FHE はコンピューティングの聖杯です。価値とコンピューティングは、オープンなパーミッションレス ネットワークに移行しています。FHE は、必要なインフラストラクチャとアプリケーションのほとんどをサポートします。弱気相場で市場が沈黙すると、投資家やプロジェクト関係者は常に新たな成長ポイントを探し始めます。
新しいテクノロジーが次の市場の物語の中核となる可能性があるため、継続的なホットスポットのない空白期間は、新しいテクノロジーを探索し、より深く理解する絶好の機会となります。
先月、有名な暗号化ベンチャーキャピタル会社である Portal Ventures は、完全準同型暗号化 (FHE) テクノロジーについて詳しく説明した記事を公式ブログに公開しました。しかし、この詳細な技術記事は広く世間の注目を集めていないようです。
Portal Ventures の著者は、「完全準同型暗号化は暗号化スキームの聖杯である」と述べています。
VC が注力しているテクノロジーを理解することは、次の市場サイクルにおける潜在的なトレンドを予測して理解するのに役立つため、投資家にとって非常に重要です。実際、準同型暗号化、ゼロ知識証明、マルチパーティセキュアコンピューティングなどの技術は、暗号化の分野、特に完全準同型暗号化に多大な影響を与えており、暗号通貨やWeb3の分野で大きな応用可能性を秘めている可能性があります。
しかし問題は、完全準同型暗号とは実際何なのか、それがどのように機能するのか、他の技術とどのように異なるのかについてほとんどの人がほとんど知らないことです。市場が低迷し、投資心理が低迷しているときは、誇大宣伝の喧騒から飛び出して、最先端のテクノロジーについて徹底的に調査し、理解することが賢明な選択であることは間違いありません。
偶然ですが、著者は数年前に職場で FHE に関連する技術ソリューションに触れることができて幸運でした。そこで、新しい視点や考え方を皆さんに提供できればと思い、Portal Ventures のこの記事を詳しく解釈することにしました。
**準同型暗号と完全準同型暗号、それは正確には何ですか? **
Portal Ventures の原文を直接読むと、完全準同型暗号 (FHE) の複雑な数学的記述に混乱するかもしれません。
実際、暗号の世界は難解で技術的ですが、これらの概念はシンプルで一般的な方法で説明できます。このセクションでは、著者は、完全準同型暗号についてより深く理解できるように、より直観的で理解しやすい例をいくつか提供しようとします。
まずは「秘密箱」を想像してみてください。このボックスに任意のアイテムを入れてロックすることができます。ロックされると、ボックスの中身を見たり触れたりすることはできません。ところが、なんとこの魔法の箱、開けずに中のアイテムの色や形を変えることができるのです。
上図に示すように、完全準同型暗号化 (完全準同型暗号化) は魔法の箱とみなすことができます。
これが準同型暗号化の基本的な考え方です。つまり、暗号化されたデータは、データ自体を知らなくても操作できます。
この一般的な例は、「完全準同型暗号化」が何を行っているかを理解するのに役立ちます。しかし実際のところ、コンセプト自体はまだあなたの言うことを聞くようなものです。では、「完全」と「準同型」とは何でしょうか?
1.「完全」とは何ですか?
2. 準同型とは何ですか?
*「準同型性」は、「同じ形状または構造」を意味するギリシャ語に由来します。暗号化において、暗号化スキームが準同型であると言うとき、一部の操作が暗号文に対して行うのと同じ効果を平文に対して与えることを意味します。つまり、暗号化されたデータに対して何らかの操作を実行し、その結果を復号化する場合、最初にデータを復号化し、次に復号化されたデータに対して同じ操作を実行することと同じです。
3. たとえば、準同型加算をサポートする暗号化スキームを考えてみましょう。 3 と 4 という 2 つの数字があるとします。まず 2 つの数値を暗号化し、次にこの準同型暗号化スキームを使用して、暗号化された 2 つの数値を加算します。最後に、加算の結果を復号化します。復号化の結果は 7 になります。これは、平文に 3 と 4 を直接加算した場合と同じ結果になります。
しかし、数値以外の加算、減算、乗算、除算の演算をどのように実行するのかと疑問に思われるかもしれません。実際、特定のエンコード方法を使用して非数値データを数値形式に変換し、加算や乗算などの演算を実行できるようになります。これは、完全準同型暗号の応用が数学的な計算に限定されず、他の分野でも広く使用できることを意味します。
この概念をより直観的に説明するために、医療データの例を考えてみましょう。
これが完全準同型暗号の魅力であり、安全で柔軟なデータ処理方法を提供します。
**FHE が重要なのはなぜですか? **
現在、暗号化されたデータに対して計算を実行する既存の方法は最適とは言えません。リソース使用量と時間消費の点で比較的高価です。
したがって、業界標準の手順では、計算が実行される前にデータがサードパーティ (つまり企業) によって復号化されます。
具体的な例として、何人かの著名人の財務情報を含むデータ ファイルがあると想像してください。
※このファイルを「M」と呼びます。このデータを分析してくれる会社が必要です。 *現在のプロセスは何ですか?まず、RSA や AES などの暗号化関数を使用して M を暗号化します。この時点で、M は E(M) になります。ここで、E は暗号化関数です。 ※ 次に、E(M)を社内サーバーに送信します。同社は現在、関連する復号化関数 D、つまり D(M) を使用して E(M) を平文に復号化しています。 ※当社はファイルMを平文で直接解析します。 ※操作完了後、Mを再度暗号化してE(M')を生成します。
まさに、ここでの重要な問題は、企業が計算のために M を復号化し、それを自社のサーバーに保存すると、第三者が保護されるべき機密データにアクセスできるようになるということです。これにより、その人がハッキングされたり悪意を持ったりした場合に問題が発生します。
完全準同型暗号化 (FHE) は、暗号化されたデータに対して計算を実行できるようにすることで、この問題を解決します。企業は E(M) を復号化する必要がなくなりました。暗号化されたデータに対して直接分析を実行します。復号化や信頼の仮定は必要ありません。
要約すると、完全準同型暗号化の導入により、現在のデータ処理プロセスにおける重要な問題、つまり、データが第三者によって処理されるときにさらされる可能性のあるプライバシーのリスクが解決されます。 FHE は、データのプライバシーを確保しながら、暗号化されたデータを効率的に処理する方法を提供します。
**FHEは暗号通貨にどのように適用されますか? **
完全準同型暗号化 (FHE) は、暗号化の世界への新しい扉を開き、これまで想像できなかった多くのアプリケーション シナリオをもたらします。 Poly Venture の元の記事にあるシーンの元の説明は比較的単純なので、より体系的に解釈するために表を使用してみました。
**FHE 対 ZK 対 MPC、愚かにも混乱していますか? **
完全準同型暗号化 (FHE) を理解すると、ゼロ知識証明 (ZK) やマルチパーティ コンピューティング (MPC) などの他のよく知られた技術と比較するのが簡単になります。一見すると、彼らは皆、同様のプライバシーとコンピューティングの問題に取り組んでいるように見えます。しかし、この 3 つの実際のつながりと違いは何でしょうか?
まず、これら 3 つのテクノロジーの基本的な定義を理解しましょう。
次に、それらの類似点、相違点、共通点を複数の側面から見てみましょう。
1。目的：
2. プライバシーとコンピューティング:
※ZKでは計算が必ずしも非公開であるとは限りません。たとえば、ZK を使用して銀行口座残高が 100,000 ドルを超えているかどうかを検証できますが、そのような検証を行うための計算は必ずしも非公開であるとは限りません。
3.制限と課題:
*MPC には少なくとも 1 台の正直なサーバーが必要で、DDoS 攻撃、サイレント共謀攻撃、通信オーバーヘッドの影響を受ける可能性があります。
4.暗号化分野での応用:
5. クロスユース:
全体として、FHE、ZK、および MPC はいくつかの点で重複していますが、それぞれに独自の利点とアプリケーション シナリオがあります。 3 つのテクノロジーはすべて、暗号通貨の世界におけるプライバシーとセキュリティを強化する大きな可能性を秘めていますが、それらの組み合わせとさらなる研究は依然として暗号通貨コミュニティで活発な分野です。
最後に、より直観的に理解できるように、上記のテクノロジーを比較するためのストリーム節約表も提供します。
FHEの今後の展望
上記のことからわかるように、完全準同型暗号化 (FHE) は明らかに強力な技術です。
しかし、なぜそれが広く採用されなかったのか、あるいは暗号CTではめったに言及されなかったのでしょうか? FHE技術は、技術そのものを理解するのに一定の敷居が存在する一方で、依然として課題も多く、簡単に実用化するのは難しい。
課題には次のようなものがあります。
1. 計算集約: 暗号文が相互作用する場合、セキュリティを維持するために、より多くのノイズが追加されます。 FHE スキームはノイズを低減するために「ブートストラップ」技術を使用しますが、これは非常に多くの計算量とリソースを消費します。
2. 制限された機能: FHE 計算は、加算、乗算、およびそれらの変形/組み合わせに制限されます。たとえば、コンテンツが暗号化されているため、FHE では if ステートメントを使用できません。さらに、比較や除算などの比較的複雑な演算を構築するには、基礎となるロジックを慎重に計画する必要があり、プログラミング手法がより複雑になり、計算効率が低下します。
3. 互換性/構成可能性の問題: 既存のアプリケーションとサービス プロバイダーは、暗号化されたデータを計算するように構築されていません。これにより、FHE と既存のテクノロジーの統合が制限され、FHE 互換アプリケーションの開発に必要な慣性が増大します。
可能な解決策：
1. ハードウェア アクセラレータ: nuFHE や cuFHE などの特定の FHE スキームは GPU アクセラレーションを使用できますが、主なブレークスルーはより高速な FPGA と ASIC によってもたらされます。 FHE のハードウェア ユースケースを加速するために、フォトニクスなどの他のテクノロジーも研究されています。
2. 新しいプログラミング パラダイム: Python 上の pandas や numpy などの複雑な数学用のパッケージと同様に、FHE ライブラリも構築されます。現在、Zama と Sunscreen は、FHE 用のライブラリと SDK を構築する 2 つのプロジェクトです。さらに、開発者が FHE、ZKP、および MPC を統合できるようにするために、専用のコンパイラを構築する必要があります。
3. FHE と既存のソリューションの統合: ソリューションは、既存のツールを FHE と互換性を持たせるように構築され、ツールと FHE 暗号化データの間の中間層として機能します。
最後に、Portal Ventures は元の記事の結論で次のように強調しました。
「FHE はコンピューティングの聖杯であり、私たちはその商用化に近づいています。価値とコンピューティングはオープンなパーミッションレス ネットワークに移行しており、FHE が必要なインフラストラクチャとアプリケーションのほとんどを支えると信じています。」
さらに、彼らは現在FHEを研究しているプロジェクトにも興味を示しました。したがって、私たちが見て取れるのは、VC が FHE に興味を持っているか、または VC がまだ世間に出ていないハードコア テクノロジーに最初に興味を持つことになるということです。
歴史によれば、新しいテクノロジーに基づく暗号化プロジェクトは、しばしば輝かしい後光と高い評価をもたらし、さまざまな資本によって求められています。
次の宴が始まる前に、私たちは本当にもっと時間をかけて、ゲストの身元を事前に調べて、宴会が始まったときに自由に対処できるようにする必要があります。
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完全準同型暗号化は Web3 にどのような変化をもたらしますか?
FHE はコンピューティングの聖杯です。価値とコンピューティングは、オープンなパーミッションレス ネットワークに移行しています。FHE は、必要なインフラストラクチャとアプリケーションのほとんどをサポートします。弱気相場で市場が沈黙すると、投資家やプロジェクト関係者は常に新たな成長ポイントを探し始めます。
新しいテクノロジーが次の市場の物語の中核となる可能性があるため、継続的なホットスポットのない空白期間は、新しいテクノロジーを探索し、より深く理解する絶好の機会となります。
先月、有名な暗号化ベンチャーキャピタル会社である Portal Ventures は、完全準同型暗号化 (FHE) テクノロジーについて詳しく説明した記事を公式ブログに公開しました。しかし、この詳細な技術記事は広く世間の注目を集めていないようです。
Portal Ventures の著者は、「完全準同型暗号化は暗号化スキームの聖杯である」と述べています。
VC が注力しているテクノロジーを理解することは、次の市場サイクルにおける潜在的なトレンドを予測して理解するのに役立つため、投資家にとって非常に重要です。実際、準同型暗号化、ゼロ知識証明、マルチパーティセキュアコンピューティングなどの技術は、暗号化の分野、特に完全準同型暗号化に多大な影響を与えており、暗号通貨やWeb3の分野で大きな応用可能性を秘めている可能性があります。
しかし問題は、完全準同型暗号とは実際何なのか、それがどのように機能するのか、他の技術とどのように異なるのかについてほとんどの人がほとんど知らないことです。市場が低迷し、投資心理が低迷しているときは、誇大宣伝の喧騒から飛び出して、最先端のテクノロジーについて徹底的に調査し、理解することが賢明な選択であることは間違いありません。
偶然ですが、著者は数年前に職場で FHE に関連する技術ソリューションに触れることができて幸運でした。そこで、新しい視点や考え方を皆さんに提供できればと思い、Portal Ventures のこの記事を詳しく解釈することにしました。
**準同型暗号と完全準同型暗号、それは正確には何ですか? **
Portal Ventures の原文を直接読むと、完全準同型暗号 (FHE) の複雑な数学的記述に混乱するかもしれません。
実際、暗号の世界は難解で技術的ですが、これらの概念はシンプルで一般的な方法で説明できます。このセクションでは、著者は、完全準同型暗号についてより深く理解できるように、より直観的で理解しやすい例をいくつか提供しようとします。
まずは「秘密箱」を想像してみてください。このボックスに任意のアイテムを入れてロックすることができます。ロックされると、ボックスの中身を見たり触れたりすることはできません。ところが、なんとこの魔法の箱、開けずに中のアイテムの色や形を変えることができるのです。
上図に示すように、完全準同型暗号化 (完全準同型暗号化) は魔法の箱とみなすことができます。
これが準同型暗号化の基本的な考え方です。つまり、暗号化されたデータは、データ自体を知らなくても操作できます。
この一般的な例は、「完全準同型暗号化」が何を行っているかを理解するのに役立ちます。しかし実際のところ、コンセプト自体はまだあなたの言うことを聞くようなものです。では、「完全」と「準同型」とは何でしょうか?
1.「完全」とは何ですか?
2. 準同型とは何ですか?
*「準同型性」は、「同じ形状または構造」を意味するギリシャ語に由来します。暗号化において、暗号化スキームが準同型であると言うとき、一部の操作が暗号文に対して行うのと同じ効果を平文に対して与えることを意味します。つまり、暗号化されたデータに対して何らかの操作を実行し、その結果を復号化する場合、最初にデータを復号化し、次に復号化されたデータに対して同じ操作を実行することと同じです。
3. たとえば、準同型加算をサポートする暗号化スキームを考えてみましょう。 3 と 4 という 2 つの数字があるとします。まず 2 つの数値を暗号化し、次にこの準同型暗号化スキームを使用して、暗号化された 2 つの数値を加算します。最後に、加算の結果を復号化します。復号化の結果は 7 になります。これは、平文に 3 と 4 を直接加算した場合と同じ結果になります。
しかし、数値以外の加算、減算、乗算、除算の演算をどのように実行するのかと疑問に思われるかもしれません。実際、特定のエンコード方法を使用して非数値データを数値形式に変換し、加算や乗算などの演算を実行できるようになります。これは、完全準同型暗号の応用が数学的な計算に限定されず、他の分野でも広く使用できることを意味します。
この概念をより直観的に説明するために、医療データの例を考えてみましょう。
これが完全準同型暗号の魅力であり、安全で柔軟なデータ処理方法を提供します。
**FHE が重要なのはなぜですか? **
現在、暗号化されたデータに対して計算を実行する既存の方法は最適とは言えません。リソース使用量と時間消費の点で比較的高価です。
したがって、業界標準の手順では、計算が実行される前にデータがサードパーティ (つまり企業) によって復号化されます。
具体的な例として、何人かの著名人の財務情報を含むデータ ファイルがあると想像してください。
※このファイルを「M」と呼びます。このデータを分析してくれる会社が必要です。 *現在のプロセスは何ですか?まず、RSA や AES などの暗号化関数を使用して M を暗号化します。この時点で、M は E(M) になります。ここで、E は暗号化関数です。 ※ 次に、E(M)を社内サーバーに送信します。同社は現在、関連する復号化関数 D、つまり D(M) を使用して E(M) を平文に復号化しています。 ※当社はファイルMを平文で直接解析します。 ※操作完了後、Mを再度暗号化してE(M')を生成します。
まさに、ここでの重要な問題は、企業が計算のために M を復号化し、それを自社のサーバーに保存すると、第三者が保護されるべき機密データにアクセスできるようになるということです。これにより、その人がハッキングされたり悪意を持ったりした場合に問題が発生します。
完全準同型暗号化 (FHE) は、暗号化されたデータに対して計算を実行できるようにすることで、この問題を解決します。企業は E(M) を復号化する必要がなくなりました。暗号化されたデータに対して直接分析を実行します。復号化や信頼の仮定は必要ありません。
要約すると、完全準同型暗号化の導入により、現在のデータ処理プロセスにおける重要な問題、つまり、データが第三者によって処理されるときにさらされる可能性のあるプライバシーのリスクが解決されます。 FHE は、データのプライバシーを確保しながら、暗号化されたデータを効率的に処理する方法を提供します。
**FHEは暗号通貨にどのように適用されますか? **
完全準同型暗号化 (FHE) は、暗号化の世界への新しい扉を開き、これまで想像できなかった多くのアプリケーション シナリオをもたらします。 Poly Venture の元の記事にあるシーンの元の説明は比較的単純なので、より体系的に解釈するために表を使用してみました。
**FHE 対 ZK 対 MPC、愚かにも混乱していますか? **
完全準同型暗号化 (FHE) を理解すると、ゼロ知識証明 (ZK) やマルチパーティ コンピューティング (MPC) などの他のよく知られた技術と比較するのが簡単になります。一見すると、彼らは皆、同様のプライバシーとコンピューティングの問題に取り組んでいるように見えます。しかし、この 3 つの実際のつながりと違いは何でしょうか?
まず、これら 3 つのテクノロジーの基本的な定義を理解しましょう。
次に、それらの類似点、相違点、共通点を複数の側面から見てみましょう。
1。目的：
2. プライバシーとコンピューティング:
※ZKでは計算が必ずしも非公開であるとは限りません。たとえば、ZK を使用して銀行口座残高が 100,000 ドルを超えているかどうかを検証できますが、そのような検証を行うための計算は必ずしも非公開であるとは限りません。
3.制限と課題:
*MPC には少なくとも 1 台の正直なサーバーが必要で、DDoS 攻撃、サイレント共謀攻撃、通信オーバーヘッドの影響を受ける可能性があります。
4.暗号化分野での応用:
5. クロスユース:
全体として、FHE、ZK、および MPC はいくつかの点で重複していますが、それぞれに独自の利点とアプリケーション シナリオがあります。 3 つのテクノロジーはすべて、暗号通貨の世界におけるプライバシーとセキュリティを強化する大きな可能性を秘めていますが、それらの組み合わせとさらなる研究は依然として暗号通貨コミュニティで活発な分野です。
最後に、より直観的に理解できるように、上記のテクノロジーを比較するためのストリーム節約表も提供します。
FHEの今後の展望
上記のことからわかるように、完全準同型暗号化 (FHE) は明らかに強力な技術です。
しかし、なぜそれが広く採用されなかったのか、あるいは暗号CTではめったに言及されなかったのでしょうか? FHE技術は、技術そのものを理解するのに一定の敷居が存在する一方で、依然として課題も多く、簡単に実用化するのは難しい。
課題には次のようなものがあります。
1. 計算集約: 暗号文が相互作用する場合、セキュリティを維持するために、より多くのノイズが追加されます。 FHE スキームはノイズを低減するために「ブートストラップ」技術を使用しますが、これは非常に多くの計算量とリソースを消費します。
2. 制限された機能: FHE 計算は、加算、乗算、およびそれらの変形/組み合わせに制限されます。たとえば、コンテンツが暗号化されているため、FHE では if ステートメントを使用できません。さらに、比較や除算などの比較的複雑な演算を構築するには、基礎となるロジックを慎重に計画する必要があり、プログラミング手法がより複雑になり、計算効率が低下します。
3. 互換性/構成可能性の問題: 既存のアプリケーションとサービス プロバイダーは、暗号化されたデータを計算するように構築されていません。これにより、FHE と既存のテクノロジーの統合が制限され、FHE 互換アプリケーションの開発に必要な慣性が増大します。
可能な解決策：
1. ハードウェア アクセラレータ: nuFHE や cuFHE などの特定の FHE スキームは GPU アクセラレーションを使用できますが、主なブレークスルーはより高速な FPGA と ASIC によってもたらされます。 FHE のハードウェア ユースケースを加速するために、フォトニクスなどの他のテクノロジーも研究されています。
2. 新しいプログラミング パラダイム: Python 上の pandas や numpy などの複雑な数学用のパッケージと同様に、FHE ライブラリも構築されます。現在、Zama と Sunscreen は、FHE 用のライブラリと SDK を構築する 2 つのプロジェクトです。さらに、開発者が FHE、ZKP、および MPC を統合できるようにするために、専用のコンパイラを構築する必要があります。
3. FHE と既存のソリューションの統合: ソリューションは、既存のツールを FHE と互換性を持たせるように構築され、ツールと FHE 暗号化データの間の中間層として機能します。
最後に、Portal Ventures は元の記事の結論で次のように強調しました。
「FHE はコンピューティングの聖杯であり、私たちはその商用化に近づいています。価値とコンピューティングはオープンなパーミッションレス ネットワークに移行しており、FHE が必要なインフラストラクチャとアプリケーションのほとんどを支えると信じています。」
さらに、彼らは現在FHEを研究しているプロジェクトにも興味を示しました。したがって、私たちが見て取れるのは、VC が FHE に興味を持っているか、または VC がまだ世間に出ていないハードコア テクノロジーに最初に興味を持つことになるということです。
歴史によれば、新しいテクノロジーに基づく暗号化プロジェクトは、しばしば輝かしい後光と高い評価をもたらし、さまざまな資本によって求められています。
次の宴が始まる前に、私たちは本当にもっと時間をかけて、ゲストの身元を事前に調べて、宴会が始まったときに自由に対処できるようにする必要があります。