FHE:プライバシー計算の未来の道

FHE（完全同型暗号）は、高度な暗号技術であり、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、プライバシーを保護しつつデータ処理を実現します。この技術は、金融、医療、クラウドコンピューティングなど、データプライバシーに敏感な分野で広範な応用の可能性を持っています。しかし、FHEの商業化の実現は、主にその膨大な計算およびメモリのオーバーヘッド、ならびにスケーラビリティの不足により、多くの課題に直面しています。

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FHEの基礎

FHEの核心的な考え方は、複雑な多項式演算を通じて元のデータを隠すことです。具体的には:

1. キー多項式s(x)を選択します
2. ランダム多項式を生成する a(x)
3. 小さな"ノイズ"多項式e(x)を生成します。
4. 暗号化されたプレーンテキストm: c(x) = m + a(x)*s(x) + e(x)

復号するには、鍵s(x)を知っていれば、c(x)からmを復元できます。ランダム多項式とノイズを導入するのは、安全性を高め、単純な繰り返し入力から規則を推測されるのを防ぐためです。

しかし、ノイズの導入は課題ももたらしました - 計算回数が増えるにつれて、ノイズが蓄積し、最終的には正しく復号できなくなる可能性があります。この問題を解決するために、FHEはいくつかの技術を採用しています:

• キースイッチング:暗号文サイズの圧縮
• モジュラススイッチング:ノイズの増加を制御する
• ブートストラップ:ノイズを初期レベルにリセットする

その中でBootstrapは真のFHEを実現するための鍵ですが、最も計算リソースを消費する操作でもあります。

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FHEが直面している課題

FHEの最大の問題は計算効率が低いことです。単純な演算でさえ、FHE下の計算コストは通常の計算の数億倍に達する可能性があります。この状況を改善するために、アメリカ国防総省の高度研究計画局(DARPA)は2021年にDPRIVEプログラムを開始し、FHEの計算速度を通常の計算の1/10に向上させることを目指しています。このプログラムは主に以下のいくつかの側面から取り組んでいます:

1. プロセッサのワードサイズを増やして、より大きなモジュラスをサポートする
2. 専用ASICプロセッサの開発
3. MIMDパラレルアーキテクチャの構築

DPRIVEプロジェクトは間もなく終了しますが、進展は期待通りではないようです。これは、FHE技術の商業化にはまだ時間がかかることを示しています。

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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は主にデータプライバシーを保護するために使用され、その適用シーンには次のものがあります:

• ブロックチェーン上のプライバシー保護
• 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
• ブロックチェーン上のプライバシー取引の審査
• 潜在的MEVソリューション

しかし、FHEの高い計算コストは、ブロックチェーンにおけるその適用に課題をもたらし、ネットワークのスループットを著しく低下させる可能性があります。

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主要なFHEプロジェクト

現在FHE分野の主要プロジェクトには、

• Zama: TFHEソリューションに基づいて、完全なFHE開発スタックを提供
• 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LLMデータ演算に応用することに専念しています
• インコネットワーク:FHEに基づくレイヤー1ネットワークを構築
• Arcium: FHE、MPC、ZKなどのさまざまな暗号技術を統合する
• マインドネットワーク: Restaking分野におけるFHEの応用を探る
• Octra: 独自のハイパーグラフ技術を採用してFHEを実現

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今後の展望

FHE技術は現在まだ初期段階にあり、多くの課題に直面していますが、プライバシー保護におけるその潜在能力は無視できません。より多くの資本と人材の投入、そして専用ハードウェアの開発に伴い、FHEは将来的に重要なブレークスルーをもたらすことが期待されています。特に国防、金融、医療などのデータプライバシーに対する要求が非常に高い分野では、FHEが深い変革を引き起こす可能性があります。

FHEチップの導入は、この技術の商業化における重要なマイルストーンとなるでしょう。現在、Intel、Chain Reaction、Optalysysなどの複数の企業がこの分野で探求を行っています。一旦FHEチップが成熟すれば、量子コンピューティングなどの最先端技術と組み合わせることで、巨大な革新の潜在能力を引き出すことが期待されます。

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