FHE：プライバシー計算の未来の光

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を許可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。FHEは金融、医療、クラウドコンピューティングなどの多くの分野で潜在的な応用があり、しかし現在の商業化にはまだ時間がかかる見込みであり、主にその膨大な計算およびメモリコストに制約されています。

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FHEの基礎

FHEの核心的な考え方は、多項式によって原データを暗号化し、計算を回路の形式に変換することです。プライバシーを保護するために、FHEはノイズを導入しますが、計算の深さが増すとノイズは迅速に蓄積します。この問題を解決するために、FHEはいくつかの重要な技術を採用しています:

• キーの切り替え:圧縮された暗号文のサイズ
• モジュラス切り替え:ノイズの増加を制御する
• 自立起動:ノイズレベルをリセットする

現在の主流のFHEソリューションにはBGV、BFV、CKKSなどがあり、すべてブートストラップ技術を使用して無限の計算深度を実現しています。

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FHEが直面している課題

FHEの計算コストは通常の計算の数百万倍です。AES-128の復号化を例に挙げると、FHEバージョンは35秒必要ですが、通常バージョンはわずか67ナノ秒で、5億倍の差があります。アメリカ国防総省のDARPAは、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すDpriveプログラムを立ち上げました。

Dprive計画は主に以下のいくつかの側面から着手します:

1. プロセッサのビット幅を1024ビット以上に増やす
2. 専用ASICプロセッサの開発
3. MIMD並列アーキテクチャの構築

進展は遅いですが、FHEは特に軍事、医療などの分野において、機密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はオンチェーンプライバシー、AIトレーニングデータ、投票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、新たな課題をもたらします。

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主要FHEプロジェクト

• Zama: TFHEスキームに基づいて、完全な開発スタックを提供します
• 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: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に基づいてレイヤー1を構築します
• マインドネットワーク: RestakingとFHEサブネット構造を組み合わせる
• 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

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今後の展望

FHE技術はまだ初期段階にあり、ゼロ知識証明ほどの発展はしていません。しかし、より多くの資金とプロジェクトが流入することで、FHEは将来的に画期的な進展を遂げることが期待されています。FHE専用チップの登場は、その商業化の重要な節目となるでしょう。多くの課題に直面しているにもかかわらず、FHEは明確な需要を持つ最前線の技術として、将来的に国防、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。