FHE: 暗号化コンピューティングの未来

全同態暗号化(FHE)は、暗号化データ上で直接計算を行うことを可能にする先進的な暗号技術であり、プライバシーを保護しつつデータ処理を実現します。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ますが、現在の商業化は依然として時間を要し、その大きな計算およびメモリコストが主な制約となっています。

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FHEの基礎

FHEのコアは、多項式を使って元の情報を隠すことです。例えば、数字2を暗号化するには、次のようにすることができます:

1. 鍵となる多項式 s(x) を選択します
2. ランダムな多項式を生成する a(x)
3. 小さな"ノイズ"多項式 e(x)
4. 暗号化結果 c(x) = 2 + a(x)*s(x) + e(x)

ノイズの導入は、複数回の入力によってキーを推測されるのを防ぐためです。しかし、ノイズは問題も引き起こします - 複数回の計算によりノイズが蓄積され、最終的に結果が正しく復号できなくなります。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:

• キー切り替え:圧縮された暗号文のサイズ
• モジュラス切替:ノイズ予算を減少させる
• ブートストラップ:ノイズを初期レベルにリセットする

現在主流のFHEスキームは自己ブートストラップ技術を採用していますが、その計算オーバーヘッドは巨大です。普通のAES-128復号化はFHEの下では通常の計算の5億倍のリソースを必要とする可能性があります。

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FHEが直面している課題

DARPAは2021年にDPRIVE計画を開始し、FHE計算速度を通常計算の1/10に引き上げることを目指しています。この計画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1024ビット以上に増やす
2. 専用のASICプロセッサを開発する
3. MIMD並列アーキテクチャの構築

それにもかかわらず、DPRIVEプランは期待された目標には達していません。FHE技術の実用化は、特にハードウェアの面で大きな課題に直面しています。

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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はオンチェーンのプライバシー、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などを保護するために使用される。いくつかのプロジェクトは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る。しかし、完全に暗号化された取引はMEVによる正の効果を消し去る可能性があり、同時にノードの運営要件を大幅に引き上げる可能性がある。

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主要FHEプロジェクト

現在の主なFHEプロジェクトには:

• Zama:TFHEスキームに基づいて、完全な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:LLMデータコンピューティングに焦点を当てています
• インコネットワーク:FHEレイヤー1の構築
• Arcium:FHE、MPC、ZKテクノロジーを組み合わせ
• マインドネットワーク: Restakingモデルを組み合わせる

Octraは、ハイパーグラフに基づく革新的なFHE技術を採用し、新しいスマートコントラクト言語とML-consensusコンセンサスメカニズムを構築しました。

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見通し

FHE技術はまだ初期段階にあり、その発展はZK技術に遅れを取っています。主な制約要因には高コスト、エンジニアリングの難しさ、商業的な見通しの不明確さなどが含まれます。より多くの資金と関心が集まるにつれて、より多くのFHEプロジェクトが登場することが予想されます。FHEチップの実用化は、この技術の商業化における鍵となるでしょう。

多くの課題に直面しているにもかかわらず、FHEは広い展望を持つ技術として、防衛、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。技術の進歩と応用シーンの拡大に伴い、FHEはついに爆発的な瞬間を迎えるでしょう。

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