# 完全準同型暗号化:AI時代のプライバシー保護のための強力なツール最近、暗号化市場の動向は低迷しており、新興技術の発展に注目する時間が増えました。2024年の市場の変動は例年ほど激しくはありませんが、徐々に成熟している新しい技術がいくつかあります。その中には、今日私たちが議論する完全同型暗号化(Fully Homomorphic Encryption、略称FHE)も含まれています。FHEという複雑な概念を理解するためには、まず"暗号化"、"同型"とは何か、そしてなぜ"完全"である必要があるのかを明らかに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](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-d663d413cfef14efffdff9bbb5d1d2ab)## 暗号化の基本概念最もシンプルな暗号化方式は私たちにとって非常に馴染み深いものです。例えば、アリスがボブに秘密の数字"1314 520"を送信したいが、伝達する第三者には内容を知られたくないとします。彼女はシンプルな暗号化方法を採用することができます:各数字を2倍にすることです。これにより、伝達される情報は"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、元の情報を得ることができます。この対称暗号化方法は、信頼できない通信者を介して安全に情報を交換することを可能にします。## 準同型暗号の概念さて、もう少し複雑なシナリオを考えてみましょう。アリスは7歳で、基本的な掛け算と割り算しかできません。彼女は家の12か月分の電気料金を計算する必要がありますが、毎月400元ですが、彼女はそんなに複雑な掛け算はできません。アリスは他の人に具体的な電気代と月数を知られたくなかったので、彼女は巧妙な方法を採用しました。彼女は400と12を両方とも2倍にし、複雑な計算ができる人Cに800×24の結果を計算してもらいました。Cは結果が19200であると計算し、アリスに伝えました。その後、アリスはこの結果を4で割り(つまり2を2回割る)、正しい電気代の合計4800元を得ました。これは単純な乗法同型暗号化の例です。800 かける 24 は実際には 400 かける 12 の一種のマッピングであり、暗号化前後の形態が保持されるため、「同型」と呼ばれます。この方法により、アリスは敏感な情報を保護しながら、信頼できない第三者に計算を委託することができます。! [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](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-76342a94c2896fb6f45fd7a917f3229d)## なぜ「完全」同型暗号化が必要なのかしかし、現実世界の問題はしばしばより複雑です。もしCが十分に賢いなら、アリスが本来計算しようとしていた数字を総当たり法で解読するかもしれません。これには、より高度な"完全同型暗号化"技術が必要です。完全同型暗号化は、暗号化されたデータ上で任意の回数の加算および乗算を実行することを可能にし、特定の演算や有限回数に限定されません。これにより、解読の難易度が大幅に増し、第三者が原データを覗き見ることはほぼ不可能になります。完全同型暗号化技術は 2009 年までに画期的な進展を遂げ、暗号学の分野における重要なマイルストーンとなりました。## FHE のアプリケーションシーン:AI の例FHE 技術の重要な応用分野は人工知能です。強力な AI システムは大量のデータトレーニングを必要とすることは周知の事実ですが、これらのデータはしばしばプライバシーの問題を含んでいます。FHE はこの矛盾を解決する可能性を提供します:1. FHE方式で機密データを暗号化する2. 暗号化されたデータを使ってAIモデルを訓練する3. AIが暗号化された結果を出力するこの方法は、AIが元のデータに一切触れることなく計算と学習を行うことを可能にします。データの所有者は、ローカルで安全に結果を復号化でき、AIの強力な計算能力を活用しながら、データのプライバシーを保護します。現在、複数のプロジェクトがAI分野におけるFHE技術の応用を探求しています。その中の1つのプロジェクトは、非常に興味深い応用シナリオを提案しました:顔認識です。これは、機械が本物の人間であるかどうかを判断できるだけでなく、顔に関する敏感な情報を漏らさないことを保証します。しかし、FHE の実際の応用にはいくつかの課題が依然としてあります。それは主に、大規模な計算リソースを必要とするためです。そのため、一部のプロジェクトは FHE 計算をサポートするために専用の計算ネットワークと関連施設を構築しています。! [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](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-2134650312f9cf2c9cdd22018fccbe62)## PHEの意義もし AI が FHE 技術を大規模に適用できれば、現在の AI の発展が直面しているデータの安全性とプライバシー保護のプレッシャーを大いに軽減することができます。国家の安全から個人のプライバシーまで、FHE は AI 時代におけるデータ保護の最後の防線となる可能性があります。AI技術の急速な発展に伴い、近い将来、完全同型暗号化(FHE)技術がより多くの分野で重要な役割を果たす可能性があることを予見できます。これにより、私たちはAIの便利さを享受しながら、より強力なプライバシー保護を提供されることでしょう。! [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](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-e2529f4469611b3f01ca77d951a9cd90)
完全準同型暗号化FHE:AI時代のプライバシー保護革命
完全準同型暗号化:AI時代のプライバシー保護のための強力なツール
最近、暗号化市場の動向は低迷しており、新興技術の発展に注目する時間が増えました。2024年の市場の変動は例年ほど激しくはありませんが、徐々に成熟している新しい技術がいくつかあります。その中には、今日私たちが議論する完全同型暗号化(Fully Homomorphic Encryption、略称FHE)も含まれています。
FHEという複雑な概念を理解するためには、まず"暗号化"、"同型"とは何か、そしてなぜ"完全"である必要があるのかを明らかに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
最もシンプルな暗号化方式は私たちにとって非常に馴染み深いものです。例えば、アリスがボブに秘密の数字"1314 520"を送信したいが、伝達する第三者には内容を知られたくないとします。彼女はシンプルな暗号化方法を採用することができます:各数字を2倍にすることです。これにより、伝達される情報は"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、元の情報を得ることができます。
この対称暗号化方法は、信頼できない通信者を介して安全に情報を交換することを可能にします。
準同型暗号の概念
さて、もう少し複雑なシナリオを考えてみましょう。アリスは7歳で、基本的な掛け算と割り算しかできません。彼女は家の12か月分の電気料金を計算する必要がありますが、毎月400元ですが、彼女はそんなに複雑な掛け算はできません。
アリスは他の人に具体的な電気代と月数を知られたくなかったので、彼女は巧妙な方法を採用しました。彼女は400と12を両方とも2倍にし、複雑な計算ができる人Cに800×24の結果を計算してもらいました。Cは結果が19200であると計算し、アリスに伝えました。その後、アリスはこの結果を4で割り(つまり2を2回割る)、正しい電気代の合計4800元を得ました。
これは単純な乗法同型暗号化の例です。800 かける 24 は実際には 400 かける 12 の一種のマッピングであり、暗号化前後の形態が保持されるため、「同型」と呼ばれます。この方法により、アリスは敏感な情報を保護しながら、信頼できない第三者に計算を委託することができます。
! 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
なぜ「完全」同型暗号化が必要なのか
しかし、現実世界の問題はしばしばより複雑です。もしCが十分に賢いなら、アリスが本来計算しようとしていた数字を総当たり法で解読するかもしれません。これには、より高度な"完全同型暗号化"技術が必要です。
完全同型暗号化は、暗号化されたデータ上で任意の回数の加算および乗算を実行することを可能にし、特定の演算や有限回数に限定されません。これにより、解読の難易度が大幅に増し、第三者が原データを覗き見ることはほぼ不可能になります。
完全同型暗号化技術は 2009 年までに画期的な進展を遂げ、暗号学の分野における重要なマイルストーンとなりました。
FHE のアプリケーションシーン:AI の例
FHE 技術の重要な応用分野は人工知能です。強力な AI システムは大量のデータトレーニングを必要とすることは周知の事実ですが、これらのデータはしばしばプライバシーの問題を含んでいます。FHE はこの矛盾を解決する可能性を提供します:
この方法は、AIが元のデータに一切触れることなく計算と学習を行うことを可能にします。データの所有者は、ローカルで安全に結果を復号化でき、AIの強力な計算能力を活用しながら、データのプライバシーを保護します。
現在、複数のプロジェクトがAI分野におけるFHE技術の応用を探求しています。その中の1つのプロジェクトは、非常に興味深い応用シナリオを提案しました:顔認識です。これは、機械が本物の人間であるかどうかを判断できるだけでなく、顔に関する敏感な情報を漏らさないことを保証します。
しかし、FHE の実際の応用にはいくつかの課題が依然としてあります。それは主に、大規模な計算リソースを必要とするためです。そのため、一部のプロジェクトは FHE 計算をサポートするために専用の計算ネットワークと関連施設を構築しています。
! 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
PHEの意義
もし AI が FHE 技術を大規模に適用できれば、現在の AI の発展が直面しているデータの安全性とプライバシー保護のプレッシャーを大いに軽減することができます。国家の安全から個人のプライバシーまで、FHE は AI 時代におけるデータ保護の最後の防線となる可能性があります。
AI技術の急速な発展に伴い、近い将来、完全同型暗号化(FHE)技術がより多くの分野で重要な役割を果たす可能性があることを予見できます。これにより、私たちはAIの便利さを享受しながら、より強力なプライバシー保護を提供されることでしょう。
! 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