FHE技術:データプライバシー保護の新たな希望

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ができ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することができます。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潜在的な応用がありますが、現在は大規模な商業化にはまだ一定の距離があります。その主な課題は、計算コストが非常に大きいことです。

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FHEの基礎

FHEの核心思想は、多項式を使用して元のデータを隠し、多項式上で計算を行うことで暗号化データの処理を実現することです。具体的な手順は次のとおりです:

1. キー多項式を選択する
2. ランダム多項式を生成する
3. 小さな"エラー"多項式を導入する
4. 上記の多項式を使用して元のデータを暗号化する

計算過程におけるノイズの蓄積の問題を解決するために、FHEはキーの切り替え、モジュラスの切り替え、ガイダンスなどの技術を採用しています。その中で、ガイダンス技術はノイズをリセットし、無限の深さの計算を実現するもので、FHEの核心です。

現在主流のFHEソリューションには、BGV、BFV、CKKSなどがあり、すべてガイド技術を採用しています。

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FHEの課題

FHEの最大の課題は、その計算コストが非常に大きく、通常の計算よりも数百万倍遅いことです。そのため、アメリカ国防総省の高度な研究計画局(DARPA)はDPRIVEプログラムを開始し、FHEの計算速度を通常の計算の1/10に引き上げることを目指しています。

DPRIVE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

進展は遅いものの、FHEの敏感なデータを保護する上での独自の価値は、依然として長期的な意義を持っています。

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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のプライバシー保護に適用できます。具体的には:

• 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
• オンチェーンプライバシー投票
• オンチェーン取引のプライバシー審査
• MEV対決

しかし、FHEはネットワークスループットの低下や、実行ノードのハードルの引き上げなど、新たな課題ももたらします。

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主要なFHEプロジェクト

現在の主なFHEプロジェクトには次のものが含まれます:

• Zama: TFHEソリューションに基づいて、完全な開発スタックを構築しました
• Fhenix: Zamaに基づいて構築されたプライバシーLayer 2
• Privasea:FHEを用いたLLMデータ計算
• インコネットワーク:FHEレイヤー1の構築
• Arcium:FHE、MPC、ZKテクノロジーを組み合わせ
• Mind Network:FHEに基づくリステーキングネットワークの構築
• Octra:ハイパーグラフ技術を用いたFHEの実現

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見通し

FHEはまだ初期段階にあり、多くの技術的および商業的な課題に直面しています。しかし、より多くの資金とチームの参加、専用チップの開発に伴い、FHEは国防、金融、医療などの分野で変革をもたらし、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。

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