FHE:プライバシー計算の未来の道

全同態暗号(FHE)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先進的な暗号技術です。これにより、プライバシーを保護しながらデータを処理することが可能になります。FHEは金融、医療、クラウドコンピューティングなどの複数の分野で潜在的な応用がありますが、計算コストが非常に大きいため、現在も商業化の課題に直面しています。

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FHEの基礎

FHEの核心は、多項式を通じて元の情報を隠すことです。簡略化されたFHEシステムは、概ね以下のステップを含みます:

1. キー多項式s(x)を選択します
2. ランダム多項式a(x)を生成する
3. 小さな"エラー"多項式e(x)を生成する
4. 暗号化されたプレーンテキストm: c(x) = m + a(x)*s(x) + e(x)

ノイズe(x)を導入するのは、攻撃者が繰り返し入力することでs(x)とc(x)の関係を取得するのを防ぐためです。しかし、ノイズは問題も引き起こします: 計算回数が増えるにつれて、ノイズが蓄積し続け、最終的には正しく復号できなくなる可能性があります。

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ノイズ問題を解決するために、FHEは以下の重要な技術を採用しました。

• キースイッチング:圧縮された暗号文のサイズ
• モジュラススイッチング: ノイズ予算を減少させる
• ブートストラップ: ノイズを元のレベルにリセットする

現在主流のFHEソリューションは、Bootstrap技術を使用しており、代表的な実装にはBGV、BFV、TFHEなどがあります。

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FHEが直面している課題

FHEの最大の課題は計算コストが非常に大きいことです。通常の計算と比較して、FHEの計算速度は約100万倍遅いです。FHE計算を加速するために、アメリカのDARPAはDPRIVEプログラムを開始しました。このプログラムの目標は、FHEの計算速度を通常の計算の1/10に引き上げることです。このプログラムは主に以下の方面から取り組んでいます:

1. プロセッサのワードサイズを増やす
2. 専用ASICプロセッサを構築する
3. MIMD並列アーキテクチャを採用する

DPRIVE計画はまだ期待された目標に達していませんが、長期的には、FHE技術は特にポスト量子時代において、センシティブなデータを処理する上で重要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

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、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。いくつかのプロジェクトは、FHEをMEV保護に応用しようとしていますが、効率と正の外部性の喪失という問題にも直面しています。

現在主要なFHEブロックチェーンプロジェクトには:

• Zama: TFHEに基づく開発スタックを提供
• Fhenix:プライバシー優先のLayer 2を構築する
• 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:FHEレイヤー1の構築
• Mind Network:Restaking と組み合わせて FHE ベースのサブネットを提供します
• Octra:ハイパーグラフ技術を使用してFHEを実現

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今後の展望

FHE技術は現在、初期段階にあり、効率の低さや高コストといった課題に直面しています。しかし、より多くの資金と研究の投入、専用チップの開発により、FHEは国防、金融、医療などの分野で深い変革をもたらすことが期待されています。道のりは長いですが、FHEはプライバシー計算の未来の道として、その潜在能力は軽視できません。

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