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

最近の暗号市場は落ち着いており、新興技術の発展にもっと焦点を当てる時間が増えました。2024年の市場は昨年ほど活気がないものの、徐々に成熟してきている新技術がいくつかあります。その中でも「完全同型暗号化」（Fully Homomorphic Encryption、略称FHE）は注目すべき分野です。

完全同型暗号化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、そして「完全」という言葉が強調される理由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

最も簡単な暗号化方法は皆がよく知っています。アリスがボブに秘密のメッセージ「1314 520」を送信する必要があると仮定しますが、第三者のCを介して渡す必要があります。情報の安全を確保するために、アリスは簡単な暗号化方法を採用できます：各数字を2倍にします。こうして、送信された情報は「2628 1040」に変わります。ボブが情報を受け取ったとき、各数字を2で割るだけで元の情報を復号できます。

この対称暗号化方式は、アリスとボブが信頼できない中継者Cを介さずに情報交換を行うことを可能にします。これは多くのスパイ映画で見られる通信方法でもあります。

準同型暗号の概念

今、アリスが7歳で、基本的な2の乗算と2の除算しかできないと仮定しましょう。彼女は家の12か月の電気代を計算する必要がありますが、毎月400元です。しかし、400を12倍するのは彼女には難しすぎます。

アリスは他の人に自宅の電気料金の状況を知られたくありませんでした。なぜなら、それはプライベートな情報だからです。そこで、彼女はある方法を考えました：数字を2倍にして暗号化し、Cに800 × 24の結果を計算してもらうように頼みました。

Cはすぐに結果が19200であることを計算し、アリスに伝えました。アリスはその結果を2で割り、さらに2で割ると、正しい電気代の合計4800元が得られました。

これは単純な乗法同型暗号化の例です。800掛ける24は実際には400掛ける12のマッピングであり、暗号化前後の形態が一致しているため、"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漏らすことなく、信頼できない第三者に計算を委託できます。

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完全準同型暗号の必要性

しかし、現実の問題はしばしばもっと複雑です。もしCが十分賢ければ、総当たり法を使ってアリスの元のデータを解読する可能性があります。この時、より強力な"完全同型暗号化"技術が必要になります。

アリスは元の乗法に基づいて、さらに多くの暗号化ステップを追加することができます。たとえば、複数回の乗法や加法操作です。これにより、Cの解読の難易度が大幅に増加します。しかし、暗号化操作の回数が限られている場合、依然として「部分」完全同型暗号化と呼ぶことができます。

"完全"同型暗号化の目標は、複雑な多項式に対して任意の回数の加法と乗法の暗号化操作を許可し、復号化後にも正しい結果を得ることです。この技術は、単純な算術に限らず、ほぼすべての数学的問題の計算に応用できます。

完全同型暗号化技術は2009年までに画期的な進展を遂げた。Gentryらの研究者が提案した新しい方法は、この分野に新たな可能性を切り開いた。

完全準同型暗号化のアプリケーションシナリオ

完全同型暗号化技術は人工知能分野において広範な応用の可能性を持っています。強力なAIシステムには膨大なデータのトレーニングが必要であることは周知の事実ですが、多くのデータは高度なプライバシー価値を持っています。FHE技術はこの矛盾を解決する可能性を提供します。

FHEを使用すると、あなたは：

1. 敏感なデータを暗号化する
2. 暗号化されたデータを使用してAIを訓練する
3. AI生成による暗号化結果を取得する

あなたは復号鍵を持っているので、ローカルで安全に結果を復号することができます。これにより、データのプライバシーを保護しつつ、AIの強力な計算能力を利用することが実現しました。

顔認識はFHEアプリケーションのもう一つの典型的なシーンです。それは顔の真偽を判断する必要があるだけでなく、個人のプライバシー情報を保護する必要もあります。FHE技術はこの矛盾を効果的に解決することができます。

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FHE技術の課題

FHEの将来は明るいですが、その実際の応用は依然として巨大な課題に直面しています。FHEは非常に大規模な計算リソースを必要とし、暗号化、計算、または解読プロセスはいずれも非常に時間がかかります。

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FHE計算ネットワークの構築を試みています。彼らは、プルーフ・オブ・ワーク（PoW）とプルーフ・オブ・ステーク（PoS）を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを提案し、専用の計算ハードウェアデバイスを開発しました。

AIにとってのFHEの意味

もしFHE技術がAI分野で大規模に応用されれば、AIの発展を大いに促進するでしょう。現在、多くの国がAIの規制の重点をデータの安全性とプライバシー保護に置いています。FHEの応用はこれらの懸念を和らげることが期待されています。

国家安全から個人のプライバシー保護まで、FHE技術の潜在的な応用は至る所にあります。今後のAI時代において、FHEは人類のプライバシーを守る最後の防衛線となる可能性が高いです。

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