FHE：次世代のプライバシー保護技術

FHE（完全同態暗号）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。この技術は、金融、医療、クラウドコンピューティング、機械学習などの分野で広範な応用の可能性があります。しかし、その膨大な計算コストのため、FHEの商業化は依然として課題に直面しています。

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FHEの基礎

FHEの核心的な考え方は、多項式を使用して元の情報を隠すことです。暗号化プロセスは、秘密鍵多項式の選択、ランダム多項式の生成、および小さな「誤差」多項式を含みます。計算を行うためには、操作を回路形式に変換する必要があります。

FHEが直面している主な問題は、計算が進むにつれて急速に増加するノイズの蓄積です。この問題を解決するために、3つの技術が提案されています：

• キーの切り替え：暗号文サイズの圧縮
• モジュラス切り替え：ノイズの増加を制御する
• ブートストラップ：ノイズを初期レベルにリセットする

現在主流のFHEソリューションは、無限の計算深度を実現するためにブートストラップ技術を採用しています。

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FHEの挑戦

FHEの計算コストは、通常の計算をはるかに上回ります。AES-128復号の例で言えば、FHE版の計算時間は通常版の約5億倍です。FHE技術の発展を促進するために、アメリカのDARPAはDpriveプロジェクトを立ち上げ、FHE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。このプロジェクトは主に以下の点に着手しています：

• プロセッサのワードサイズを拡大する
• 専用ASICプロセッサを構築する
• MIMD並列アーキテクチャの開発

進展は遅いものの、FHE技術は特にポスト量子時代の背景において、敏感なデータを保護する上で独自の価値を持っています。

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FHEのブロックチェーンにおける応用

ブロックチェーン分野では、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、投票のプライバシーなどが含まれます。一部のプロジェクトでは、FHEをMEV問題を解決するための潜在的なソリューションと見なしています。しかし、完全に暗号化された取引は、ネットワークのスループットを低下させるなどの悪影響をもたらす可能性もあります。

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主なFHEプロジェクト

現在、多くのFHEプロジェクトはZamaが提供する技術を使用しています。例えば、Fhenix、Privasea、Inco Network、Mind Networkなどがあります。これらのプロジェクトはビジネスモデルにおいて異なります：

• 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:レイヤー1ネットワークを構築
• マインドネットワーク：Restaking分野の融合

言及すべきはOctraプロジェクトで、これはハイパーグラフに基づく革新的なFHE技術を採用しています。

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今後の展望

FHE技術はまだ初期段階にあり、その発展はゼロ知識証明技術に遅れています。主な課題には高コスト、エンジニアリングの難しさ、商業化の見通しが不透明であることなどがあります。しかし、より多くの資金と注目が投入されることで、今後FHEプロジェクトが増えると予想されています。

FHEチップの実用化は、この技術の商業化において重要です。Intel、Chain Reaction、Optalysysなどの多くの企業がこの分野で探求を行っています。技術的な障害に直面しているにもかかわらず、FHEは前途有望で明確な需要を持つ技術として、防衛、金融、医療などの業界において深い変革をもたらすことが期待されています。

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