ブロックチェーンのプライバシー強化:ZKとFHE

この記事では、完全同型暗号(FHE)とゼロ知識証明(ZKP)がブロックチェーンアプリケーションのプライバシー向上に果たす重要な役割について、詳細な分析を提供します。また、これらの技術の将来の発展ポテンシャルがブロックチェーンデータプライバシーの領域でどれほど重要であるかを強調します。

ビットコインが2009年に誕生して以来、ブロックチェーン技術は劇的に進化し、単なる暗号通貨の台帳から分散型アプリケーション向けの幅広いプラットフォームに変革しました。その基本的な特性である不変性、透明性、分散化により、ブロックチェーンはさまざまなセクターで安全なデータ取引のための堅牢なフレームワークとして確立され、従来の仲介者の必要性を排除しました。

これらの進歩にも関わらず、データプライバシーに関する懸念は根強く残っています。ブロックチェーンが暗号化による安全なデータ伝送を保証しているにもかかわらず、処理のための必要な復号化によって潜在的なセキュリティ上の隙間が開かれます。この脆弱性は、分散型アプリケーション(dApps)やWeb3フレームワーク内で運用される金融システムなど、データの機密性と完全性が最重要視される領域で特に深刻です。

これらのリスクを緩和するために、Fully Homomorphic Encryption(FHE)やZero Knowledge Proofs(ZKPs)などの高度な暗号化手法が注目されています。これらの技術は、機密データの計算や検証を革新的な方法で行うことができ、基になる機密情報を明らかにすることなく行うことができます。

本文では、FHEとZKPの重要性について掘り下げ、ブロックチェーンアプリケーションのプライバシー向上における役割を強調し、ブロックチェーン技術におけるデータプライバシーの未来を形作る可能性を示します。

導入

FHEとZKPは数十年前にその起源をたどります。時が経つにつれて、FHEとZKPの両方が大きく進化し、データプライバシーの向上に不可欠です。

完全同型暗号化(FHE)

FHEは、暗号化されたデータ上で直接的に機能を実行することを可能にする洗練された暗号化方式であり、プロセス全体で機密性を保持します。基本的に、FHEはデータを保存および計算中に暗号化したままであり、暗号化を安全な「ブラックボックス」として扱い、秘密鍵の所有者だけが出力を明らかにできるようにします。1978年に最初に考案されたこの概念は、暗号化されたデータの安全な処理を可能にするためにコンピュータハードウェアを改造することを目的としていました。しかし、2009年まで、計算能力の向上によって、実用的なFHEスキームが登場することはありませんでした。このブレークスルーの大部分は、クレイグ・ゲントリーによってもたらされたとされています。革新的な仕事分野で重要なマイルストーンを達成しました。

)

画像はZama

キータームの説明:

  • Fully: 暗号化されたデータに対して加算や乗算などのさまざまな操作を行う能力を示します。
  • ホモモーフィック: 暗号化されたデータを復号せずに直接計算する能力を指します。
  • 暗号化:情報を安全な形式に変換して、不正アクセスを防ぐプロセスを説明します。

2009年以降、FHEでは注目すべき進歩が一つ達成されていますブレークスルー2013年に導入され、効率化された再線形化プロセスと大幅に向上したFHEの効率。これらの進歩は、FHEが暗号化されたデータ上で様々な算術演算を実行し、データのセキュリティと完全性を損なうことなく行う能力を示しています。

ゼロ知識証明 (ZKP)

ZKPsは画期的な1985年に導入されました シャフィ・ゴールドワッサー、シルビオ・ミカリ、チャールズ・ラコフによる「インタラクティブ証明システムの知識複雑性」。もともと理論的であったZKPは、2012年にzk-SNARKsの発見により、ほとんどの情報を明らかにすることなく、ほぼすべての計算を認証できる一種のZKPとして大きく進化しました。

典型的なZKPには、主に2つの役割があります: 証明者と検証者です。証明者は特定の主張を確認しようとし、検証者の役割は、追加情報を学ぶことなく主張の真実を評価することです。このアプローチにより、証明者はステートメントを検証するために必要な証拠のみを開示し、データの機密性を保護し、プライバシーを強化することができます。

ブロックチェーン技術と暗号通貨の台頭とともに、ZKPの実用的な応用は急速に拡大しています。これらは今やプライベートトランザクションの促進やスマートコントラクトのセキュリティの向上において中心的な役割を果たしています。zk-SNARKsの登場により、zCash、zkRollups、zkEVMsなどのソリューションの開発が促進され、これまで学術的な追求だったものが、現実世界のアプリケーションが満ちあふれた活気あるエコシステムへと変貌しました。この移行は、ZKPがEthereumなどの分散型システムのセキュリティを確保し、堅固なプライバシー中心のデジタルインフラを推進する上でますます重要性を増していることを示しています。

ZK vs FHE

FHEとZKPはいくつかの類似点を共有していますが、機能面で大きく異なります。FHEは暗号化されたデータ上で直接計算でき、元のデータを明らかにせずアクセスせずに、基になる情報を公開せずに正確な結果を生成できます。

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Image via Morten Dahl‘s ワークショップ

ここでは、2つのテクノロジーの違いがどのように異なるかを示します。

暗号化計算

ZKPは、プライベートERC-20トークンなど、複数のユーザーからの暗号化されたデータを計算する際に、セキュリティを損なうことなく苦労しています。一方、FHEはこの領域で優れており、ブロックチェーンネットワーク全体での柔軟性と構成可能性を提供しています。ただし、ZKPはしばしば新しいネットワークや資産ごとに適合した統合を必要とします。

スケーラビリティ

現在、ZKPはFHEよりもスケーラブル性が高いと考えられています。ただし、FHEは技術の進歩が続く中で今後スケーラビリティが向上すると予想されています。

複雑な計算

FHEは暗号化されたデータで複雑な計算を行うのに適しており、機械学習、セキュアMPC、完全にプライベートな計算などのアプリケーションに理想的です。一方、ZKPは通常、特定の値を開示せずに証明するなど、より簡単な操作に使用されます。

ユニバーサル適用性

ZKPsは、特に身元の確認、認証、およびスケーラビリティなどの特定のアプリケーションに優れています。しかし、FHEは、安全なクラウドコンピューティング、プライバシー保護型AI、および機密データ処理を含む幅広いアプリケーションで利用可能です。

この比較は、それぞれの技術の独自の利点と制約を強調し、異なるシナリオへの関連性を示しています。両方の技術はブロックチェーンアプリケーションに不可欠ですが、ZKPは現在よりも確立された実績を持っています。それにもかかわらず、FHEには進化する可能性があり、将来的にはプライバシー保護のための適切なソリューションになる可能性があります。

ZKP&FHEの共同利用

一部のアプリケーションでは、ZKPsとFHEを組み合わせる実験が興味深い結果をもたらしています。特に、Craig Gentry氏と彼の同僚たちは、ハイブリッド完全同型暗号化技術を使用して通信オーバーヘッドを削減する方法を探究しています。これらの革新的な技術は、さまざまなブロックチェーンのコンテキストで適用されており、他の分野でも探究の可能性を秘めています。

ZKPsおよびFHEの潜在的な応用例には、次のものが含まれます:

  • セキュアクラウドコンピューティング:FHEはデータを暗号化し、ZKPはその正確性を検証するため、オリジナルのデータを公開せずにクラウドで安全な計算を可能にします。
  • 電子投票:この組み合わせは投票の機密性を確保し、正確な投票数を確認します。
  • 金融取引:金融業界では、この統合は取引の機密性を維持しながら、詳細な情報を明らかにせずに取引の正確性を当事者が確認できるようにします。
  • 医療診断:医療提供者が機密医療データを分析し、患者情報にアクセスせずに診断を確認できます。

ZKPsとFHEの統合は、アプリケーション内の身元とデータセキュリティを向上させる可能性を秘めており、さらなる探求と研究が必要です。

現在のFHEプロジェクト

次に、FHE技術をブロックチェーン分野に適用することに専念するいくつかのプロジェクトがあります:

  1. Zama:ブロックチェーンおよびAI向けのFHEソリューションを開発するために専念するオープンソースの暗号企業。
  2. シークレットネットワーク2020年にローンチされた、プライバシー保護スマートコントラクトを組み込んだブロックチェーンプラットフォームです。
  3. 日焼け止めFHEおよびZKPsに特化したコンパイラーです。
  4. Fhenix:FHE技術を活用した機密レイヤー2のブロックチェーン。
  5. マインドネットワークGate:FHEに基づいた汎用のリステイキングロールアップソリューション。
  6. プライベートな海:暗号化されたデータ上での計算を容易にするFHE技術を利用したデータインフラストラクチャプラットフォーム。

結論

FHEは、特にGoogleやMicrosoftなどの業界の巨大企業が採用し、プライバシーを損なうことなくクライアントデータを安全に処理および保存するために採用している、クラウドコンピューティングにおいて、サイバーセキュリティの基本的な構成要素として急速に確立されつつあります。

この技術は、さまざまなプラットフォーム全体のデータセキュリティを再構築することを約束し、前例のないプライバシーの新時代を迎えることになります。この未来を実現するには、FHEとZKPの両方での継続的な進歩が必要です。暗号専門家、ソフトウェアエンジニア、ハードウェア専門家、政策立案者など、さまざまな分野を横断した協力が、規制環境を航行し、広範な採用を促進するために不可欠です。

デジタル主権の新時代に向けて歩みを進める中で、データのプライバシーとセキュリティがシームレスに統合される状況を考えると、FHEとZKPの最新の動向について常に情報を得ておくことの重要性は過大であるとは言い尽くすことができません。情報を得ていくことで、進化するこの風景を効果的に航行し、これらの先進的な暗号ツールを最大限に活用する力を得ることができます。

ステートメント:

  1. この記事は[から転載されましたPANews], 著作権は元の著者に属します [ScalingX], if you have any objections to the reprint, please contact the Gate Learnチーム(gatelearn@gate.io), そしてチームは関連手続きに従ってできるだけ早く対応します。

  2. 免責事項:この記事に表現されている見解や意見は、著者個人の見解を表しており、投資助言を構成するものではありません。

  3. 他の言語版はGate Learnチームによって翻訳され、言及されていません。Gate.io), 翻訳された記事の複製、配布、または盗用はできません。

ブロックチェーンのプライバシー強化:ZKとFHE

初級編5/27/2024, 8:53:14 PM
この記事では、完全同型暗号(FHE)とゼロ知識証明(ZKP)がブロックチェーンアプリケーションのプライバシー向上に果たす重要な役割について、詳細な分析を提供します。また、これらの技術の将来の発展ポテンシャルがブロックチェーンデータプライバシーの領域でどれほど重要であるかを強調します。

ビットコインが2009年に誕生して以来、ブロックチェーン技術は劇的に進化し、単なる暗号通貨の台帳から分散型アプリケーション向けの幅広いプラットフォームに変革しました。その基本的な特性である不変性、透明性、分散化により、ブロックチェーンはさまざまなセクターで安全なデータ取引のための堅牢なフレームワークとして確立され、従来の仲介者の必要性を排除しました。

これらの進歩にも関わらず、データプライバシーに関する懸念は根強く残っています。ブロックチェーンが暗号化による安全なデータ伝送を保証しているにもかかわらず、処理のための必要な復号化によって潜在的なセキュリティ上の隙間が開かれます。この脆弱性は、分散型アプリケーション(dApps)やWeb3フレームワーク内で運用される金融システムなど、データの機密性と完全性が最重要視される領域で特に深刻です。

これらのリスクを緩和するために、Fully Homomorphic Encryption(FHE)やZero Knowledge Proofs(ZKPs)などの高度な暗号化手法が注目されています。これらの技術は、機密データの計算や検証を革新的な方法で行うことができ、基になる機密情報を明らかにすることなく行うことができます。

本文では、FHEとZKPの重要性について掘り下げ、ブロックチェーンアプリケーションのプライバシー向上における役割を強調し、ブロックチェーン技術におけるデータプライバシーの未来を形作る可能性を示します。

導入

FHEとZKPは数十年前にその起源をたどります。時が経つにつれて、FHEとZKPの両方が大きく進化し、データプライバシーの向上に不可欠です。

完全同型暗号化(FHE)

FHEは、暗号化されたデータ上で直接的に機能を実行することを可能にする洗練された暗号化方式であり、プロセス全体で機密性を保持します。基本的に、FHEはデータを保存および計算中に暗号化したままであり、暗号化を安全な「ブラックボックス」として扱い、秘密鍵の所有者だけが出力を明らかにできるようにします。1978年に最初に考案されたこの概念は、暗号化されたデータの安全な処理を可能にするためにコンピュータハードウェアを改造することを目的としていました。しかし、2009年まで、計算能力の向上によって、実用的なFHEスキームが登場することはありませんでした。このブレークスルーの大部分は、クレイグ・ゲントリーによってもたらされたとされています。革新的な仕事分野で重要なマイルストーンを達成しました。

)

画像はZama

キータームの説明:

  • Fully: 暗号化されたデータに対して加算や乗算などのさまざまな操作を行う能力を示します。
  • ホモモーフィック: 暗号化されたデータを復号せずに直接計算する能力を指します。
  • 暗号化:情報を安全な形式に変換して、不正アクセスを防ぐプロセスを説明します。

2009年以降、FHEでは注目すべき進歩が一つ達成されていますブレークスルー2013年に導入され、効率化された再線形化プロセスと大幅に向上したFHEの効率。これらの進歩は、FHEが暗号化されたデータ上で様々な算術演算を実行し、データのセキュリティと完全性を損なうことなく行う能力を示しています。

ゼロ知識証明 (ZKP)

ZKPsは画期的な1985年に導入されました シャフィ・ゴールドワッサー、シルビオ・ミカリ、チャールズ・ラコフによる「インタラクティブ証明システムの知識複雑性」。もともと理論的であったZKPは、2012年にzk-SNARKsの発見により、ほとんどの情報を明らかにすることなく、ほぼすべての計算を認証できる一種のZKPとして大きく進化しました。

典型的なZKPには、主に2つの役割があります: 証明者と検証者です。証明者は特定の主張を確認しようとし、検証者の役割は、追加情報を学ぶことなく主張の真実を評価することです。このアプローチにより、証明者はステートメントを検証するために必要な証拠のみを開示し、データの機密性を保護し、プライバシーを強化することができます。

ブロックチェーン技術と暗号通貨の台頭とともに、ZKPの実用的な応用は急速に拡大しています。これらは今やプライベートトランザクションの促進やスマートコントラクトのセキュリティの向上において中心的な役割を果たしています。zk-SNARKsの登場により、zCash、zkRollups、zkEVMsなどのソリューションの開発が促進され、これまで学術的な追求だったものが、現実世界のアプリケーションが満ちあふれた活気あるエコシステムへと変貌しました。この移行は、ZKPがEthereumなどの分散型システムのセキュリティを確保し、堅固なプライバシー中心のデジタルインフラを推進する上でますます重要性を増していることを示しています。

ZK vs FHE

FHEとZKPはいくつかの類似点を共有していますが、機能面で大きく異なります。FHEは暗号化されたデータ上で直接計算でき、元のデータを明らかにせずアクセスせずに、基になる情報を公開せずに正確な結果を生成できます。

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Image via Morten Dahl‘s ワークショップ

ここでは、2つのテクノロジーの違いがどのように異なるかを示します。

暗号化計算

ZKPは、プライベートERC-20トークンなど、複数のユーザーからの暗号化されたデータを計算する際に、セキュリティを損なうことなく苦労しています。一方、FHEはこの領域で優れており、ブロックチェーンネットワーク全体での柔軟性と構成可能性を提供しています。ただし、ZKPはしばしば新しいネットワークや資産ごとに適合した統合を必要とします。

スケーラビリティ

現在、ZKPはFHEよりもスケーラブル性が高いと考えられています。ただし、FHEは技術の進歩が続く中で今後スケーラビリティが向上すると予想されています。

複雑な計算

FHEは暗号化されたデータで複雑な計算を行うのに適しており、機械学習、セキュアMPC、完全にプライベートな計算などのアプリケーションに理想的です。一方、ZKPは通常、特定の値を開示せずに証明するなど、より簡単な操作に使用されます。

ユニバーサル適用性

ZKPsは、特に身元の確認、認証、およびスケーラビリティなどの特定のアプリケーションに優れています。しかし、FHEは、安全なクラウドコンピューティング、プライバシー保護型AI、および機密データ処理を含む幅広いアプリケーションで利用可能です。

この比較は、それぞれの技術の独自の利点と制約を強調し、異なるシナリオへの関連性を示しています。両方の技術はブロックチェーンアプリケーションに不可欠ですが、ZKPは現在よりも確立された実績を持っています。それにもかかわらず、FHEには進化する可能性があり、将来的にはプライバシー保護のための適切なソリューションになる可能性があります。

ZKP&FHEの共同利用

一部のアプリケーションでは、ZKPsとFHEを組み合わせる実験が興味深い結果をもたらしています。特に、Craig Gentry氏と彼の同僚たちは、ハイブリッド完全同型暗号化技術を使用して通信オーバーヘッドを削減する方法を探究しています。これらの革新的な技術は、さまざまなブロックチェーンのコンテキストで適用されており、他の分野でも探究の可能性を秘めています。

ZKPsおよびFHEの潜在的な応用例には、次のものが含まれます:

  • セキュアクラウドコンピューティング:FHEはデータを暗号化し、ZKPはその正確性を検証するため、オリジナルのデータを公開せずにクラウドで安全な計算を可能にします。
  • 電子投票:この組み合わせは投票の機密性を確保し、正確な投票数を確認します。
  • 金融取引:金融業界では、この統合は取引の機密性を維持しながら、詳細な情報を明らかにせずに取引の正確性を当事者が確認できるようにします。
  • 医療診断:医療提供者が機密医療データを分析し、患者情報にアクセスせずに診断を確認できます。

ZKPsとFHEの統合は、アプリケーション内の身元とデータセキュリティを向上させる可能性を秘めており、さらなる探求と研究が必要です。

現在のFHEプロジェクト

次に、FHE技術をブロックチェーン分野に適用することに専念するいくつかのプロジェクトがあります:

  1. Zama:ブロックチェーンおよびAI向けのFHEソリューションを開発するために専念するオープンソースの暗号企業。
  2. シークレットネットワーク2020年にローンチされた、プライバシー保護スマートコントラクトを組み込んだブロックチェーンプラットフォームです。
  3. 日焼け止めFHEおよびZKPsに特化したコンパイラーです。
  4. Fhenix:FHE技術を活用した機密レイヤー2のブロックチェーン。
  5. マインドネットワークGate:FHEに基づいた汎用のリステイキングロールアップソリューション。
  6. プライベートな海:暗号化されたデータ上での計算を容易にするFHE技術を利用したデータインフラストラクチャプラットフォーム。

結論

FHEは、特にGoogleやMicrosoftなどの業界の巨大企業が採用し、プライバシーを損なうことなくクライアントデータを安全に処理および保存するために採用している、クラウドコンピューティングにおいて、サイバーセキュリティの基本的な構成要素として急速に確立されつつあります。

この技術は、さまざまなプラットフォーム全体のデータセキュリティを再構築することを約束し、前例のないプライバシーの新時代を迎えることになります。この未来を実現するには、FHEとZKPの両方での継続的な進歩が必要です。暗号専門家、ソフトウェアエンジニア、ハードウェア専門家、政策立案者など、さまざまな分野を横断した協力が、規制環境を航行し、広範な採用を促進するために不可欠です。

デジタル主権の新時代に向けて歩みを進める中で、データのプライバシーとセキュリティがシームレスに統合される状況を考えると、FHEとZKPの最新の動向について常に情報を得ておくことの重要性は過大であるとは言い尽くすことができません。情報を得ていくことで、進化するこの風景を効果的に航行し、これらの先進的な暗号ツールを最大限に活用する力を得ることができます。

ステートメント:

  1. この記事は[から転載されましたPANews], 著作権は元の著者に属します [ScalingX], if you have any objections to the reprint, please contact the Gate Learnチーム(gatelearn@gate.io), そしてチームは関連手続きに従ってできるだけ早く対応します。

  2. 免責事項:この記事に表現されている見解や意見は、著者個人の見解を表しており、投資助言を構成するものではありません。

  3. 他の言語版はGate Learnチームによって翻訳され、言及されていません。Gate.io), 翻訳された記事の複製、配布、または盗用はできません。

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