AIとFHE準同型暗号の商用化見通しの分析

最近、いくつかの主要な暗号通貨についての議論の熱度と価格変動を統計しました。データによると、ビットコインは先週の議論回数がわずかに減少しましたが、価格は少し上昇しました。イーサリアムの議論の熱度は上昇しましたが、価格は下落しました。TONの議論の熱度と価格は共に減少しました。

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同型暗号化(FHE)は、新興の暗号学技術として広く注目を集めています。これは、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、解読することなくプライバシー保護とデータ処理に強力なサポートを提供します。FHEは、金融、医療、クラウドコンピューティングなどの複数の分野で広範な応用の見込みがあり、特に敏感なデータを保護する必要があるシーンでの利用が期待されています。

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FHEの核心的な利点は、プライバシー保護能力にあります。例えば、ある会社は暗号化されたデータを別の会社に渡して分析計算させることができ、データ漏洩の心配をする必要がありません。このメカニズムは、金融や医療などの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や人工知能の分野でも、FHEは多者安全計算を実現できます。さらに、FHEはブロックチェーン技術にも応用でき、データ処理の透明性と安全性を向上させることができます。

零知識証明やマルチパーティ計算などの他のプライバシー保護技術と比較して、FHEは複雑な計算タスクのサポートにおいてより優れています。しかし、FHEは実際のアプリケーションにおいていくつかの課題に直面しています。主な課題は次のとおりです:

1. 計算コストが高い:FHEは大量の計算リソースを必要とし、リアルタイム計算のニーズを満たすのが難しい。

2. 操作能力が限られている: 現在、FHEは主に線形および単純な多項式計算に適しており、複雑な非線形操作のサポートが不足している。

3. 多ユーザーサポートの複雑さ: 多ユーザーデータセットに関わると、システムの複雑性が著しく増加します。

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人工知能分野において、FHEはデータプライバシー保護に新しい解決策を提供します。ユーザーは、機密データを保護しながら、クラウドAIサービスを利用して分析を行うことができます。この特性は、GDPRなどの規制要件において特に重要です。

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現在、複数のプロジェクトがブロックチェーン分野でFHE技術を応用しており、主にオンチェーンプライバシー、AIトレーニングデータプライバシー、オンチェーン投票プライバシーなどの方向に焦点を当てています。代表的なプロジェクトには次のようなものがあります:

• ブール演算と低ビット長整数演算に特化したFHE開発プラットフォーム
• 新しいスマートコントラクト言語とFHEライブラリの開発プロジェクト
• FHEを利用したAI計算ネットワークのプライバシー保護ソリューション
• FHEとAIを組み合わせた分散型プライバシー保護プラットフォーム
• FHEをサポートするEthereum Layer 2拡張ソリューション

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FHEは現在、商業化アプリケーションにおいて依然として課題に直面していますが、ハードウェアの加速と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見込みです。ブロックチェーン技術の発展に伴い、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は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ブレークスルーをもたらすことが期待されます。

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