FHE:プライバシー計算の未来

FHE(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ができる高度な暗号技術であり、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、プライバシー保護が必要なデータ処理分野において広範な応用の可能性を持っています。しかし、その膨大な計算負荷のため、現在の商業化にはまだ時間が必要です。

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根拠

FHEの核心は、多項式を通じて原文情報を隠蔽し、計算を回路モデルに変換することです。ノイズの蓄積問題を解決するために、FHEは鍵の切り替え、モジュラスの切り替え、自ブートストラップなどの技術を採用しています。現在主流のFHEスキームにはBGV、BFV、CKKSなどがあり、いずれも自ブートストラップ技術を用いて無限の深さの計算を実現しています。

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課題

FHEの最大の課題は、その膨大な計算コストで、通常の計算に比べて5億倍遅くなる可能性があります。これに対処するために、DARPAはDPRIVEプログラムを立ち上げ、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。このプログラムは、プロセッサのワード長を増やすこと、専用ASICを設計すること、MIMD並列アーキテクチャを構築することなどに取り組んでいますが、現在のところ進展は遅く、期待される目標には達していません。

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ブロックチェーンの統合

ブロックチェーン分野では、FHE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、オンチェーン投票のプライバシーなどを保護するために使用されます。一部のプロジェクトは、FHEを使用してMEV問題を解決しようとしていますが、効率の低下や正の外部性の消失などの課題にも直面しています。

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主要プロジェクト

現在FHE分野の主要なプロジェクトには次のものがあります:

• Zama:TFHEスキームに基づいて、比較的整ったFHE開発スタックを構築しました
• Octra: ハイパーグラフ技術を用いてFHEを実現し、新しいスマートコントラクト言語を構築しました
• Fhenix:Zama技術に基づくプライバシーファーストのレイヤー2の構築
• Privasea:FHEを使用してLLMデータ計算を実行します
• インコネットワーク:fhEVMに基づくレイヤー1の構築
• マインドネットワーク:FHEとリステーキングを組み合わせます

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開発の見通し

FHE技術はまだ初期段階にあり、効率の低さや工学的な難しさなどの課題に直面しています。しかし、より多くの資本の関心や専用チップの開発などにより、FHEは国防、金融、医療などプライバシーに敏感な分野で変革をもたらすことが期待されています。FHEチップの実用化はその商業化の鍵となるでしょう。課題は多いものの、明確な需要を持つ最前線の技術として、FHEの将来の発展は期待できます。

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