暗号資産市場の週次データ分析

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通貨の議論の熱度と価格の変動について統計分析を行いました:

ビットコインの先週のディスカッション量は12.52K回で、前の週に比べて0.98%減少しました。日曜日の終値は63916ドルで、先週同期に比べて1.62%上昇しました。

イーサリアムの先週の議論量は3.63K回に達し、前の週と比べて3.45%増加しました。日曜日の終値は2530ドルで、先週同期比で4%下落しました。

TONの先週のディスカッション量は782回で、前週に比べて12.63%減少しました。日曜日の終値は5.26ドルで、先週同期に比べてわずかに0.25%下落しました。

準同型暗号の展望と課題

同態暗号(FHE)は暗号学の分野において非常に有望な革新技術であり、その核心的な利点は暗号化された状態で直接データ計算を行うことができ、復号プロセスを必要としない点です。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、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などの多くの分野に広く応用できます。しかし、FHEの応用の展望は広いにもかかわらず、その商業化の道は依然として多くの課題に直面しています。

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FHEの可能性と応用シナリオ

FHEの最大の利点は、プライバシー保護にあります。例えば、ある企業が他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分析を行い、計算結果は依然として暗号化された状態を保ち、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することを可能にします。

このプライバシー保護メカニズムは、金融や医療などのデータに敏感な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と人工知能の発展に伴い、データセキュリティはますます関心の焦点となっています。FHEはこれらのシナリオで多者計算保護を提供し、各者が秘密の情報を開示することなく協力を完了できるようにします。ブロックチェーン技術において、FHEはオンチェーンのプライバシー保護やプライバシートランザクションの審査などの機能を通じて、データ処理の透明性とセキュリティ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分野では、FHE、ゼロ知識証明(ZK)、多者計算(MPC)および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さまざまな操作を実行でき、データを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ままで計算を行うことを許可し、お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。

これらの暗号化技術はそれぞれ利点がありますが、複雑な計算タスクをサポートする面では、FHEが特に優れています。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、商業的な応用において実際の課題に直面しています。

1. 大規模な計算コスト:FHEは大量の計算リソースを必要とし、未暗号化の計算と比較して、そのコストは著しく増加します。高次多項式演算に対して、処理時間は多項式的に増加し、リアルタイム計算の要求を満たすのが難しいです。コストを削減するには専用ハードウェアのアクセラレーションに依存する必要がありますが、これもデプロイの複雑性を増加させます。

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、深層神経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はボトルネックとなっています。現在のFHEスキームは主に線形および単純な多項式計算に適しており、非線形モデルの応用は著しく制限されています。

3. 複数ユーザーサポートの複雑性:FHEは単一ユーザーの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が関与する場合、システムの複雑性が急激に上昇します。2013年に提案されたマルチキーFHEフレームワークは、異なるキーの暗号化データセットの操作を可能にしますが、そのキー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

現在のデータ駆動の時代において、人工知能(AI)は多くの分野で広く応用されていますが、データプライバシーの懸念からユーザーは敏感な情報を共有することを望まないことがよくあります。FHEはAI分野にプライバシー保護の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、データは転送および保存の過程で通常は暗号化されていますが、処理の過程ではしばしば平文の状態です。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のままで処理でき、プライバシーが確保されます。

この利点はGDPRなどの規制要件の下で特に重要です。これらの規制はユーザーにデータ処理方法に対する知る権利を要求し、データの転送中に保護されることを確保しています。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保証します。

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現在のFHEのブロックチェーンにおける応用とプロジェクト

FHEのブロックチェーンにおける応用は、データプライバシーの保護に主に焦点を当てており、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の審査などの方向性を含んでいます。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利用されています。このプロジェクトはTFHE技術に基づき、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。

• 別のプロジェクトが新しいスマートコントラクト言語とFHE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す。

• 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。

• あるネットワークが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。

• イーサリアムのLayer 2ソリューションとして、あるプロジェクトはFHE RollupsとFHE Coprocessorsをサポートし、EVMと互換性があり、Solidityで書かれたスマートコントラクトをサポートしています。

まとめ

FHEは、暗号化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顕著な利点があります。現在、FHEの商業化アプリケーション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やアルゴリズムの最適化を通じて、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の分野で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の中核技術となり、データの安全性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。

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