完全同型暗号化：データプライバシーとAI計算の完璧な結合

最近の市場は平坦で、新しい技術を深く掘り下げる機会が得られました。2024年の暗号市場は例年ほど波乱に満ちていませんが、いくつかの新技術が徐々に成熟に向かっています。今日は、私たちが注目するテーマは「FHE / 完全同型暗号化」です。

全同型暗号化というこの複雑な概念を理解するには、まず「暗号化」と「同型」の意味を理解し、なぜ「完全」でなければならないのかを知る必要があります。

! 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

暗号化は情報セキュリティの基礎です。簡単な例を挙げると、もしアリスが第三者を通じてボブに"1314 520"という秘密の情報を伝えたい場合、彼女は各数字を2倍するという簡単な暗号化の方法を採用できます。こうして、伝えられる情報は"2628 1040"に変わります。ボブが受け取ったとき、各数字を2で割るだけで元の情報を復元できます。この方法は、彼らが伝達者を完全に信頼しなくても秘密通信を行うことを可能にします。

高度な準同型暗号化

同型暗号化はさらに進んでおり、暗号化されたデータ上で計算を行うことを可能にします。例えば、アリスが単純に2で掛け算と2で割り算を行うことしかできないとしますが、彼女は400元の電気料金を12ヶ月分計算する必要があります。彼女は400と12をそれぞれ2で掛け算して暗号化し、信頼できる計算者Cに800x24の結果を計算させることができます。Cが19200を得た後、アリスはその結果を4で割るだけで、正しい答え4800を得ることができます。この間、Cは実際の電気料金の金額や月数を知ることはありません。

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完全準同型暗号の必要性

しかし、単純な同型暗号化は破られる可能性があります。完全同型暗号化は、より複雑な数学的操作と多重暗号化を導入することによって、破ることがほぼ不可能になるようにします。これは、暗号化されたデータ上で任意の回数の加算および乗算を実行できることを意味し、ほぼあらゆる複雑な数学問題を処理できると同時に、データの絶対的なプライバシーを保持することを可能にします。

FHEのAI分野における応用

完全同型暗号化はAI分野で巨大な応用可能性を持っています。それはAIのトレーニングと使用過程におけるデータプライバシーの問題を解決することができます：

1. ユーザーはセンシティブデータに対してFHE暗号化を行うことができます。
2. AIシステムは暗号化データを使用して計算とトレーニングを行います。
3. システムは暗号化結果を出力します。
4. ユーザーはローカルで安全に復号結果を行います。

この方法は、AIが十分なトレーニングデータを得ることを保証し、ユーザーのプライバシーを保護し、「両方を求める」という目標を実現しています。

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FHEの実用例

実際のアプリケーションでは、完全同型暗号化（FHE）は顔認識などのセンシティブな問題を解決するために使用されます。これにより、機械は実在の人物かどうかを判断できますが、顔に関するセンシティブな情報には触れません。しかし、FHE計算には膨大な計算能力が必要であり、これがいくつかのプロジェクトがFHE計算をサポートするための専用ハードウェアとネットワークアーキテクチャを開発する促進要因となっています。

FHEがAIとプライバシーに与える意義

もしAIがFHE技術を大規模に応用できれば、現在直面しているデータの安全性とプライバシーの問題を大いに緩和することができるでしょう。国家の安全から個人のプライバシー保護に至るまで、FHE技術は重要な防線となる可能性があります。来たるAI時代において、FHE技術の成熟は人類のプライバシーを守る最後の砦となるかもしれません。

技術の進展に伴い、私たちはデータの安全性とプライバシー保護に新たな可能性をもたらすFHEのさまざまな分野での革新的な応用を見ることを期待しています。

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