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、主要な暗号資産のデータ統計は以下の通りです：

ビットコインの先週の議論量は12.52K回で、前の週に比べて0.98%減少しました。先週の日曜日の価格は63916ドルで、前の週の日曜日に比べて1.62%上昇しました。

イーサリアムの先週の議論量は3.63K回で、前週比で3.45%増加しました。先週の日曜日の価格は2530ドルで、前週の日曜日より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、前週の日曜日と比べて0.25%の微減です。

同型暗号化(FHE)は暗号学の分野における重要な技術であり、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、復号化を必要としません。この特性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、投票システム、IoT、そしてブロックチェーンなどの分野で広く応用可能です。応用の展望は広がっていますが、FHEの商業化は依然として多くの課題に直面しています。

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FHEの利点とアプリケーションシーン

FHEの核心的な利点は、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場合、FHEはデータを暗号化された状態で処理できるため、データのプライバシーを保護しながら必要な計算タスクを完了します。

このプライバシー保護メカニズムは、金融や医療などのデータに敏感な業界において特に重要です。クラウドコンピューティングと人工知能の発展に伴い、FHEは多者計算保護において重要な役割を果たし、関係者が秘密情報を公開することなく協力できるようにします。ブロックチェーン技術において、FHEはオンチェーンプライバシー保護やプライバシー取引審査などの機能を提供することで、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と他の暗号化方式との比較

Web3領域において、FHE、ゼロ知識証明(ZK)、マルチパーティ計算(MPC)、そして信頼実行環境(TEE)は、主要なプライバシー保護手法です。FHEは、暗号化されたデータに対して様々な操作を実行することができ、データを事前に復号化する必要がありません。MPCは、各当事者がプライベートな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、複雑な計算タスクのサポートにおいては、同型暗号化が特に優れています。しかし、同型暗号化は実際の応用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におけるその性能を制限しています。

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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、未暗号化の計算と比較して、その計算コストは著しく増加します。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ニーズを満たすことが難しくなります。

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、これは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とってボトルネックです。

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良好に機能しますが、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。

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FHEと人工知能の組み合わせ

データ駆動時代において、AIは複数の分野で広く応用されていますが、データプライバシーの問題が敏感なデータの共有を制限しています。FHEはAIにプライバシー保護ソリューションを提供し、データが暗号化された状態を維持しながら処理を行うことを可能にし、プライバシーを確保します。この利点は、GDPRなどの規制要件の下で特に重要です。なぜなら、これらの規制はユーザーにデータの処理方法についての知る権利を要求し、データが転送中に保護されることを保障するからです。

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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を保護するために使用されます。これには、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、およびオンチェーンプライバシートランザクションの監査などの方向性が含まれます。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利用されています。
• TFHE技術に基づくプロジェクトがあり、ブール演算と低ビット長整数演算に特化し、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。
• 一部のプロジェクトは、ブロックチェーンネットワークに適した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ました。
• 他のプロジェクトは、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。
• 一部のプロジェクトはFHEと人工知能を組み合わせて、分散型でプライバシー保護されたAI環境を提供します。
• イーサリアムのLayer 2ソリューションとして、FHE RollupsとFHE Coprocessorsをサポートするプロジェクトがあり、EVMと互換性があり、Solidityで記述さ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技術として、データプライバシー保護において顕著な利点を持っています。現在、計算コストが高く、スケーラビリティに課題がありますが、ハードウェアアクセラレーションや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ことが期待されています。ブロックチェーン技術の進展に伴い、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を支えるコア技術となり、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。