最近市場は好調ではありませんでしたが、新しいテクノロジーの進展を共有するために少しの自由な時間ができました。2024年の暗号市場は以前ほどエキサイティングではありませんが、本日のトピックのように、まだ主流になろうとする新興テクノロジーがいくつかあります。「完全同型暗号化（FHE）」というものです。

Vitalik Buterinは5月にもFHEについての記事を書いており、関心がある場合には読むことをお勧めします。

fheとは何ですか？

完全同型暗号化（FHE）という用語を理解するためには、「暗号化」と「同型写像」の意味、そしてなぜ「完全」が重要なのかを知る必要があります。

1. 暗号化とは何ですか？

暗号化は馴染みのある概念です。例えば、アリスは“1314 520”のような秘密のメッセージをボブに送りたいと思っています。

もし第三者Cがメッセージを配信する必要があるが機密を保持しなければならない場合、アリスはそれを各数字を2倍にして暗号化することができ、それを「2628 1040」と変更することができます。

ボブは、それぞれの数を2で割ることでそれを復号化し、元のメッセージ「1314 520」を明らかにします。

これは対称暗号化で、Cが関与していてもアリスとボブが安全に通信できるようにします。これはスパイ映画でもよく見られます。

2. 同型暗号化とは何ですか？

今、アリスの状況をもっと複雑にしましょう：

アリスはたった7歳です;

彼女は2で掛けたり割ったりするなど、単純な算術しか知りません。

アリスは月々400元の電気代を支払う必要がありますが、彼女は12ヶ月分の支払いがあります。400*12を計算するのは彼女にとって難しすぎます。

彼女は請求金額を他の人に知られたくないので、Cに敏感な情報を明らかにせずに助けてもらいたいと頼んでいます。

アリスは彼女の数字を暗号化するために乗算を使用し、Cに800を計算するように伝えます24（4002) (12 2)).

cは大人なので、800 * 24 = 19200とすぐに計算し、アリスに伝えます。アリスはその後、19200を4で割り（2を2回）、自分が4800元を支払わなければならないことがわかります。

見えますか？これは乗算を使用した同型暗号化の最も単純な形です。800 24は400の変換バージョンにすぎません12. 変換前と変換後の形状は基本的に同じです。これがなぜ「同型」と呼ばれるかの理由です。

この暗号化方式は、機密情報を秘密に保ちながら、信頼できない第三者に計算を依頼することを可能にします。

3. なぜ「完全」同型暗号化なのか？

実際の世界では、事柄はそんなに単純ではありません。誰もがcのように正直ではありません。

cが暗号を推測して解読しようとした場合、元の数字を特定する可能性があります。

「完全」ホモモーフィック暗号化は、これをより複雑にすることで解決します。

アリスは暗号化に追加の手順を追加でき、Cが解読するのがはるかに難しくなります。

例えば、アリスは4回かけて8回足すことができ、Cが正しく推測する可能性を大幅に減らすことができます。

ただし、これはまだ「部分的な」同型暗号化です。

• 特定の問題に限定されています;
• それは特定の操作を使用し、制限付きの加算と乗算ステップ（一般に15回以下）を行います。

"完全"同型暗号化は、無制限の加算と乗算を可能にし、第三者が機密データを公開せずに複雑な問題を計算できるようにします。

複雑な多項式は単なる簡単な計算だけでなく、ほとんどの数学的問題を表すことができます。

暗号化ステップが無制限の場合、データを覗き見するのはほぼ不可能になり、本当に「セキュリティと使いやすさ」を実現します。

完全同型暗号化は暗号学における高く評価される技術です。

2009年以前、部分的な同型暗号化しか可能ではありませんでした。2009年にゲントリー氏の新しいアイデアが完全同型暗号化を実現させました。興味のある読者は彼の論文を参照してください。

完全同型暗号化（FHE）の応用

多くの人々が、FHEがどこで使用されるか疑問に思っています。

一つの例はaiです。

パワフルなAIは多くのデータが必要ですが、多くのデータは機密情報です。FHEはこれを解決するのに役立つでしょうか？

はい、できます。

あなたはできます:

• 完全同型暗号化を使用して、機密データを暗号化してください；
• 暗号化されたデータをAIに提供する；
• AIはデータを理解せずに処理し、意味のない文字列を生成します。

データが暗号化されているため、AIは実際のデータを知らずにベクトルを見て応答を予測します。

• あなたは、暗号化されたデータの所有者として、アリスのように、ローカルでそのナンセンスを復号化できます。
• このように、AIは、あなたの機密データを処理せずにその計算能力を利用することができます。

現在、AIはプライバシーを犠牲にする必要があります。GPTに入力するすべての情報を考えてみてください！このレベルのプライバシーは完全同型暗号化のみが実現できます。

これがなぜFHEとAIが完璧な組み合わせであるか、セキュリティと機能性を結びつけているからです。

多くのプロジェクトが同型暗号化を探求しており、zama、privasea、mind network、fhenix、sunscreenなどがあり、それぞれ独自のアプリケーションを持っています。

1つのプロジェクトを見てみましょう、@Privasea_ai.

これは、バイナンスが推進するFHEプロジェクトで、顔認識に焦点を当てています。

セキュリティとユーザビリティ:機械は、機密性の高い顔データを扱うことなく、その人物が本物かどうかを判断できます。

完全同型暗号化は、この問題を効果的に解決します。

実世界のFHE計算には、Aliceの暗号化手順が複雑でリソースを多く必要とするため、強力なコンピューティングが必要です。

privaseaは堅牢なコンピューティングネットワークを構築することを目指しています。彼らはこれに対処するために、pow + posネットワークアーキテクチャを提案しました。

最近、Privaseaは、彼らのコンピューティングネットワークの一部であるPOWハードウェアであるWorkheart USBを発表しました。これは、マイニングマシンに類似しています。

0.2 ethで価格が設定され、総ネットワークトークンの6.66%をマイニングできます。

また、ポジティブな資産であるStarfuel NFTもあります。これは5000ユニットの「労働許可証」のようなものです。

それは0.2 ethで価格設定されており、合計ネットワークトークンの0.75%を受け取ることができます（エアドロップ経由）。

このNFTはPOSのようですが、米国の規制問題を回避しています。ユーザーはPrivaseaトークンをステーキングすることができ、バウンドUSBデバイスのマイニング効率を2倍にすることができます。

ps: 私はこのプロジェクトに投資しましたので、割引された早期鳥ミント招待コードsia7p0を持っています。興味があれば、自由に使用してください。https://nft.privasea.ai/WorkHeartNFT

結論

aiが広くFHE技術を採用すれば、それは重要な利点になるでしょう。多くの国々はデータセキュリティとプライバシーに焦点を当ててAIを規制しています。

ロシア・ウクライナ戦争のような紛争では、AIの背景はリスクをもたらす可能性があります。AI企業はしばしば特定の国とのつながりを持っているためです。

人工知能がなければ、国は遅れをとるリスクがある。 10年後、人工知能なしの世界を想像するのは難しいです。

データプライバシーは重要であり、国際的な紛争から顔認識での電話のロック解除まで、様々な場面で必要です。

人工知能時代において、FHE技術が成熟すれば、それは人類の最後の防衛線となるでしょう。

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