完全準同型暗号化の探求:AI時代のプライバシー保護のための強力なツール

最近の暗号市場はあまり変動していませんが、いくつかの新興技術が徐々に成熟しています。その中で、完全同型暗号化（Fully Homomorphic Encryption, FHE）技術は注目すべき方向性です。今年の5月、イーサリアムの創設者であるVitalik ButerinはFHEに関する記事を発表し、業界内で広範な議論を引き起こしました。

FHE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」の意味を理解し、なぜ「完全」同型暗号化を実現する必要があるのかを知る必要があります。

! 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守るための一般的な方法です。例えば、アリスは第三者Cを通じてボブに"1314 520"という密信を伝えたいと考えています。秘密を守るために、アリスは各数字を2倍して簡単に暗号化し、"2628 1040"にします。ボブが受け取ったときは、各数字を2で割るだけで元の情報を復元できます。これが基本的な対称暗号化方式です。

準同型暗号の原理

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、先に復号する必要がありません。7歳のアリスが最も簡単な2倍と2で割る計算しかできないと仮定すると、彼女は家の12ヶ月分の電気料金の合計（毎月400元）を計算する必要があります。アリスは400と12をそれぞれ2倍して暗号化し、第三者Cに800×24の結果を計算してもらいます。Cが19200を得た後、アリスはその結果を4で割ることで、正しい電気料金の合計4800元を得ることができます。このプロセスでは、Cは実際の電気料金の金額や月数を知ることがなく、同型暗号化の特徴を示しています。

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完全準同型暗号の必要性

しかし、単純な同型暗号化は破られる可能性があります。例えば、Cは総当たり法を使って元のデータを推測することができます。したがって、より複雑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回数の加算と乗算を実行することを可能にし、解読の難易度を大幅に高めます。これにより、完全同型暗号化は暗号学における重要な突破口となり、2009年にGentryらが新しいアプローチを提案するまで実現されませんでした。

FHEのAI分野における応用の展望

FHE技術はAI分野において広範な応用の可能性を持っています。AIモデルの訓練には大量のデータが必要ですが、多くのデータはプライバシーの問題に関わっています。FHEはデータのプライバシーを保護しながら、AIモデルが暗号化されたデータに対して計算と学習を行うことを可能にします。具体的には：

1. データ所有者は、FHEを使用して敏感なデータを暗号化できます。
2. 暗号化データをAIに提供して計算を行う
3. AIが暗号化結果を出力する
4. データ所有者はローカルで安全に復号化した結果

この方法は、原データのプライバシーを保護しつつ、AIの計算能力を十分に活用し、「両方必要」という目標を達成しています。

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FHEプロジェクトと実際の応用

現在、Zama、Privasea、Mind Networkなど、FHE技術を探求しているプロジェクトがいくつかあります。例えば、ある顔認識アプリケーションでは、FHEを利用することで、ユーザーの顔情報を公開することなく、AIがそれが本物の人間であるかどうかを判断できます。

しかし、FHE計算には膨大な計算力が必要です。この問題を解決するために、いくつかのプロジェクトが専用の計算ネットワークと関連施設を構築しています。例えば、あるプロジェクトはマイニング機器に似たハードウェア製品を発売し、NFT形式で発行された「作業証」を通じて、ユーザーのネットワーク構築への参加を奨励しています。

FHEの重要性

AI技術の普及に伴い、データプライバシーの問題がますます顕著になっています。個人のプライバシーから国家の安全まで、完全同型暗号化（FHE）技術には潜在的に重要な応用があります。例えば、軍事分野では、FHEを使用することで、各関係者は機密情報を保護しながらAI技術を利用することができます。日常生活においても、スマートフォンの顔認証解除から各種プライバシーデータの処理に至るまで、FHEは重要な役割を果たす可能性があります。

もしFHE技術が本当に成熟することができれば、それはAI時代における人間のプライバシーを守る最後の防線となり、個人、企業、国家にとって深遠な影響を持つことになる。

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