FHE:データプライバシー保護の新たな最前線

FHE(全同态暗号)は、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことを可能にする先進的な暗号技術であり、プライバシーを保護しながらデータを処理します。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、計算コストが非常に大きいため、商業化にはまだ時間がかかります。

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FHEの基礎

FHEの核心は、多項式を使用して元のデータを隠すことです。簡略化されたFHEシステムには次のものが含まれる可能性があります:

• キー多項式 s(x) を選択します
• ランダム多項式を生成する a(x)
• 小さな"ノイズ"多項式 e(x)
• 平文 m を暗号化する: c(x) = m + a(x)*s(x) + e(x)

復号する際には、s(x)を知っていれば、平文を復元できます。ノイズの導入は安全性を高めるためですが、計算に伴ってノイズが蓄積され、最終的には正確に復号できなくなる可能性があるという課題もあります。

ノイズ問題を解決するために、FHEは幾つかの技術を採用しました:

• 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:ノイズ予算を削減
• 自己起動:ノイズを初期レベルにリセットする

現在主流のFHEソリューションはブートストラップ技術に基づいていますが、計算コストは依然として非常に大きいです。

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FHEが直面している課題

FHEの主な課題は、その膨大な計算コストにあります。推定では、FHEの計算は通常の計算より約100万倍遅いです。この問題を解決するために、アメリカ国防総省の先端研究計画局(DARPA)は、FHE計算の速度を通常の計算の1/10に引き上げることを目指したDPRIVEプログラムを立ち上げました。

DPRIVEプランは主に以下の点に取り組んでいます:

• プロセッサのワード長を増やす
• 専用ASICプロセッサを開発する
• MIMD並列アーキテクチャの構築

進展は遅いが、FHE技術は特にポスト量子時代において、センシティブなデータを保護する上で重要な意義を持っている。

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FHE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は主にデータプライバシーを保護するために使用され、適用例には次のものがあります:

• ブロックチェーン上のプライバシー保護
• 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
• MEVの軽減

しかし、FHEはネットワークスループットの低下やノードの運用要件の増加などの課題にも直面しています。

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主要FHEプロジェクト

現在の主なFHEプロジェクトには:

• Zama:TFHE方案に基づいて、完全な開発スタックを提供します
• Fhenix:プライバシーファーストのオプティミズムレイヤー2の構築
• Privasea:LLMデータコンピューティングに焦点を当てています
• インコネットワーク:FHEレイヤー1の構築
• マインドネットワーク: Restakingモードを組み合わせる
• Octra:独自のハイパーグラフ技術を使用してFHEを実現

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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投入により、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。商業化の道のりは長いものの、FHEはプライバシー保護の重要なツールとして、将来の発展の可能性は非常に大きいです。