暗号通貨市場データ分析と準同型暗号技術に関するディスカッション

10月13日現在、あるデータプラットフォームが主要な暗号資産の議論の熱度と価格変動について統計分析を行いました。

ビットコインの先週の議論回数は12.52Kで、前の週と比べて0.98%減少しました。また、その価格は先週の日曜日に63916ドルに達し、2週間前と比べて1.62%上昇しました。

イーサリアムの議論の熱度が上昇しており、先週の議論回数は3.63Kで、前の週より3.45%増加しました。しかし、その価格は下落し、先日の日曜日には2530ドルで取引を終え、2週間前に比べて4%下がりました。

TON通貨のパフォーマンスは比較的弱く、議論の熱度が明らかに下降しており、先週の議論回数は782回で、前の週から12.63%減少しました。価格もわずかに下落し、先週のデイリーレートは5.26ドルで、2週間前から0.25%下落しました。

! AI + FHE準同型暗号化の商業的価値を理解する

暗号技術の分野では、同型暗号化（FHE）が徐々に注目を集める技術となっています。これは、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことを可能にし、復号化を必要としないため、プライバシーの保護やセンシティブなデータの処理において巨大な潜在能力を持っています。FHEは、金融、医療、クラウドコンピューティング、機械学習、投票システム、IoT、そしてブロックチェーンのプライバシー保護など、さまざまな分野に応用可能です。それにもかかわらず、FHEの商業化は依然として多くの課題に直面しています。

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FHEの主な利点はプライバシー保護にあります。たとえば、ある会社が暗号化されたデータを別の会社に分析のために渡すことができますが、後者は元のデータの内容を知らずに計算を完了し、最終的に暗号化された結果を返します。このメカニズムは金融や医療などのデータに敏感な業界にとって特に重要であり、同時にクラウドコンピューティングや人工知能分野で増大するデータセキュリティのニーズにも応えます。

Web3エコシステムにおいて、FHEはゼロ知識証明、多者計算、信頼実行環境と並んで主要なプライバシー保護手法とされています。それに対して、FHEは複雑な計算タスクのサポートにおいて優れたパフォーマンスを示します。しかし、FHEは計算コストが高く、スケーラビリティが低いという実際の問題にも直面しており、これがリアルタイムアプリケーションにおけるそのパフォーマンスを制限しています。

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FHEが商業化の過程で直面する主な課題は次のとおりです：

1. 大規模計算のコスト：FHEは大量の計算リソースを必要とし、特に高次多項式演算を処理する際には、計算時間が多項式的に増加します。

2. 限られた操作能力：FHEは暗号化データの加算と乗算をサポートしていますが、複雑な非線形操作のサポートは限られており、これは人工知能アプリケーションに障害をもたらします。

3. 多ユーザーサポートの複雑性：多ユーザーデータセットが関与する場合、システムの複雑性が急激に増加し、鍵管理とシステムアーキテクチャの難易度が上がります。

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これらの課題があるにもかかわらず、FHEと人工知能の組み合わせは依然として大きな可能性を秘めています。現在のデータ駆動型の時代において、FHEはAIにプライバシー保護のソリューションを提供し、センシティブなデータを暗号化された状態で処理できるとともに、GDPRなどの規制に対するコンプライアンス要件を満たしています。

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ブロックチェーン分野において、FHEは主にデータプライバシーの保護に利用されており、オンチェーンプライバシー、AIトレーニングデータプライバシー、オンチェーン投票プライバシー、プライバシー取引レビューなどの分野を含みます。現在、複数のプロジェクトがFHE技術を利用してプライバシー保護の実現を進めており、Zama、Octra、Privasea、MindNetwork、Fhenixなどが挙げられます。

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全体的に見て、FHEは暗号化データ上で計算を実行できる先進技術として、データプライバシーを保護する上で顕著な利点を持っています。現在、いくつかの技術的課題に直面していますが、ハードウェア加速とアルゴリズム最適化の進展に伴い、これらの問題は徐々に解決される見込みです。将来的には、FHEはプライバシー保護計算を支えるコア技術となり、データセキュリティに革命的な突破口をもたらす潜在性を秘めています。