# FHE:プライバシー計算の未来の道全同態暗号(FHE)は、暗号化されたデータに直接計算を行うことを許可する高度な暗号技術であり、プライバシーを保護しながらデータを処理することができます。FHEは金融、医療、クラウドコンピューティングなどの多くの分野で潜在的な応用がありますが、現在の商業化にはまだ時間がかかるため、主にその巨大的な計算およびメモリのコストに制約されています。! [Gate Ventures Research:FHE、ハリー・ポッターの透明マントを着て](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-6652c7b75197ecd9f3895bb3599aa9b6)FHEの基本原理は、多項式を利用して元の情報を隠すことです。暗号化プロセスには、鍵多項式の選択、ランダム多項式の生成、そして小さな「誤差」多項式が含まれます。暗号化されたデータの計算を実現するためには、演算を回路モデルに変換する必要があります。しかし、計算過程ではノイズが絶えず蓄積され、これがFHEの表現能力を制限する主な理由です。! [Gate Ventures Research: FHE, wearing the Harry Potter Cloak](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-4a7670767b0963cded31da66c52ad97e)ノイズ問題を解決するために、鍵スイッチ、モジュラススイッチ、自己起動などの技術が提案された。その中で、自己起動技術はノイズを元のレベルにリセットすることができ、無限の深さの計算を実現するが、その代償として膨大な計算コストが伴う。現在、多くのFHEスキームの具体的な実装があり、いずれも自己起動技術を採用している。! [Gate Ventures Research:ハリー・ポッターの透明マントを着たFHE](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-186e4abe7434e22b3daf0389cf199699)FHEが直面している主な課題は計算効率であり、通常の計算より約100万倍遅いと推定されています。アメリカ国防総省の高等研究計画局(DARPA)は、FHEの計算速度を通常の計算の1/10に向上させることを目指した専用のプログラムを開始しました。主なアプローチには、プロセッサのワード長の増加、専用のASICプロセッサの開発、並列アーキテクチャの構築などが含まれます。! [Gate Ventures Research:FHE、ハリー・ポッターの透明マントを着て](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-673ae606fcd3769523e1a330f991464d)ブロックチェーン分野では、FHEはオンチェーンプライバシー、AI訓練データのプライバシー、投票のプライバシーなどを保護するために使用されます。また、潜在的なMEVソリューションと見なされていますが、新たな課題ももたらします。現在、FHEとブロックチェーンの統合を探求しているプロジェクトがいくつかあります。例えば、Fhenix、Privasea、Inco Networkなどです。! [Gate Ventures Research:ハリー・ポッターの透明マントを着たFHE](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-22d66cabb8f0a526bb728b7b7b4ced159b)! [Gate Ventures Research:ハリー・ポッターの透明マントを着たFHE](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-d745afb65d7c110a6e6333a6d73b60b5)! [Gate Ventures Research:ハリー・ポッターのマントを着たFHE](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-99ea73218c9e569a2de152d8a37338f4)! [Gate Ventures Research:FHE、ハリー・ポッターの透明マントを着て](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-74c86e1ff0ef22f5aef9b5cc441d60eb)Zamaは業界をリードするFHEソリューションプロバイダーであり、TFHEソリューションに基づいて完全な開発ツールチェーンを構築しました。Octraは、ハイパーグラフに基づく革新的な技術を採用してFHEを実現しています。! [Gate Ventures Research:FHE、ハリーポッターマントを着て](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-93dd078bf652201018797c88a14203f9)! [Gate Ventures Research:ハリー・ポッターの透明マントを着たFHE](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-ed3a576f24107d796df96ed44068e43f)全体的に見て、FHEはまだ初期段階にあり、多くの技術的な課題に直面しています。しかし、より多くの資金と人材の投入、専用チップの開発に伴い、FHEは将来的に金融や医療などの業界に深い変革をもたらし、プライバシーデータの巨大な潜在能力を解放することが期待されています。
FHE: ブロックチェーンプライバシー革命の先駆け技術
FHE:プライバシー計算の未来の道
全同態暗号(FHE)は、暗号化されたデータに直接計算を行うことを許可する高度な暗号技術であり、プライバシーを保護しながらデータを処理することができます。FHEは金融、医療、クラウドコンピューティングなどの多くの分野で潜在的な応用がありますが、現在の商業化にはまだ時間がかかるため、主にその巨大的な計算およびメモリのコストに制約されています。
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FHEの基本原理は、多項式を利用して元の情報を隠すことです。暗号化プロセスには、鍵多項式の選択、ランダム多項式の生成、そして小さな「誤差」多項式が含まれます。暗号化されたデータの計算を実現するためには、演算を回路モデルに変換する必要があります。しかし、計算過程ではノイズが絶えず蓄積され、これがFHEの表現能力を制限する主な理由です。
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ノイズ問題を解決するために、鍵スイッチ、モジュラススイッチ、自己起動などの技術が提案された。その中で、自己起動技術はノイズを元のレベルにリセットすることができ、無限の深さの計算を実現するが、その代償として膨大な計算コストが伴う。現在、多くのFHEスキームの具体的な実装があり、いずれも自己起動技術を採用している。
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FHEが直面している主な課題は計算効率であり、通常の計算より約100万倍遅いと推定されています。アメリカ国防総省の高等研究計画局(DARPA)は、FHEの計算速度を通常の計算の1/10に向上させることを目指した専用のプログラムを開始しました。主なアプローチには、プロセッサのワード長の増加、専用のASICプロセッサの開発、並列アーキテクチャの構築などが含まれます。
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ブロックチェーン分野では、FHEはオンチェーンプライバシー、AI訓練データのプライバシー、投票のプライバシーなどを保護するために使用されます。また、潜在的なMEVソリューションと見なされていますが、新たな課題ももたらします。現在、FHEとブロックチェーンの統合を探求しているプロジェクトがいくつかあります。例えば、Fhenix、Privasea、Inco Networkなどです。
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Zamaは業界をリードするFHEソリューションプロバイダーであり、TFHEソリューションに基づいて完全な開発ツールチェーンを構築しました。Octraは、ハイパーグラフに基づく革新的な技術を採用してFHEを実現しています。
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全体的に見て、FHEはまだ初期段階にあり、多くの技術的な課題に直面しています。しかし、より多くの資金と人材の投入、専用チップの開発に伴い、FHEは将来的に金融や医療などの業界に深い変革をもたらし、プライバシーデータの巨大な潜在能力を解放することが期待されています。