完全準同型暗号FHE:暗号世界の新たな章

最近の市場は低迷しており、新興技術の発展により多くの時間を確保できました。2024年の暗号市場は過去のように波乱に満ちてはいませんが、徐々に成熟に向かっている新技術がいくつかあります。今日のテーマは「FHE / 完全同型暗号化」です。

全同型暗号化という複雑な概念を理解するためには、まず「暗号化」と「同型」の意味、そしてなぜ「全」が必要なのかを理解する必要があります。

! 完全準同型暗号化FHEの含意と適用シナリオを現地語で説明

暗号化の基本概念

最も簡単な暗号化方法は、誰もが最もよく知っているものです。例えば、アリスが第三者Cを通じてボブに秘密のメッセージ"1314 520"を伝えたい場合、同時にCに内容を知られたくないので、彼女は単純な暗号化方法を採用できます：各数字を2倍にすることです。こうして、伝達されるメッセージは"2628 1040"に変わります。ボブが受け取ったとき、各数字を2で割るだけで、元のメッセージを復号化できます。これが基本的な対称暗号化プロセスです。

高度な準同型暗号化

今、アリスが7歳で、基本的な2の乗算と除算しかできないと仮定しましょう。彼女が家の12ヶ月分の電気代の合計（毎月400元）を計算する必要があるが、他の人に具体的な金額を知られたくない場合、どうすればいいのでしょうか？

アリスは簡単な同型暗号化方法を使用できます。彼女はCに800x24の結果を計算するように言います。実際には、これは(400x2)に(12x2)を掛けたものです。Cは19200を計算し、アリスに伝えます。アリスはその結果を4で割り、実際の未払い額4800元を得ます。

このプロセスは、最もシンプルな乗法完全同型暗号化を示しています。800x24は400x12の一つのマッピングに過ぎず、暗号化の前後で本質的に同じ形態を保持しているため、"同型"と呼ばれます。この方法は、不信の第三者に計算を委託しながら、機密データが漏洩しないように保護します。

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完全準同型暗号の必要性

しかし、現実の問題はこれよりもはるかに複雑です。もしCが十分に賢い場合、Aliceの元のデータを総当たりで解読する可能性があります。この時、「完全同型暗号化」が必要になります。

完全同型暗号化は、暗号化されたデータに対して任意の回数の加算および乗算を行うことを許可し、特定のいくつかの演算に限定されません。これにより、解読の難易度が大幅に増加し、複雑な多項式演算でさえ暗号化された状態で完了し、復号化後でも正しい結果を得ることができます。

完全同型暗号化技術は2009年になってようやく画期的な進展を遂げ、暗号学の分野における聖杯と見なされています。

完全準同型暗号の応用展望

完全同型暗号化技術は人工知能分野において広範な応用の可能性を持っています。例えば、それはAIトレーニングプロセスにおけるデータプライバシーの問題を解決することができます：

1.機密データをFHEとして暗号化します 2. 暗号化されたデータでAIを訓練する 3. AI出力された暗号化された結果 4. ユーザーはローカルで安全に復号化された結果を得る

この方法により、AIは元の機密データに触れることなく計算タスクを完了でき、ユーザーのプライバシーを大いに保護します。

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実用化における完全準同型暗号の課題

完全同型暗号化技術は将来性が広いにもかかわらず、実際の応用においては依然として課題に直面しており、その主な理由は膨大な計算需要によるものです。この問題を解決するために、一部のプロジェクトは専用の計算ネットワークやハードウェアデバイスを開発しています。

例えば、あるプロジェクトがクラスPoWとクラスPoSを組み合わせたネットワークアーキテクチャを提案し、専用のマイニングハードウェアとNFT "作業証明"を導入しました。これらの革新は、完全同型暗号化に必要な計算力のサポートを提供することを目的としています。

まとめ

完全同型暗号化技術は、AI時代におけるデータプライバシー保護の重要なツールとなる可能性があります。国際的な対立から日常生活における顔認識まで、データプライバシーの問題は至る所に存在します。AI技術が進化し続ける中で、FHE技術が真に成熟すれば、人類のプライバシーを守る最後の防壁となるでしょう。

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