FHE、ZK、MPC:3つの暗号化技術の比較

暗号化の分野では、全同態暗号(FHE)、零知識証明(ZK)、そして多者安全計算(MPC)は、特に注目されている三つの技術です。これら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、それぞれ特徴と適用シーンがあります。本記事では、これら三つの技術を詳細に比較し、彼らの作動原理とブロックチェーンなどの分野での応用を探ります。

! FHE対ZK対MPC、3つの暗号化技術の違いは正確には何ですか?

ゼロ知識証明(ZK): 証明するが漏らさない

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。これは暗号化の基礎の上に構築されており、一方(証明者)が他方(検証者)に対して自分がある秘密を知っていることを証明し、その秘密に関する情報を一切明かさずに行うことを可能にします。

例えば、アリスがレンタカーの従業員ボブに自分の信用状況が良好であることを証明したいが、詳細な銀行取引明細を提供したくないとします。この場合、銀行や決済ソフトウェアが提供する「信用スコア」のようなものがゼロ知識証明の一種として機能します。アリスは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、ボブはアリスの具体的な口座情報を知る必要がありません。

ブロックチェーン分野において、ZK技術の典型的な応用は匿名通貨です。Zcashを例に挙げると、ユーザーが取引を開始する際、彼らはZK証明を生成する必要があります。この証明は、マイナーに対して取引の合法性を証明しながら、ユーザーの身元の匿名性を保護することができます。マイナーは、送信者の具体的な身元を知らなくても、取引を検証し、ブロックチェーンに追加することができます。

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マルチパーティセキュアコンピューティング (MPC): ココンピューティングは漏洩しない

マルチパーティセキュアコンピューティング技術は、機密情報を漏らさずに複数の参加者が安全に共同計算を行う方法を解決するために主に使用されます。MPCは、参加者が自分の入力データを明らかにすることなく、共同で計算タスクを完了することを可能にします。

例えば、アリス、ボブ、キャロルが自分たち三人の平均給与を計算したいが、互いに具体的な給与額を明かしたくない場合、MPC技術を利用して、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をさらに合計して平均値を求めますが、他の人の正確な給与を特定することはできません。

暗号化通貨業界では、MPC技術がより安全なウォレットソリューションの開発に利用されています。一部の取引プラットフォームが提供するMPCウォレットは、秘密鍵を複数の断片に分割し、それぞれをユーザーのスマートフォン、クラウド、取引所などの異なる場所に保存します。この方法は安全性を高めるだけでなく、ユーザーにより便利な復元メカニズムを提供します。

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完全準同型暗号化 (FHE): 暗号化は安全なコンピューティングを外部委託する

全同態暗号化技術が解決するのは、敏感なデータを暗号化する方法であり、暗号化されたデータを信頼できない第三者に渡して補助計算を行わせても、計算結果が元のデータの保有者によって正しく復号できることです。

FHEシステムでは、アリスは自分の元データにノイズを加えて暗号化し、暗号化されたデータをボブに渡して計算処理を行います。ボブは自分の強力な計算力を利用してこれらの暗号化データを操作しますが、データの実際の内容を知ることはできません。最後に、アリスは自分の鍵を使って計算結果を復号化し、真の計算結果を得ます。

FHE技術はクラウドコンピューティング環境でのセンシティブデータ処理において特に重要です。それはデータが処理全体を通じて常に暗号化された状態を維持できることを可能にし、データの安全性を保護するとともに、プライバシー規制の要件に準拠します。

ブロックチェーン分野において、FHE技術はPoSコンセンサスメカニズムや投票システムの改善に利用できます。例えば、FHE技術を使用することで、小規模なPoSネットワークにおいてノードが単純に大きなノードの検証結果に従うことを防ぎ、過度の中央集権化を避けることができます。同様に、分散型ガバナンス投票において、FHEは"票に従う"現象を防ぎ、投票結果がより真の民意を反映するのに役立ちます。

まとめ

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的としていますが、適用シーンや技術の複雑性には違いがあります:

• ZKは主に証明に使用され、権限や身分を検証する必要があるシーンに適しています。
• MPCは、複数の当事者が共同計算することに焦点を当てており、データ協力が必要でありながら各当事者のプライバシーを保護する必要がある状況に適しています。
• FHEは、暗号化データの外部計算に重点を置いており、特にクラウドコンピューティングやAIサービスなどの分野に適しています。

この3つの技術はそれぞれ特徴があり、実現と応用において異なる課題に直面しています。データの安全性と個人のプライバシー保護のニーズが高まる中、これらの暗号化技術は今後ますます重要な役割を果たすでしょう。

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