暗号通貨の議論と価格動態分析

最近のデータ統計によると、3つの主要な暗号資産は次のとおりです:

ビットコインの先週の議論の熱度は12.52K回で、前週比で0.98%減少しました。日曜日の終値は63916ドルで、前週比で1.62%上昇しました。

イーサリアムの先週の議論の熱度は3.63K回で、前週比3.45%増加しました。日曜日の終値は2530ドルで、前週比4%減少しました。

TONの先週の議論の熱度は782回で、前週比12.63%減少しました。日曜日の終値は5.26ドルで、前週比わずかに0.25%下落しました。

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準同型暗号の可能性と課題

同態暗号(FHE)としての暗号学分野の最前線の技術であり、その核心的な利点は暗号化されたデータ上で直接計算を行うことができ、復号プロセスを必要としないことです。この特性はプライバシー保護とデータ処理に強力なサポートを提供します。FHEの適用範囲は広範で、金融、医療、クラウドコンピューティング、機械学習、投票システム、IoTおよびブロックチェーンのプライバシー保護など、複数の分野を網羅しています。それにもかかわらず、FHEは商業化の道のりで多くの課題に直面しています。

FHEのアプリケーションシナリオと利点

FHEの最大の利点はプライバシー保護にあります。たとえば、ある会社が別の会社の計算能力を利用してデータを分析する必要があるが、後者に具体的な内容に触れてほしくない場合、FHEは重要な役割を果たすことができます。データの所有者は暗号化されたデータを計算側に転送して処理を行わせることができ、計算結果は依然として暗号化された状態のままであり、データの所有者は復号化することで分析結果を得ることができます。このメカニズムはデータプライバシーを保護し、必要な計算タスクを実現します。

金融や医療などのデータの敏感な業界において、FHEのプライバシー保護メカニズムは特に重要です。クラウドコンピューティングと人工知能の発展に伴い、データセキュリティはますます注目の焦点となっています。FHEはこれらの分野でマルチパーティ計算の保護を提供し、各関係者がプライベート情報を開示することなく協力を完了できるようにします。ブロックチェーン技術において、FHEはチェーン上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ています。

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FHEと他の暗号化技術との比較

Web3分野において、FHE、ゼロ知識証明(ZK)、多者計算(MPC)、そして信頼できる実行環境(TEE)は、主なプライバシー保護手法です。ZKとは異なり、FHEは暗号化されたデータに対してさまざまな操作を実行することができ、データを先に復号化する必要はありません。MPCは、各当事者がプライベート情報を互いに共有することなく、データが暗号化された状態で計算を行うことを可能にします。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。

これらの暗号技術はそれぞれ利点がありますが、複雑な計算タスクをサポートする面ではFHEが特に優れています。しかし、FHEは実際のアプリケーションにおいて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パフォーマンスを制限しています。

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FHEの限界と課題

FHEの理論的基盤は強力ですが、商業化アプリケーションでは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、未暗号化計算と比較してコストが著しく増加します。高次多項式計算では、処理時間が多項式的に増加し、リアルタイム計算の要求を満たすのが困難です。コストを削減するには専用ハードウェアのアクセラレーションに依存する必要がありますが、これによりデプロイの複雑性も増加します。

2. 限られた操作能力:FHEは暗号化データの加算と乗算を実行できますが、複雑な非線形操作のサポートは限られており、深層神経ネットワークなどのAIアプリケーションに対してボトルネックを形成します。現在、FHEソリューションは主に線形および単純な多項式計算に適しており、非線形モデルのアプリケーションは著しく制限されています。

3. 多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優れたパフォーマンスを発揮しますが、複数のユーザーデータセットが関与する場合、システムの複雑性が急激に上昇します。複数の鍵を使用したFHEフレームワークが提案されており、異なる鍵で暗号化されたデータセットの操作を可能にしますが、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

データ駆動の時代において、AIは多くの分野で広く利用されていますが、データプライバシーへの懸念から、ユーザーはしばしばセンシティブな情報を共有したがりません。FHEはAI分野においてプライバシー保護のソリューションを提供します。クラウドコンピューティングのシナリオでは、FHEによりユーザーデータは暗号化された状態を保ちながら処理され、プライバシーが確保されます。

この利点はGDPRなどの規制の要求において特に重要であり、これらの規制はユーザーにデータ処理方法に対する知情権を求め、データが転送中に保護されることを確保しています。FHEのエンドツーエンド暗号化はコンプライアンスとデータセキュリティを提供します。

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FHEのブロックチェーンにおける応用

FHEのブロックチェーンにおける応用は、主にデータプライバシーの保護に焦点を当てており、オンチェーンプライバシー、AIトレーニングデータのプライバシー、オンチェーン投票のプライバシー、オンチェーンプライバシー取引レビューなどの方向性を含んでいます。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:

• あるプロジェクトが構築した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使用されています。このプロジェクトはTFHE技術に基づき、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アプリケーションに対応したFHE開発スタックを構築しました。

• 別のプロジェクトが新しいスマートコントラクト言語とHyperghraphFHEライブラリを開発しました。これは暗号資産ネットワークに適しています。

• プロジェクトはFHEを利用してAI計算ネットワークにおける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。

• あるプロジェクトはFHEと人工知能を組み合わせて、分散化されたプライバシー保護のAI環境を提供します。

• さらに、プロジェクトはイーサリアムの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。

まとめ

FHEは、暗号化データ上で計算を実行できる先進技術として、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の商業化応用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に伴い、FHEはプライバシー保護と安全な計算の分野で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革命的な突破口をもたらすことが期待されています。

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