Weekly Cryptocurrency Discussion & Price Report(ウィークリー暗号通貨ディスカッション&価格レポート)

最新のデータ統計によると、今月の13日までに、主要な暗号資産の議論の熱度と価格の変動は以下の通りです:

ビットコインの先週の議論回数は12.52Kで、前週比0.98%減少しました。日曜日の終値は63916ドルで、前週比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、前週比3.45%の増加です。日曜日の終値は2530ドルで、前週比4%の減少です。

TONの先週の討論回数は782回で、前週比12.63%減少しました。日曜日の終値は5.26ドルで、前週比わずかに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)は暗号学の分野における最前線の技術であり、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことができるため、復号化する必要がありません。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ます。FHE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、さまざまな分野で広範な応用の可能性を持っています。しかし、FHEは巨大な潜在能力を持ちながらも、その商業化の道のりは多くの課題に直面しています。

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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です。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、相手に具体的な内容を触れさせたくない場合、FHEは役立ちます。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を行わせることができ、計算結果は依然として暗号化された状態を保持します。データの所有者が復号化することで分析結果を得ることができ、データのプライバシーを保護しつつ、必要な計算タスクを完了することができます。

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、各者が秘密情報を公開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の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段です。ZKとは異なり、FHEは暗号化された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する必要がありません。MPCは、各当事者がデータを暗号化された状態で計算を行うことを可能にし、お互いに秘密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比較的限られています。

これらの暗号技術はそれぞれの利点がありますが、複雑な計算タスクのサポートに関しては、FHEが特に優れています。しかし、FHE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低さという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。

FHEの限界と課題

FHEの理論的基盤は強力ですが、商業アプリケーションではいくつかの実際的な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、未暗号化の計算と比較して、コストが著しく増加します。高次多項式運算においては、処理時間が多項式的に増加し、リアルタイム計算のニーズを満たすことが困難です。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、これにより展開の複雑さも増加します。

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います。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いてボトルネックを形成します。現在、FHEの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. 複数ユーザーサポートの複雑性：FHEは単一ユーザーシナリオでは良好に機能しますが、複数のユーザーデータセットが関与する場合、システムの複雑さが急激に上昇します。異なる鍵の暗号化データセットの操作を許可する多鍵FHEフレームワークが提案されていますが、その鍵管理とシステムアーキテクチャの複雑さは著しく増加します。

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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)は複数の分野で広く応用されていますが、データプライバシーに対する懸念からユーザーはしばしば敏感な情報を共有することをためらいます。FHEはAI分野における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の状態です。FHEを通じて、ユーザーデータは暗号化された状態のままで処理され、プライバシーが確保されます。

この利点はGDPRなどの規制の要求下で特に重要です。これらの規制は、ユーザーがデータ処理方法についての情報を得る権利を持ち、データが転送中に保護されることを保証することを求めています。FHEのエンドツーエンド暗号化は、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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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含まれます。現在、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います。

いくつかのプロジェクトが構築したFHEソリューションは、複数のブロックチェーンプライバシー保護プロジェクトに広く適用されています。これらのプロジェクトには、

• 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、ブロックチェーンとAIアプリケーション向けのFHE開発スタックのプロジェクトを構築しました。

• 新しいタイプのスマートコントラクト言語とHyperghraphFHEライブラリを開発し、暗号資産ネットワークのプロジェクトに適用しました。

• 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、複数のAIモデルをサポートするプロジェクト。

• FHEと人工知能を組み合わせて、分散型かつプライバシー保護されたAI環境を提供するプロジェクト。

• イーサリアムLayer 2ソリューションとして、FHEロールアップとFHEコプロセッサをサポートし、EVMと互換性があり、Solidityでスマートコントラクトを作成できるプロジェクト。

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まとめ

FHEは、暗号化データ上で計算を実行できる先進的な技術であり、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とアルゴリズム最適化を通じて、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。将来的には、FHEはプライバシー保護計算を支えるコア技術となり、データセキュリティに新たな革命的な突破口をもたらす可能性があります。

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