完全準同型暗号化 FHE: AI時代のプライバシー保護のための強力なツール

最近の暗号市場は波乱がないものの、一部の新興技術は徐々に成熟してきています。その中で、完全同型暗号化（Fully Homomorphic Encryption、略称FHE）は注目すべき分野です。今年の5月、イーサリアムの創設者であるV神はFHEに関する記事を特別に発表し、業界内で広範な議論を引き起こしました。

FHEという複雑な概念を理解するためには、まず基礎から始めて、何が"暗号化"、"同型"、そしてなぜ"完全"である必要があるのかを理解する必要があります。

! 完全準同型暗号化FHEの含意と適用シナリオを現地語で説明

暗号化の基本概念

最も簡単な暗号化方式は私たちにとって非常に馴染み深いものです。例えば、アリスがボブに秘密の数字「1314 520」を送信したいが、通信の第三者には内容を知られたくありません。彼女は単純な暗号化ルールを採用できます：各数字を2倍にすることです。こうすることで、送信される情報は「2628 1040」に変わります。ボブが受け取ったら、各数字を2で割るだけで、元の情報を復号化できます。これは基本的な対称暗号化プロセスです。

準同型暗号化の特徴

同型暗号化則更进一步。仮にアリスが基本的な2倍と2で割るという演算しかできないとしますが、彼女は複雑な電気料金を計算する必要があります：毎月400元、12ヶ月分の未払いです。アリスはそんなに複雑な乗法はできませんが、他の人に具体的な金額を知られたくありません。そこで彼女はこうします：400を2倍して800にし、12を2倍して24にします。次に、信頼できる計算者に800と24の掛け算を手伝ってもらいます。計算者が19200という結果を得た後、アリスは2で2回割ることで正しい答え4800元を得ます。

これは単純な乗法同型暗号化の例です。これは、暗号化されたデータ上で計算を行うことを可能にし、復号化する必要がありません。この方法は、信頼できない第三者に計算を委託することを可能にし、同時に機密データの安全を守ります。

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完全準同型暗号の必要性

しかし、単純な同型暗号化には限界があります。例えば、計算者が十分に賢ければ、総当たりで元のデータを解読する可能性があります。これにはより複雑な暗号化方式、すなわち完全同型暗号化が必要です。

完全同型暗号化は、暗号化されたデータ上で任意の回数の加算と乗算を行うことを許可し、特定の操作に限定されません。これにより、解読の難易度が大幅に増し、複雑な多項式演算でさえもプライバシーを保護したままで完了できるようになります。

完全同型暗号化は2009年までに突破的な進展を遂げた。Gentryらの学者が提案した新しいアプローチは、この技術に新たな可能性を開いた。

FHEのAI分野における応用

FHE技術はAI分野において広範な応用の可能性を持っています。強力なAIシステムには膨大なデータのトレーニングが必要であることはよく知られていますが、多くのデータは高度な機密性を持っています。FHEはこの矛盾をうまく解決することができます：

1. 敏感データをFHE方法で暗号化する
2. 暗号化されたデータを使用してAIモデルを訓練する
3. AIによって暗号化された結果を出力

非監視型AIモデルはこれらの暗号化データを直接処理できます。なぜなら、これらにとっての入力は本質的にベクトルだからです。そして、データの所有者はローカルで安全に結果を復号化できます。これにより、プライバシーを保護しつつAIの強力な計算能力を利用するという目標が達成されました。

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FHEプロジェクトの例

現在、Zama、Mind Network、Fhenixなど、FHE技術を探求している複数のプロジェクトがあります。ある取引プラットフォームが投資したプロジェクトの例を挙げると、興味深い応用シーンを提案しています：顔認識です。FHE技術を通じて、元の顔データに触れることなく、本物の人間であるかどうかを判断できます。

しかし、FHE計算には膨大な計算力のサポートが必要です。そこで、このプロジェクトは計算力の問題を解決するために、混合PoWとPoSのネットワークアーキテクチャを提案しました。最近、彼らは専用のマイニングハードウェアと特別なNFT「作業証明書」を発表し、計算力のインセンティブを提供しつつ、規制リスクを回避しようとしています。

FHEの重要性

もしAIがFHE技術を大規模に応用できれば、現在直面しているデータの安全性とプライバシー保護のプレッシャーを大いに軽減することができます。国家の安全から個人のプライバシーまで、FHEは重要な保護手段となる可能性があります。

今後のAI時代において、FHE技術の成熟は人間のプライバシーを守る最後の防線となる可能性があります。ビジネスアプリケーションや研究分野において、FHEは将来的に重要な役割を果たすことが期待されています。

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