完全準同型暗号化 FHE: AI時代のプライバシー保護のための強力なツール

最近の暗号市場はそれほど変動がありませんが、新興技術が徐々に成熟に向かっています。その中で、完全同型暗号化（Fully Homomorphic Encryption、略してFHE）は注目すべき技術の一つです。今年の5月、イーサリアムの創設者であるヴィタリック・ブテリンがFHEに関する内容を特別に発表しました。

FHEという複雑な概念を理解するには、まず"暗号化"と"同型"の意味、さらに"完全"同型暗号化がなぜ必要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

暗号化は情報の安全を保護する一般的な方法です。仮にアリスが第三者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、彼女は簡単な対称暗号化方式を用いて、各数字を2倍にして"2628 1040"に変換できます。ボブが受け取った後は、各数字を2で割るだけで元の情報を復号できます。このように、Cが情報の伝達プロセスに参加しても、実際の内容を知ることはできません。

高度な準同型暗号化

同型暗号化はさらに進んでおり、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことができ、事前に復号化する必要がありません。例えば、7歳のアリスは単純な2倍と2で割る演算しかできず、家の12ヶ月分の電気代（毎月400元）を計算する必要がありますが、具体的な金額を他の人に知られたくありません。

アリスは400と12をそれぞれ2で暗号化し、800と24に変換します。それからCに800×24を計算してもらいます。Cは19200という結果を算出しアリスに知らせます。アリスはその結果を4で割ると、正しい電気料金の合計4800元を得ます。この過程でCは実際に何を計算しているのかを知りませんで、同型暗号化の特性を示しています。

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完全準同型暗号の必要性

しかし、単純な同型暗号化には限界があります。例えば、Cが十分に賢ければ、総当たり法で元のデータを解読できる可能性があります。さらに、単純な同型暗号化は特定の演算を限られた回数しかサポートできません。

完全同型暗号化（FHE）はこれらの制約を突破します。それは、暗号化されたデータ上で任意の回数の加算と乗算を実行することを可能にし、ほぼ世界のほとんどの数学的問題を表現できます。FHEは、より複雑なノイズを導入することで、第三者が元のデータを解読することをほぼ不可能にし、データの使用とプライバシー保護の双方において真のウィンウィンを実現します。

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FHEの応用展望

FHE技術はAI分野において広範な応用の見通しがあります。現在、AIのトレーニングには大量のデータが必要ですが、多くのデータは高度なセンシティブ性を持っています。FHEはデータプライバシーを保護しながら、AIが暗号化データに対して計算と学習を行うことを許可します。

具体的には、ユーザーはFHEで暗号化されたセンシティブデータをAIシステムに提供することができます。AIシステムは暗号化されたデータを処理した後、同様に暗号化された結果を出力します。ユーザーはその後、ローカルの安全な環境でこれらの結果を復号化できます。この方法は、AIが十分なトレーニングデータを得ることを保証しつつ、ユーザーのプライバシーが漏洩しないことを確保します。

FHE技術の課題と開発

FHEの将来性は広がっていますが、実際の応用には依然として課題があります。主な問題は、FHE計算には膨大な計算力のサポートが必要であることです。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力ネットワークと関連施設の設立を探求しています。

技術の進歩に伴い、完全同型暗号化（FHE）はAI時代におけるデータプライバシー保護の重要な技術となることが期待されています。個人のプライバシー保護から国家安全保障まで、FHEは重要な役割を果たす可能性があります。未来のAI駆動の世界において、FHE技術は個人や組織のデータセキュリティを維持する最後の防衛線となるかもしれません。

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