FHE、ZK、MPC:主流の3つの暗号化技術の比較分析

現在のデジタル時代において、データの安全性と個人のプライバシー保護は前例のない挑戦に直面しています。暗号化技術は、私たちの日常生活における敏感な情報を保護する上で重要な役割を果たしています。本稿では、3つの主流の暗号化技術について深く分析し比較します: 全同態暗号(FHE)、ゼロ知識証明(ZK)、および多者安全計算(MPC)。

! FHE対ZK対MPC、3つの暗号化技術の違いは正確には何ですか?

ゼロ知識証明(ZK): 証明するが漏らさない

ゼロ知識証明技術は、具体的な内容を漏らすことなく情報の真実性を検証する方法を解決することを目的としています。それは暗号化の基礎の上に構築されており、一方(証明者)が他方(検証者)に対して、特定の陳述の真実性を証明することを可能にし、その陳述の真実性以外の追加情報を明らかにすることなく行います。

例えば、アリスはボブに対して具体的な口座履歴を示すことなく、良好な信用スコアを持っていることを証明できます。ブロックチェーンアプリケーションにおいて、ZK技術は匿名取引を実現するために使用されます。ある匿名通貨を例にすると、ユーザーは自分の身元を匿名のまま、取引を行う権利があることを証明でき、二重支払い問題を回避することができます。

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マルチパーティセキュアコンピューティング(MPC): 安全な協力計算

マルチパーティ計算技術は、複数の参加者がそれぞれの機密情報を漏らすことなく、共同で計算タスクを完了する方法を解決するために主に使用されます。MPCは、複数の参加者が協力して計算を完了することを許可しますが、各参加者は他の人の入力データを知ることができません。

典型的なアプリケーションシーンは、各人の具体的な給与額を漏らさずに、多人数の平均給与を計算することです。暗号通貨の分野では、MPC技術がより安全なウォレットソリューションの開発に使用されています。例えば、ある取引プラットフォームが発表したMPCウォレットでは、秘密鍵を複数の部分に分割し、ユーザー、クラウド、および取引所が共同で保管することで、資産の安全性と復元能力を向上させています。

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完全準同型暗号 (FHE): 暗号アウトソーシングコンピューティング

全同型暗号化技術が解決するのは、機密データをどのように暗号化し、信頼できない第三者に計算処理を任せられるようにし、同時に結果を正しく復号化できることを保証することです。FHEは、元のデータを復号化することなく、暗号化データ上で任意の計算操作を実行することを可能にします。

クラウドコンピューティング環境で機密情報を処理する際、FHEは特に重要です。これにより、データは処理全体を通じて暗号化された状態を維持し、データの安全性を保護し、プライバシー規制の要件を満たします。ブロックチェーン分野では、FHEはPoSコンセンサスメカニズムや投票システムの改善に利用され、ノードのコピーや追随行為を防ぎ、システムの分散化の程度を高めます。

3つの技術の比較

これらの三つの技術はすべてデータのプライバシーとセキュリティを保護することを目的としていますが、適用シーンと技術の複雑さにおいて顕著な違いがあります:

• ZKは"どのように証明するか"を強調し、権限や身分を検証する必要があるシーンに適用されます。
• MPCは「どう計算するか」に焦点を当てており、複数の当事者が協力しながら各自のデータプライバシーを保護する必要がある状況に適しています。
• FHEは「どのように暗号化するか」に重点を置き、データの暗号化状態を保持しながら複雑な計算を可能にします。

技術的な複雑性の観点から、ZKは深い数学とプログラミングスキルを必要とし、MPCは同期と通信の効率の課題に直面し、FHEは計算効率の面で大きな障害があります。

技術の進展に伴い、これらの暗号化技術は私たちのデジタルライフを保護する上でますます重要な役割を果たし、データの安全性とプライバシー保護に強力なサポートを提供します。

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