完全同型暗号（FHE）技術の4つのユースケース

完全同型暗号（FHE）は、注目されている暗号技術です。

その支持者たちは、FHEが暗号化されたデータをその内容を復号化することなく処理できる独自の能力を持っているため、真に画期的であると信じています。

暗号界では、これはケーキを持ちながら食べることに相当します：データプライバシーと安全な処理および保存を組み合わせた両方の利点を享受できます。

このような技術の価値は、「宝箱を開けることなくアイテムを追加または削除できる魔法の手袋を持っているようなもの」と例えられるほどであり、その実世界での応用が多様であるのも驚くことではありません。

ブロックチェーン、通信、金融などの業界では、FHEがあらゆる種類の強力な暗号化アプリケーションを作成するために利用されています。

以下は、完全同型暗号の4つのユースケースです。

目次

• クラウドコンピューティング
• デジタル投票
• 強化された機械学習
• 財務分析

クラウドコンピューティング

世界中の企業や消費者は、データをホストし計算を行うためにクラウドに依存しています。

私たちの最も個人的なストーリー、画像、貴重なデジタル作品は、機密の企業データとともにクラウドに保存されています。

これらのデータはすべて暗号化されていますが、それでも攻撃者によって大量のデータがアクセスされることを防ぐことはできませんでした。

既存の暗号技術の問題の1つは、データを処理しその内容にアクセスする前に復号化する必要があるため、洗練された敵が利用できる潜在的な攻撃ベクトルが導入されることです。

FHEはこのアキレス腱を排除し、機密データを暗号化された形で保存するだけでなく、この状態で処理することも可能にします。

その結果、クラウドストレージははるかに安全になり、保存できるデータセットの種類が大幅に拡大します。

例えば、医療提供者は患者記録を暗号化してクラウドに保存し、患者情報をクラウドサービスプロバイダーに開示することなくデータに対してクエリを実行できます。

デジタル投票

ほとんどの国が国政選挙のためのデジタル投票を許可しない理由の1つは、改ざんの恐れです。対面での投票は非効率的かもしれませんが、偽造するのは難しいです。

FHEは、誰が投票したかを記録しながら、誰に投票したかを明らかにしないブロックチェーンフレームワークを使用してデジタル投票を変革する可能性を秘めています。

これは、完全同型暗号によって動かされる最初の機密性を提供するLayer 2ブロックチェーンであるFhenixが探求しているユースケースの1つです。

Fhenixによって作成されたFHEの実装には、DAOのためのプライベート投票をサポートすることを含む多くのアプリケーションがあり、主催者が各参加者の投票選択を開示することなく、総投票参加者数を把握できるようにします。

この同じ機能は、オンチェーンで実装されるが、政府や大統領の選択を含む主要なイベントを決定するために使用される実世界の投票にも利用できます。

選挙では、有権者は中央サーバーに暗号化された投票を提出でき、サーバーはそれらを復号化することなく投票をカウントでき、有権者の匿名性と選挙の整合性を確保します。

強化された機械学習

AI業界は、大規模な機械学習（ML）データセットを実行してモデルをトレーニングすることに依存しています。

問題は、企業がML目的のためにアクセスしたいデータに制限されることが多いことです。これは、データ共有規制によってその使用が制限されているためです。

FHEは、暗号化されたデータセットを計算できるようにし、MLモデルが必要なトレーニングを受けることができるようにします。基盤となる情報が公開されることはありません。

複数のデータセットを組み合わせて大規模なMLトレーニングを許可する能力は、人工知能における真の進展を実現するための鍵です。

MLトレーニングにFHEを使用することは、IBMが推奨するFHEの主要なユースケースの1つであり、AIの軍拡競争が激化する中で、FHEがMLと同じ文脈で頻繁に言及されることが期待されます。

財務分析

FHEの最も魅力的なユースケースの1つは、財務データの処理です。

この暗号技術の独自の特性により、機密の財務データを公開することなく、大規模に分析することが可能です。

例えば、銀行は暗号化された顧客の財務データに基づいて信用スコアやリスク評価を計算でき、データを無許可のエンティティに開示することはありません。

金融セクターはまた、FHEを活用してアナリストが大規模なデータセットで作業し、経済予測、マクロ予測、財政政策の開発、金融脅威分析などの複雑なモデリングを行うことを可能にします。データは常に暗号化されたままであるため、データ漏洩による大規模な影響のリスクを高めることなく、複数のデータセットを組み合わせることができます。

メッセージングアプリのセキュリティからIoTセンサーのデータまで、FHEには多くのアプリケーションがあります。

データを復号化することなく高価値の分析とデータ処理を行う能力は、真のゲームチェンジャーであり、デジタル投票やMLモデリングなどのユースケースは、暗号技術の未来がFHEの未来と不可分に結びついていることをさらに証明しています。