常に大きいです。

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FHEが直面している問題

通常の計算と比較して、FHE計算のコストは数桁高くなります。アメリカ国防総省の先進研究計画局(DARPA)の推定によれば、FHE計算の速度は通常の計算より約100万倍遅いです。

FHEを加速するために、DARPAはDPRIVEプログラムを立ち上げ、以下のいくつかの側面に取り組んでいます:

1. プロセッサのワード長を拡大する
2. 専用ASICプロセッサの開発
3. MIMD並列アーキテクチャの構築

しかし、この計画は進捗が遅く、期待される目標にはまだ距離があります。

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完全同型暗号化のブロックチェーンにおける応用

ブロックチェーン分野において、FHEはデータプライバシーを保護するために主に使用されます。包括:

• ブロック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
• ブロックチェーン投票のプライバシー
• MEV保護

しかし、FHEは効率と計算リソースの要求という課題にも直面しています。

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主要プロジェクト

現在のFHE分野の主要なプロジェクトには、

• Zama:TFHEスキームに基づき、完全な開発ツールチェーンを提供
• Fhenix:プライバシーを優先したLayer 2ネットワークの構築
• Privasea:LLMデータプライバシー保護に焦点を当てています
• Inco Network: FHEレイヤー1ネットワークの構築
• Arcium:FHE、MPC、およびZKテクノロジーを統合
• マインドネットワーク: RestakingとFHEサブネットアーキテクチャの組み合わせ
• Octra:独自のハイパーグラフ技術を採用してFHEを実現

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今後の展望

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。

1. 効率が悪く、計算コストが大きい
2. プロジェクトの実現難易度が高い
3. 事業化の見通しが不透明
4. 設備投資の不足

しかし、専用チップの開発とより多くの資金の流入に伴い、FHEは国防、金融、医療などの分野で革新をもたらし、プライバシーデータの潜在能力を解放することが期待されています。今後のFHEの発展が楽しみです。