様々な分野における完全同相暗号（FHE）の可能性を探る

PANewsによると、ヴィタリックによる完全同型暗号（FHE）に関する記事によって、新たな暗号技術の探求と想像力が再び刺激されたという。ゼロ知識証明（ZKP）技術と比較して、FHEは想像力の幅を広げ、様々なシナリオにおけるAIと暗号の応用を助けることができる。 FHEは、データやプライバシーが漏洩するリスクなしに、特定の形式で暗号化されたデータに対する操作を可能にする。暗号化された状態のデータの整合性伝送問題のみを解決するZKPとは異なり、FHEは操作対象を限定しないため、多対多の暗号化操作スキームとなる。 従来のコンピュータ操作は平文のデータに対して行われる。データが暗号化されている場合、計算前に復号化する必要があり、必然的に個人情報が漏洩する。同形暗号化では、暗号文の「同形」変換を可能にする特別な暗号化スキームを構築し、演算結果が平文に対して実行された場合と同じであることを保証する。 FHEは、クラウドストレージ、生体認証、ヘルスケア、金融、広告、遺伝子配列決定など、従来のインターネット領域における幅広い分野に適用できる。例えば、生体認証では、指紋、虹彩、顔の特徴などの機密データを、FHE技術を使ってサーバーの暗号文状態で比較・検証することができる。同様に、医療健康分野では、FHEを使用することで、長年にわたるデータの断片化を解消し、元のデータを共有することなく、異なる医療機関が共同で分析やモデリングを行うことができます。 暗号分野では、FHEはゲーム、DAO投票ガバナンス、MEV保護、個人取引、規制遵守、その他のプライバシー重視のシナリオに適用できる。例えばゲームでは、プラットフォームはプレイヤーのカードを覗き見することなくゲームを進めるための操作を実行することができ、ゲームをより公平にすることができる。DAO投票では、クジラは住所や投票量を公開することなく投票ガバナンスに参加でき、プロトコルが計算によって投票結果を生成できる。 ただし、平文に対する通常の演算の計算環境は複雑であることが多く、現状では同相暗号は足し算と掛け算しか素早く拡張できないことは注目に値する。より複雑な演算にはオーバーレイを組み合わせる必要があり、計算能力に対する要求が高まる。したがって、FHEは理論的にはあらゆる計算に対応できるが、性能上のボトルネックやアルゴリズムの特性により、効率的に実行できる同相計算の種類や複雑さが制限される。従って、FHE技術の着地プロセスは、実際にはアルゴリズムの最適化と計算電力コスト制御の最適化のプロセスであり、特にハードウェアアクセラレーションと計算電力強化後の性能に焦点を当てている。