暗号通貨市場週次レポートと準同型暗号テクニカル分析

10月13日現在、いくつかの主要な暗号資産の議論の熱度と価格の動向は以下の通りです：

ビットコインの先週の議論回数は12.52Kで、前週比0.98%減少しました。先週の日曜日の価格は63916ドルで、前週の日曜日比1.62%上昇しました。

イーサリアムの先週の議論回数は3.63Kで、前の週に比べて3.45%増加しました。先週の日曜日の価格は2530ドルで、前の週の日曜日に比べて4%下落しました。

TONの先週の議論回数は782回で、前週比12.63%減少しました。先週の日曜日の価格は5.26ドルで、前週の日曜日比で0.25%減少しました。

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同型暗号化（FHE）は暗号学の分野における最前線の技術であり、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことを可能にします。これにより、FHEはプライバシー保護やデータ処理において巨大な潜在能力を持ち、金融、医療、クラウドコンピューティング、機械学習など多くの分野で広く応用されることが期待されています。しかし、応用の見込みが広がる一方で、FHEの商業化は依然として多くの課題に直面しています。

FHEの利点と応用シナリオ

FHEの最大の利点はプライバシー保護にあります。例えば、ある会社が暗号化されたデータを別の会社に分析のために送信することができますが、後者は元のデータの内容を知らないままで計算を完了し、暗号化された結果を返すことができます。このメカニズムは、金融や医療などのデータが敏感な業界にとって特に重要です。

クラウドコンピューティングと人工知能の分野では、FHEは多者計算の保護を提供し、各関係者がプライベート情報を公開することなく協力を行うことを可能にします。ブロックチェーン技術において、FHEはオンチェーンのプライバシー保護やプライバシー取引の審査などの機能を通じて、データ処理の透明性と安全性を向上させます。

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FHEと他の暗号化方式との比較

Web3分野において、FHE、ゼロ知識証明（ZK）、マルチパーティ計算（MPC）、および信頼実行環境（TEE）は主なプライバシー保護手法です。FHEは、データを事前に復号することなく、暗号化されたデータに対してさまざまな操作を実行できるため、ZKよりも優れています。MPCは、各当事者がプライベート情報を共有することなく、データが暗号化された状態で計算を行うことを許可します。TEEは安全な環境内での計算を提供しますが、データ処理の柔軟性は相対的に制限されています。

FHEは複雑な計算タスクをサポートする面で優れた性能を示していますが、実際の応用においては高い計算コストとスケーラビリティの問題に直面しており、これがリアルタイムアプリケーションでの性能を制限しています。

FHEの限界と課題

FHEの理論的基盤は強力ですが、商業化の応用において実際の課題に直面しています。

1. 大規模な計算コスト：FHEは大量の計算リソースを必要とし、暗号化されていない計算と比較して、その計算コストが著しく増加します。高次多項式演算において、処理時間は多項式的に増加し、リアルタイム計算の要求を満たすことが困難です。

2. 限られた操作能力：FHEは主に暗号化データの加算と乗算をサポートしており、複雑な非線形操作のサポートは限られているため、深層神経ネットワークなどの人工知能アプリケーションにはボトルネックとなっています。

3. 複数ユーザーサポートの複雑性：FHEは単一ユーザーシナリオで良好に機能しますが、複数ユーザーのデータセットが関与すると、システムの複雑性が急激に上昇します。マルチキーFHEフレームワークの提案はありますが、その鍵管理とシステムアーキテクチャの複雑さは著しく増加します。

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FHEと人工知能の組み合わせ

現在のデータ駆動時代において、FHEはAI分野におけるプライバシー保護のソリューションを提供します。FHEを通じて、ユーザーのデータは暗号化された状態で処理され、データのプライバシーが確保されます。この利点はGDPRなどの規制の要求下で特に重要であり、これらの規制はユーザーにデータ処理方法に対する知る権利を要求し、データが転送中に保護されることを保証します。

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FHEのブロックチェーンにおける応用とプロジェクト

FHEはブロックチェーンにおいて主にデータプライバシーの保護に利用されており、オンチェーンプライバシー、AIトレーニングデータプライバシー、オンチェーン投票プライバシー、オンチェーンプライバシートランザクションレビューなどの方向性があります。現在、複数のプロジェクトがFHE技術を利用してプライバシー保護の実現を推進しています。

• ある企業が構築したFHEソリューションは、複数のプライバシー保護プロジェクトで広く利用されています。
• 一部のプロジェクトはブール演算と低ビット長整数演算に焦点を当て、ブロックチェーンとAIアプリケーション向けのFHE開発スタックを構築しています。
• プロジェクトが新しいスマートコントラクト言語とFHEライブラリを開発し、ブロックチェーンネットワークに適用されています。
• 一部のプロジェクトはFHEを利用してAI計算ネットワーク内のプライバシー保護を実現し、さまざまなAIモデルをサポートしています。
• プロジェクトはFHEと人工知能を組み合わせ、分散型でプライバシー保護されたAI環境を提供します。
• 一部のプロジェクトはEthereumのLayer 2ソリューションとして、FHE RollupsとFHE Coprocessorsをサポートし、EVMと互換性があり、Solidityで書かれたスマートコントラクトをサポートしています。

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まとめ

FHEは、暗号化されたデータ上で計算を実行できる先進的な技術として、データプライバシーを保護する顕著な利点を持っています。現在、FHEの商業化アプリケーションは計算コストが高く、スケーラビリティが低いという課題に直面していますが、ハードウェアアクセラレーションとアルゴリズムの最適化により、これらの問題は徐々に解決される見込みです。ブロックチェーン技術の発展とともに、FHEはプライバシー保護と安全な計算においてますます重要な役割を果たすでしょう。将来的には、FHEがプライバシー保護計算の中核技術となり、データセキュリティに新たな革命的な突破口をもたらす可能性があります。

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