Author: 0x_Todd; Source: X@0x_Todd
ここ最近、相場が芳しくなく、ようやく|にできるようにあなたがそれをすることができます本当に出くわすことあなたは、実際には私たち約束、誰でも素早くはちょうど無視これらの一見正確にどのように{}人のことを忘れることができます。2024年の暗号市場はこれまでほど劇的なものにはならないでしょうが、今日お話しする「FHE / Fully Homomorphic Encryption」のように、成熟しようとしている新技術はまだあります。今年の5月には、V神もFHEについての記事を発表していますので、興味のある方はぜひ読んでみてください。
では、FHEとは何でしょうか？
FHE完全同相暗号を理解するには、「暗号化」とは何か、「同相」とは何か、なぜそれが重要なのかを理解する必要があります。「完全な」です。
1.暗号化とは何か？
通常の暗号化は最も身近なものです。例えば、アリスがボブにメッセージを送りたいとします。
ここで、第三者であるCにメッセージを届けたいが、メッセージの秘密も守りたい場合は簡単です。「で十分だ。
それを受け取ったボブは、それぞれの数字を順番に2で割っていき、「1314 520」と言って元のアリスを復号します。
このように、2人は対称暗号を使ってメッセージを完成させ、その作業をCに依頼したが、Cにはメッセージを秘密にした。普通、スパイ映画では、二人の連絡役はそれ以上連絡を取り合わないものだ。
2.同型暗号とは何ですか？
今、アリスのニーズは難易度を増しています：例えば、アリスはまだ7歳で、アリスはx2と÷2のような最も簡単な算数しか知らず、他は何も知りません。
さて、アリスが電気代を支払わなければならないとしよう。
400*12=は何倍でしょう？ それはまだ7歳のアリスが計算できる量よりずっと多いし、アリスは計算の仕方を知りません。
しかし、彼女は自分の電気代がいくらなのか、何ヶ月分なのかを誰にも知られたくない。
そこでアリスはCを信用せず、Cに計算を手伝ってくれるよう頼む。
彼女はx2÷2しか知らないので、x2の掛け算を使って数字に簡単な暗号を与え、そこで800x24=がいくらか、つまり(400x2)×(12x2)を計算するようにCに言う。
Cは強力な計算頭脳を持つ大人なので、すぐに800*24=19,200を口頭で計算し、その数字をアリスに渡した。アリスは19,200÷2÷2という結果を受け取り、すぐに水道代が4,800ドルになることを知った。
ほらね。これは最も単純な乗法的同型暗号の一つで、800*24は400*12の写像に過ぎず、実際には変更前と変更後の形は同じである。
この種の暗号化によって、誰かが信頼できないエンティティに結果を委ねることが可能になりますが、機密番号は非公開のままです。
3.では、なぜ「同型暗号化」は「完全」である必要があるのでしょうか？
しかし、それは理想世界での問題です。 現実世界の問題はそれほど単純ではありませんし、誰もが7歳やCのように正直なわけではありません。
これが理想世界での問題です。
Cがバックトラックを試み、アリスが網羅的列挙によって400と12を計算しようとしていることをCが解読するような、非常に悪いシナリオを想定してみましょう。完全同型暗号化」です。
アリスはそれぞれの数字に2の値を与えるが、これはノイズとして扱うことができる。ノイズが少なすぎると、Cがクラックしやすくなります。
だからアリスは掛け算の上に足し算を導入することができる。
もちろん、ノイズが午前9時の大通りの交差点のようなものであればベストです。
だからアリスはそれを4倍、さらに8倍にして、Cが割れる確率を劇的に下げることができる。
しかし、これはまだアリスにとって「部分的な」同型暗号化でしかありません。つまり、(1)彼女は問題の特定の部分しか暗号化できず、(2)足し算と掛け算の回数が多すぎてはいけないので、アルゴリズムの特定の部分しか使えません（一般的には15回以下）。(一般的に15回以内）。
そして「完全な」とは、アリスが多項式を足し算で何回でも、掛け算で何回でも暗号化できるようにすることで、完全な計算を第三者に委ね、復号して正しい結果を得られるようにすることを意味します。
電気代の計算のような7歳児の問題だけでなく、世界の数学の問題のほとんどすべてを表現する超長い多項式。
いくつもの暗号化とともに、これは本質的に、Cが個人データを嗅ぎ回りたいという可能性を排除する。
その結果、完全な同型暗号化は常に暗号の聖杯の宝石となっています。
実際、ホモモーフィック暗号化は2009年まで「部分的ホモモーフィック暗号化」の技術でしかありませんでした。
ジェントリー氏らの新しいアイデアによって、完全なホモモーフィック暗号化の可能性への扉が開かれたのは2009年のことでした。興味のある方は、この論文に移動することもできます。
この技術がどのような場面で使用できるのか、完全同形暗号化（FHE）が必要とされるシナリオはどのようなものなのか、多くの人はまだ混乱しています。
たとえば、AIです。
強力なAIには十分なデータを与える必要があることは誰もが知っていますが、そのデータの多くのプライバシー価値は高すぎます。しかし、多くのデータのプライバシー価値は高すぎる。では、FHEでその両方を達成することはできるのだろうか？
答えはイエスです。
(1) FHEの方法で機密データを暗号化し、(2) AIに暗号化されたデータを渡して計算させ、(3) AIは誰も理解できないようなちんぷんかんぷんな言葉を吐き出す。
教師なしAIがこのようなことができるのは、データが本質的にベクトルであり、AI、特にGPTのような生成AIは、私たちが何を与えているのか理解せず、ベクトルを通して何を言うべきかを「予測」するだけだからです。ベクトルを通して何を答えるべきかを「予測」するだけなのだ。
しかし、このゴミはある数学的ルールに従っており、あなたはそれを暗号化した人なので、
(4)アリスがしたように、あなたはネットワークから切断し、ゴミをローカルで復号化することができます。(5)そして、あなたはやり遂げたのです。あなたはAIに、その膨大な計算能力を使って、あなたの機密データをまったく扱うことなく、あなたの代わりに計算をさせたのです。
AIは今それをすることはできません。プライバシーを放棄しなければならないのです-あなたが明示的にGPTに与えるすべてのことを考えてみてください！これを達成するためには、FHEではありません。
これがAIとFHEの自然な適合の根源であり、一言で言えば「両方」です。
FHEはAIと結びついており、暗号とAIの両方にまたがっているため、当然のことながら、Zama、Privasea、Mind Network、Fhenix、Sunscreenなど数多くのFHEプロジェクトがFHEアプリケーションの創造的な方向性を示しており、特別な牽引力を得ている。FHEアプリケーションの方向性も独創的だ。
今日は、そんなプロジェクトの1つ、@Privasea_aiを取り上げ、分解してみます。
これはCoinが主導するFHEプロジェクトで、そのホワイトペーパーには顔認識など、非常に関連性の高いシナリオが書かれています。
マシンの演算は、その人物が実在の人物かどうかを判断することができる。
FHEを導入することで、このジレンマは解決されます。
しかし、もし本当に実世界のFHE計算を行いたいのであれば、多くの計算パワーが必要になります。 結局のところ、アリスは「任意の」足し算と掛け算の暗号化を行わなければならず、これは計算、暗号化、復号の両面でパワーを消費する処理です。
そのため、プリバセアには強力な計算能力のネットワークと、それを支える設備が必要である。そのため、Privaseaはこの演算ネットワーク問題を解決するために、PoWのような＋PoSのようなネットワークアーキテクチャも提案した。
最近、PrivaseaはWorkHeart USBと呼ばれる独自のPoWハードウェアを発表したばかりで、これはPrivaseaの算術ネットワークをサポートする設備の一つと解釈できますが、もちろん、単純にマイニングマシンとして理解することもできます。
初期価格は0.2ETHで、ネットワーク全体のトークンの6.66%を採掘することができます。
また、StarFuel NFTと呼ばれるPoSのような資産もあり、これは「労働許可証」と考えることができ、合計5,000になります。
初期価格も0.2ETHで、ネットワーク全体のトークンの0.75%を（エアドロップで）受け取ることができます。
NFTは、PoSのようでありながら真のPoSではないという点でも興味深い。
このNFTは、Privaseaトークンを誓約するユーザーをサポートしますが、PoS収入を得る代わりに、バンドルされたUSBデバイスのマイニング効率を2倍にするので、偽装PoSです。
このNFTは、Privaseaトークンを誓約するユーザーをサポートします。
本題に戻りますが、もしAIが本当にFHEを大量に普及させることができるのであれば、それは本当に素晴らしいことです。
本題に戻りますが、もしAIが本当にFHE技術を大々的に普及させることができるのであれば、多くの国がAIを規制する上でデータ・セキュリティとデータ・プライバシーに焦点を当てていることを知っている以上、それはAI自身にとって本当の恩恵となるでしょう。
例えば、ロシア軍でさえ、ロシアとウクライナの戦争でAIを使おうとしているが、米国出身のAI企業が多いことを考えると、情報機関に浸透する可能性が高い。
しかし、AIを使わなければ、当然、大きく遅れをとることになる。今はまだ差が小さくても、あと10年経てば、AIのない世界を想像できなくなるかもしれない。
その結果、2国間の戦争や紛争から携帯電話の顔のロック解除に至るまで、データプライバシーは私たちの生活のいたるところに存在する。
そしてAIの時代において、もしFHE技術が真に成熟することができれば、それは間違いなく人類にとって最後の防衛線となるだろう。
JinseFinance
