FHE、ZK、MPC:3つの高度な暗号化技術の比較

現在のデジタル時代において、データの安全性とプライバシー保護がますます重要になっています。同型暗号化（FHE）、ゼロ知識証明（ZK）、および多者安全計算（MPC）は、三つの先進的な暗号化技術として、それぞれ異なるシナリオで重要な役割を果たしています。本記事では、これら三つの技術の特徴と応用について詳細に比較します。

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ゼロ知識証明 (ZK)

ゼロ知識証明技術は、具体的な内容を漏らさずに情報の真実性を検証する方法を解決することを目的としています。それは暗号化の基礎の上に構築されており、一方が他方に特定の秘密の存在を証明することを可能にし、秘密自体に関する情報を明らかにすることはありません。

例えば、アリスがレンタカー会社に自分の信用が良好であることを証明する必要があるが、詳細な銀行の取引明細を提供したくないとします。この場合、銀行や支払いソフトウェアが提供する「信用スコア」が一種のゼロ知識証明として機能します。アリスは具体的な口座情報を示さずに、自分の信用スコアが基準を満たしていることを証明できるのです。

ブロックチェーン分野において、ZK技術の適用はある匿名通貨を参考にできます。ユーザーが送金を行う際、彼らは匿名性を保持しながら十分なコイン額の権限を証明する必要があります。ZK証明を生成することで、マイナーは取引者の身元を知らずに取引の合法性を検証し、それをブロックチェーンに記録することができます。

マルチパーティ計算（MPC）

マルチパーティセキュアコンピューティング技術は、敏感な情報を漏らすことなく、複数の参加者が共同で計算タスクを完了する方法に焦点を当てています。この技術により、複数の参加者が自分の入力データを開示することなく協力して計算を行うことが可能になります。

例えば、三人が自分の平均給与を計算したいが、それぞれの具体的な給与額を明かしたくない場合。彼らはそれぞれの給与を三つの部分に分け、そのうちの二つの部分を他の二人に交換することができます。各自は受け取った数字を合計し、その合計結果を共有します。最後に、三人はこの三つの合計結果の合計を求めることで平均値を得ますが、自分以外の他の人の正確な給与はわかりません。

暗号化通貨の分野では、一部の取引プラットフォームが提供するMPCウォレットがこの技術を活用しています。ユーザーは12個の助記詞を記憶する必要がなく、2/2のマルチシグネチャに似た方法で、秘密鍵をユーザーの携帯電話、クラウド、取引プラットフォームに分散して保存します。たとえユーザーが携帯電話を失っても、他の2つの部分を通じて秘密鍵を復元することができます。

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完全準同型暗号化 (FHE)

全同態暗号化技術は、敏感なデータをどのように暗号化し、信頼できない第三者に補助計算を任せることができるか、同時に結果が正しく復号化できることを保証する問題を解決しました。

シーンを想像してください。アリスはボブの強力な計算能力に依存する必要がありますが、元のデータを漏らしたくありません。彼女はデータにノイズを加えることができ（複数回の加算/乗算による暗号化を通じて）、その後ボブに暗号化されたデータを処理させます。最後に、アリス自身が復号して真の結果を得る一方で、ボブは内容について何も知りません。

FHEはクラウドコンピューティング環境でセンシティブなデータを処理する際に特に重要です。例えば、医療記録や個人の財務情報を処理する際、FHEはデータが処理の全過程で暗号化された状態を保持することを可能にし、データの安全を保護し、プライバシー規制の要件を満たします。

ブロックチェーン分野において、FHE技術は小型PoSネットワークの検証プロセスを改善するために適用できます。ノードが互いに答えを知らない状態でブロック検証を完了することを可能にすることで、ノード間のコピー行為を防ぎ、ネットワークの分散化の程度を向上させることができます。同様に、投票システムにおいても、FHEは追随投票を防ぎ、真の世論をより正確に反映することができます。

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三つの技術の比較

ZK、MPC、FHEはすべてデータのプライバシーとセキュリティを保護することを目指していますが、適用シーンや技術的な複雑さには違いがあります。

1. アプリケーションシーン：
   • ZKは「どのように証明するか」を強調し、権限や身分を検証するシーンに適用される。
   • MPCは「どのように計算するか」を強調し、複数の当事者が協力して計算する必要があるが、それぞれのデータプライバシーを保護しなければならない場合に適用されます。
   • FHEは「どのように暗号化するか」を強調しており、データの暗号化状態を維持しながら複雑な計算を行う必要がある場合に適しています。

2.技術的な複雑さ:

• ZKによる効果的で使いやすいプロトコルの実現は非常に複雑であり、深い数学的およびプログラミングスキルを必要とする可能性があります。
• MPCの実現には、特に多くの参加者がいる場合に、同期と通信効率の問題を解決する必要があります。
• FHEは巨大な計算効率の課題に直面しており、理論的には非常に魅力的ですが、実際のアプリケーションにおける高い計算の複雑さと時間コストが依然として主要な障害です。

この三種類の暗号化技術はそれぞれ特長があり、異なるアプリケーションシーンで重要な役割を果たしています。技術の進展に伴い、これらは私たちのデータの安全性とプライバシー保護により強力な保障を提供するでしょう。

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