AIのセキュリティ問題が注目され、完全準同型暗号が解決策に

人工知能技術の急速な発展に伴い、Manus などの高度な AI システムの出現により、業界の AI セキュリティ問題について深く考えるようになりました。 ManusはGAIAベンチマークで優れたパフォーマンスを実証しており、国境を越えたビジネス交渉などの複雑なタスクを独立して完了することができます。 ただし、この高レベルのインテリジェンスには、潜在的な安全リスクも伴います。

! マヌスはAGIの夜明けをもたらし、AIセキュリティも熟考する価値があります

AIの発展は、効率と安全のバランスに関する困難な問題に直面しています。単体の知能がAGI（汎用人工知能）に近づくほど、その意思決定のブラックボックス化リスクは高まります。一方で、マルチエージェントの協調はリスクを分散させることができますが、通信遅延のために重要な意思決定に影響を与える可能性があります。Manusの進化は、AI固有の安全リスクを無意識のうちに拡大しています。これには、データプライバシーの漏洩、アルゴリズムの偏見、対抗攻撃などの問題が含まれます。

これらの課題に対応するために、完全準同型暗号化(FHE)技術は、AI時代のセキュリティ問題を解決するための強力なツールとなっています。 FHEを使用すると、暗号化されたデータの計算により、復号化せずに機密情報を処理できます。 データレベルでは、ユーザーが入力したすべての情報を暗号化された状態で処理して、元のデータの漏洩を防ぐことができます。 アルゴリズムレベルでは、FHEによって実装された「暗号化モデルトレーニング」により、開発者でさえAIの意思決定パスをスパイすることは不可能になります。 コラボレーション レベルでは、しきい値暗号化を使用して複数のエージェント間で通信し、システム全体のセキュリティを強化できます。

Web3分野は、常にセキュリティ問題に関心を持ち、さまざまな暗号化方式が導き出されてきました。 FHEに加えて、ゼロトラストセキュリティモデルや分散型ID(DID)なども含まれています。 ただし、他の暗号化方法と比較すると、FHEは最も新しいテクノロジーとして、AIのセキュリティ問題を解決するための鍵であると考えられています。

Web3セキュリティ技術は一般ユーザーに直接的な関係がないかもしれませんが、その影響は計り知れません。AIが急速に発展する今日、強力なセキュリティ防御システムを構築することが特に重要です。完全同型暗号化は、現在AIが直面しているセキュリティの課題を解決するだけでなく、将来のより強力なAI時代への道を開きます。AIが人間の知能にますます近づく中、データとシステムのセキュリティを保護するために先進的な暗号化技術を採用することは必然のトレンドとなるでしょう。