FHE、ZK、MPC:3つの高度な暗号化技術の比較

現在のデジタル時代において、データの安全性とプライバシー保護はますます重要になっています。同型暗号化（FHE）、ゼロ知識証明（ZK）、および多者安全計算（MPC）は、これらの課題に対応するための3つの先進的な暗号技術です。本稿では、これら3つの技術を詳細に比較し、それぞれの動作原理、適用シーン、そしてブロックチェーン分野における潜在能力について探討します。

! 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?

1. ゼロ知識証明（ZK）：情報を漏らさない証明方式

ゼロ知識証明技術は、具体的な内容を明か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。これは暗号化の基盤の上に構築されており、一方（証明者）が他方（検証者）にある主張の真実性を証明することを可能にしますが、その主張の真実性以外の情報は明かしません。

例えば、アリスがレンタカー会社の従業員ボブに自分の信用状況が良好であることを証明する必要があるが、詳細な銀行取引明細を提供したくないとします。このような場合、銀行や決済ソフトウェアが提供する「信用スコア」のようなものがゼロ知識証明として機能します。アリスは自分の信用スコアが基準を満たしていることを証明でき、ボブはアリスの具体的な財務状況を知る必要がありません。

ブロックチェーン分野におけるZK技術の応用は、匿名暗号化通貨Zcashを参考にできます。ユーザーが送金を行う際、彼らは匿名を保ちながら、自分が取引に必要な十分なコインを所有していることを証明する必要があります。ZK証明を生成することで、マイナーは取引当事者の身元を知らなくても、取引の合法性を検証し、それをブロックチェーンに追加することができます。

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2. マルチパーティ・セキュア・コンピューティング(MPC):セキュア・コラボレーティブ・コンピューティングへのアプローチ

マルチパーティセキュアコンピュテーション技術は、各参加者の機密情報を漏洩することなく、どのように協力して計算を行うかを解決するために主に使用されます。これにより、参加者は自分の入力データを開示することなく、共同で計算タスクを完了することができます。

例えば、三人が自分の平均給与を計算したいが、それぞれの具体的な給与額を明かしたくないとします。MPC技術を使用して、各自は自分の給与を三つの部分に分け、他の二人とそのうちの二つの部分を交換します。それから、各自は受け取った数字を合計し、その合計結果を共有します。最後に、三人はその三つの合計結果を再度合計し、平均値を計算して平均給与を得ることができますが、他の人の具体的な給与を知ることはできません。

暗号化通貨の分野では、MPC技術が特定のウォレットの設計に応用されています。このウォレットは、秘密鍵を複数の部分に分割し、それぞれをユーザーのデバイス、クラウド、プラットフォーム側に保存することで、資産の安全性と復元の便利さを向上させています。一部のMPCウォレットは、秘密鍵のフラグメントを保護するために、さらに多くの第三者を導入することもサポートしており、安全性をさらに強化しています。

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3. 完全同型暗号化（FHE）：暗号化されたデータの計算アウトソーシング

全同態暗号化技術は、データのプライバシーを保護しながら第三者が計算を行う方法を解決しました。それは、暗号化されたデータに対してさまざまな操作を行うことを可能にし、復号化することなく、最終的に得られた暗号化結果は、権限のある者によって復号化されて正しい計算結果が得られます。

実際のアプリケーションにおいて、FHEはユーザーが暗号化された機密データを信頼できない第三者に処理させることを可能にし、データ漏洩を心配する必要がありません。例えば、クラウドコンピューティング環境で医療記録や個人財務情報を処理する際、FHEはデータが処理の全過程で暗号化された状態を維持することを保証し、データの安全を守るとともに、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技術は一部のプルーフ・オブ・ステーク（PoS）ネットワークに存在する問題を解決するために使用できます。例えば、いくつかの小規模なPoSネットワークでは、検証ノードが大きなノードの結果に単に従い、独立した検証を行わない可能性があり、これがネットワークの中央集権化につながることがあります。FHE技術を使用することで、検証ノードは他のノードの回答を知らずにブロック検証作業を完了でき、ノード間のコピー行為を防ぐことができます。

同様に、分散型投票システムにおいて、FHEは「投票の追跡」現象を防ぎ、各投票者が他の人の投票傾向を知らないまま独立して意思決定を行うことを保証し、より真実の民意を反映することができます。

まとめ

ZK、MPC、FHE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、適用シーンや技術の複雑さには違いがあります。

• ZKは「どのように証明するか」に重点を置いており、権限や身分を検証する必要があるシーンに適しています。
• MPCは「どのように計算するか」に焦点を当てており、複数の当事者が共同で計算を行う必要がありながら、それぞれのデータプライバシーを保護す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、データが暗号化された状態を保持しながら複雑な計算を行うことを可能にします。

これらの技術は、それぞれ実現において課題があります：ZKは深い数学的およびプログラミングスキルを必要とし、MPCは同期と通信効率の問題に直面し、FHEは計算効率の面で大きな課題があります。

デジタル化の進展に伴い、これらの暗号化技術は個人のプライバシーとデータの安全性を保護する上でますます重要な役割を果たし、私たちにとってより安全で信頼できるデジタル世界を構築するための強力な技術的支援を提供します。

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