FHE:プライバシー計算の未来

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多くの分野で潜在的な応用シーンがあり、特にプライバシー保護下でのデータ処理と分析に適しています。しかし、その膨大な計算とメモリのオーバーヘッドのため、FHEの商業化の実現にはまだ時間がかかります。

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FHEの基本原理は、多項式を使用して原文情報を隠し、ランダムノイズを導入して安全性を強化することです。無限深度の計算を実現するために、FHEはノイズを管理するために鍵の切り替え、モジュラスの切り替え、ガイダンスなどの技術を採用しています。現在の主流のFHEスキームには、BGV、BFV、CKKS、およびTFHEなどがあります。

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FHE技術は非常に有望ですが、最大の課題は計算効率です。通常の計算と比較して、FHEの計算コストは数百万倍高くなる可能性があります。このため、アメリカ国防総省の高等研究計画局(DARPA)は、FHEの計算速度を通常の計算の約1/10に引き上げることを目的とした専用のDpriveプログラムを開始しました。このプログラムは、プロセッサのワード長を増加させること、専用のASICチップを構築すること、MIMD並列アーキテクチャの実現などを通じて、FHEの性能のボトルネックを突破しようとしています。

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ブロックチェーンの分野では、FHEは主にデータプライバシーを保護するために使用されます。これには、チェーン上のプライバシー取引、AIトレーニングデータのプライバシー保護、プライバシー投票などが含まれます。FhenixやPrivaseaなどのいくつかのプロジェクトが、ブロックチェーンにおけるFHEの応用を探求しています。その中で、Zama社はTFHEソリューションに基づいて、比較的成熟したFHEツールチェーンを開発し、ブロックチェーンプロジェクトに便利さを提供しています。

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FHEはまだ初期段階にあり、多くの技術的課題に直面していますが、専用チップの発展と資本の継続的な投入により、将来的には国防、金融、医療などプライバシー要求が非常に高い分野で、FHEが破壊的な変革をもたらすことが期待されています。非常に有望な最前線技術として、FHEは業界の継続的な関心と探索に値します。

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