暗号通貨の議論と価格変動分析

10月13日現在、あるデータプラットフォームは主要な暗号資産の議論の熱度と価格の変動を統計分析しました。

ビットコインの先週の議論回数は12.52Kで、前週比0.98%減少しました。日曜日の終値は63916ドルで、先週同期比1.62%上昇しました。

イーサリアムの先週の議論の熱度は3.63K回で、前週比3.45%の増加となりました。日曜日の終値は2530ドルで、前週同期比4%の下落となりました。

TON通貨上週の議論回数は782回で、前週比12.63%減少しました。日曜日の終値は5.26ドルで、前週同期比でわずかに0.25%下落しました。

準同型暗号の可能性と課題

同態暗号(FHE)は暗号学の分野における最先端技術であり、その核心的な利点は暗号化されたデータに対して直接計算を行うことができる点にあります。解読する必要がありません。この特性は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、機械学習、投票システム、IoT、およびブロックチェーンプライバシー保護などの分野で広範な応用の可能性があります。しかし、明るい展望にもかかわらず、FHEは商業化の過程で多くの課題に直面しています。

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FHEの利点と応用シナリオ

FHEの最大の利点はプライバシー保護にあります。例えば、ある企業が別の企業の計算能力を利用してデータを分析する必要があるが、データの内容を公開したくない場合、FHEが役立ちます。データの所有者は暗号化されたデータを計算者に送信して処理を行い、計算結果は依然として暗号化された状態を保ちます。データの所有者が復号化することで分析結果を得ることができます。このメカニズムはデータのプライバシーを効果的に保護し、同時に計算者が必要な作業を完了できるようにします。

金融や医療などデータに敏感な業界において、このプライバシー保護メカニズムは特に重要です。クラウドコンピューティングや人工知能の発展に伴い、データセキュリティはますます注目の焦点となっています。FHEはこれらの分野で、各当事者が機密情報を開示することなく協力を行うことを可能にするマルチパーティ計算の保護を提供します。ブロックチェーン技術において、FHEはオンチェーンプライバシー保護やプライバシー取引審査などの機能を通じて、データ処理の透明性と安全性を向上させています。

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FHEと他の暗号化方式との比較

Web3分野において、FHE、ゼロ知識証明(ZK)、マルチパーティ計算(MPC)、そして信頼できる実行環境(TEE)は主要なプライバシー保護手法です。ZKとは異なり、FHEは暗号化されたデータに対して様々な操作を実行でき、データを先に解読する必要がありません。MPCは、各当事者がデータを暗号化した状態で計算を行うことを可能にし、互いに秘密情報を共有する必要がありません。TEEは安全な環境内での計算を提供しますが、データ処理の柔軟性は相対的に制限されています。

これらの暗号技術はそれぞれ利点がありますが、複雑な計算タスクのサポートにおいては、FHEが特に優れています。しかし、FHEは実際の応用において高い計算コストとスケーラビリティの問題に直面しており、これがリアルタイムアプリケーションでのパフォーマンスを制限しています。

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FHEの限界と課題

FHEの理論的基盤は強力ですが、商業アプリケーションでは実際の課題に直面しています：

1. 大規模計算コスト：FHEは大量の計算リソースを必要とし、未暗号化計算と比べてその計算コストが著しく増加します。高次多項式演算においては、その処理時間は多項式的に増加するため、FHEはリアルタイム計算のニーズを満たすことが難しいです。

2. 限られた操作能力：FHEは暗号化データの加算と乗算を実行できますが、複雑な非線形操作のサポートは限られており、これは深層ニューラルネットワークなどの人工知能アプリケーションにとってボトルネックとなります。

3. 複数ユーザーサポートの複雑性：FHEは単一ユーザーシナリオで良好に機能しますが、複数ユーザーのデータセットを含む場合、システムの複雑性が急激に上昇します。異なる鍵の暗号化データセットを操作することを許可する多鍵FHEフレームワークがありますが、その鍵管理とシステムアーキテクチャの複雑さは著しく増加します。

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FHEと人工知能の組み合わせ

現在のデータ駆動時代において、人工知能(AI)は多くの分野で広く利用されていますが、データプライバシーに関する懸念から、ユーザーは敏感な情報を共有することをためらうことがよくあります。FHEはAI分野にプライバシー保護ソリューションを提供します。クラウドコンピューティングのシナリオでは、FHEを使用することで、ユーザーデータは暗号化された状態で処理され、データプライバシーが確保されます。

この利点はGDPRなどの規制の要求において特に重要であり、これらの規制はユーザーにデータ処理方法についての知る権利を要求し、データが転送中に保護されることを確保します。FHEのエンドツーエンド暗号化はコンプライアンスとデータセキュリティを提供します。

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FHEのブロックチェーンにおける応用とプロジェクト

FHEはブロックチェーンにおいて主にデータプライバシーの保護に利用されており、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、オンチェーンプライバシー取引審査などの方向性があります。現在、複数のプロジェクトがFHE技術を利用してプライバシー保護の実現を推進しています。

• あるプロジェクトが構築したFHEソリューションは、複数のプライバシー保護プロジェクトで広く使用されています。
• あるプロジェクトはTFHE技術に基づいており、ブール演算と低ビット長整数演算に焦点を当て、ブロックチェーンとAIアプリケーション向けのFHE開発スタックを構築しました。
• あるプロジェクトが新しいスマートコントラクト言語とHyperghraphFHEライブラリを開発し、ブロックチェーンネットワークに適用されました。
• あるプロジェクトはFHEを利用してAI計算ネットワークにおけるプライバシー保護を実現し、さまざまなAIモデルをサポートしています。
• あるプロジェクトはFHEと人工知能を組み合わせて、分散型でプライバシー保護されたAI環境を提供します。
• あるプロジェクトは、イーサリアムのLayer 2ソリューションとして、FHE RollupsとFHE Coprocessorsをサポートし、EVMに互換性があり、Solidityで記述されたスマートコントラクトをサポートしています。

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まとめ

FHEは、暗号化されたデータ上で計算を実行できる先進的な技術として、データプライバシーを保護する際に顕著な利点を持っています。現在、FHEの商業化応用は依然として計算コストが高く、スケーラビリティが低いという課題に直面していますが、ハードウェアアクセラレーションとアルゴリズムの最適化によって、これらの問題は徐々に解決されることが期待されています。さらに、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ことになるでしょう。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新たな革命的なブレークスルーをもたらす可能性があります。