# 暗号通貨市場のダイナミクスと準同型暗号のテクニカル分析10月13日現在、いくつかの主要な暗号資産の議論の熱度と価格動向は異なる様相を呈しています。ビットコインは先週の議論回数が12.52Kで、前週に比べてわずかに0.98%減少しましたが、日曜日の価格は63916ドルに達し、前週に比べて1.62%上昇しました。イーサリアムの議論熱度は上昇し、3.45%増の3.63K回となりましたが、その価格は4%下落し、2530ドルにまで下がりました。TON通貨の注目度は明らかに低下しており、議論回数は12.63%減少して782回となり、価格もわずかに0.25%下落して5.26ドルとなりました。同型暗号化(FHE)は暗号学の分野における最前線の技術として、徐々に広範な関心を集めています。その核心的な利点は、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことができ、復号化プロセスが不要であるため、プライバシー保護とデータ処理に強力なサポートを提供します。この技術は、金融、医療、クラウドコンピューティング、機械学習など、複数の分野で潜在的な応用価値を持ち、特に高度なデータ機密性が求められるシーンで際立っています。! [AI + FHE準同型暗号化の商業的価値を理解する](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-f1c87624e42082c5ac07b0233416e404)FHEの応用シーンは非常に幅広いです。例えば、企業間のデータ協力において、一社は他社の計算リソースを利用してデータを分析しつつ、データ内容の機密性を保つことができます。金融や医療などデータの感度が非常に高い業界では、FHEのプライバシー保護メカニズムが特に重要です。クラウドコンピューティングと人工知能の急速な発展に伴い、データセキュリティがますます焦点の問題となっており、FHEはこれらの分野で多者安全計算を実現し、各者がプライベート情報を漏らすことなく協力を完了することができます。Web3エコシステムにおいて、FHEはゼロ知識証明やマルチパーティ計算、信頼実行環境などの技術と共に主要なプライバシー保護ソリューションを構成しています。他の方法と比較して、FHEは複雑な計算タスクのサポートに優れ、暗号化されたデータに対してさまざまな操作を行うことができ、復号化する必要がありません。しかし、FHEは計算コストが高く、スケーラビリティが悪いなどの課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でのパフォーマンスを制限しています。! [AI + FHE準同型暗号化の商業的価値を理解する](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-bfb466f31abe426a233e56548024697a)FHEが実際の応用で直面する主な障害には、次のようなものがあります:大規模計算に必要なリソースの消費が巨大であり、未暗号化計算と比較して、そのオーバーヘッドが著しく増加します;複雑な非線形操作のサポートが限られており、これは深層ニューラルネットワークなどのAIアプリケーションに関与する際にボトルネックとなります;マルチユーザーシナリオでは、システムの複雑性が急激に上昇し、鍵管理やアーキテクチャ設計の難易度が増します。それにもかかわらず、FHEと人工知能の組み合わせは依然として巨大な可能性を示しています。現在のデータ駆動の時代において、AI技術はさまざまな分野で広く応用されていますが、データプライバシーの問題は常にユーザーの関心の焦点となっています。FHEはAIにプライバシー保護ソリューションを提供し、センシティブなデータがクラウドで処理される際に常に暗号化された状態を保つことができます。これはGDPRなどのデータ保護規制を遵守する企業にとって特に重要です。! [AI + FHE準同型暗号化の商業的価値を理解する](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-fa273a3b2bec77ddcb023405308ad7e4)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を保護するために使用されており、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、プライバシートランザクションの審査などの側面が含まれます。現在、複数のプロジェクトがFHE技術を活用してプライバシー保護の実現を進めています。例えば、ある企業はTFHE技術に基づいたソリューションを開発し、ブール演算と低ビット長整数演算に特化し、ブロックチェーンとAIアプリケーション向けのFHE開発スタックを構築しました。また、他のプロジェクトはブロックチェーンネットワークのニーズに応えるために新しいスマートコントラクト言語とFHEライブラリを開発しました。! [AI + FHE準同型暗号化の商業的価値を理解する](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-0caacb096692f642de7c7b437c5ee068)いくつかのプロジェクトは、FHEをAI計算ネットワークにおけるプライバシー保護に応用することに取り組んでおり、さまざまなAIモデルをサポートしています。さらに進んだプロジェクトもあり、FHEと人工知能を組み合わせて、分散型でプライバシーを保護するAI環境を提供しています。イーサリアムエコシステムでは、FHE RollupsやFHE CoprocessorsをサポートするLayer 2ソリューションも登場しており、EVMに互換性があり、Solidityで書かれたスマートコントラクトをサポートしています。! [AI + FHE準同型暗号化の商業的価値を理解する](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-23e33c3437f67ab07a13b6eeb5cf66e7)全体として、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保護において顕著な利点を持っています。現在、商業化応用においては依然として計算コストが高く、スケーラビリティが悪いといった問題に直面していますが、ハードウェアアクセラレーションとアルゴリズムの最適化を通じて、これらの障壁は徐々に克服される見込みです。ブロックチェーン技術の継続的な発展に伴い、FHEはプライバシー保護と安全な計算分野においてますます重要性を増すと期待されており、将来的に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ブレークスルーをもたらすでしょう。! [AI + FHE準同型暗号化の商業的価値を読む](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-6e01fcb6851890b844cc5da0230bdfe6)
ビットコイン価格上昇 同型暗号化技術はプライバシー保護の新たな突破口となる可能性がある
暗号通貨市場のダイナミクスと準同型暗号のテクニカル分析
10月13日現在、いくつかの主要な暗号資産の議論の熱度と価格動向は異なる様相を呈しています。ビットコインは先週の議論回数が12.52Kで、前週に比べてわずかに0.98%減少しましたが、日曜日の価格は63916ドルに達し、前週に比べて1.62%上昇しました。イーサリアムの議論熱度は上昇し、3.45%増の3.63K回となりましたが、その価格は4%下落し、2530ドルにまで下がりました。TON通貨の注目度は明らかに低下しており、議論回数は12.63%減少して782回となり、価格もわずかに0.25%下落して5.26ドルとなりました。
同型暗号化(FHE)は暗号学の分野における最前線の技術として、徐々に広範な関心を集めています。その核心的な利点は、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことができ、復号化プロセスが不要であるため、プライバシー保護とデータ処理に強力なサポートを提供します。この技術は、金融、医療、クラウドコンピューティング、機械学習など、複数の分野で潜在的な応用価値を持ち、特に高度なデータ機密性が求められるシーンで際立っています。
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FHEの応用シーンは非常に幅広いです。例えば、企業間のデータ協力において、一社は他社の計算リソースを利用してデータを分析しつつ、データ内容の機密性を保つことができます。金融や医療などデータの感度が非常に高い業界では、FHEのプライバシー保護メカニズムが特に重要です。クラウドコンピューティングと人工知能の急速な発展に伴い、データセキュリティがますます焦点の問題となっており、FHEはこれらの分野で多者安全計算を実現し、各者がプライベート情報を漏らすことなく協力を完了することができます。
Web3エコシステムにおいて、FHEはゼロ知識証明やマルチパーティ計算、信頼実行環境などの技術と共に主要なプライバシー保護ソリューションを構成しています。他の方法と比較して、FHEは複雑な計算タスクのサポートに優れ、暗号化されたデータに対してさまざまな操作を行うことができ、復号化する必要がありません。しかし、FHEは計算コストが高く、スケーラビリティが悪いなどの課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でのパフォーマンスを制限しています。
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FHEが実際の応用で直面する主な障害には、次のようなものがあります:大規模計算に必要なリソースの消費が巨大であり、未暗号化計算と比較して、そのオーバーヘッドが著しく増加します;複雑な非線形操作のサポートが限られており、これは深層ニューラルネットワークなどのAIアプリケーションに関与する際にボトルネックとなります;マルチユーザーシナリオでは、システムの複雑性が急激に上昇し、鍵管理やアーキテクチャ設計の難易度が増します。
それにもかかわらず、FHEと人工知能の組み合わせは依然として巨大な可能性を示しています。現在のデータ駆動の時代において、AI技術はさまざまな分野で広く応用されていますが、データプライバシーの問題は常にユーザーの関心の焦点となっています。FHEはAIにプライバシー保護ソリューションを提供し、センシティブなデータがクラウドで処理される際に常に暗号化された状態を保つことができます。これはGDPRなどのデータ保護規制を遵守する企業にとって特に重要です。
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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を保護するために使用されており、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、プライバシートランザクションの審査などの側面が含まれます。現在、複数のプロジェクトがFHE技術を活用してプライバシー保護の実現を進めています。例えば、ある企業はTFHE技術に基づいたソリューションを開発し、ブール演算と低ビット長整数演算に特化し、ブロックチェーンとAIアプリケーション向けのFHE開発スタックを構築しました。また、他のプロジェクトはブロックチェーンネットワークのニーズに応えるために新しいスマートコントラクト言語とFHEライブラリを開発しました。
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いくつかのプロジェクトは、FHEをAI計算ネットワークにおけるプライバシー保護に応用することに取り組んでおり、さまざまなAIモデルをサポートしています。さらに進んだプロジェクトもあり、FHEと人工知能を組み合わせて、分散型でプライバシーを保護するAI環境を提供しています。イーサリアムエコシステムでは、FHE RollupsやFHE CoprocessorsをサポートするLayer 2ソリューションも登場しており、EVMに互換性があり、Solidityで書かれたスマートコントラクトをサポートしています。
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全体として、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保護において顕著な利点を持っています。現在、商業化応用においては依然として計算コストが高く、スケーラビリティが悪いといった問題に直面していますが、ハードウェアアクセラレーションとアルゴリズムの最適化を通じて、これらの障壁は徐々に克服される見込みです。ブロックチェーン技術の継続的な発展に伴い、FHEはプライバシー保護と安全な計算分野においてますます重要性を増すと期待されており、将来的に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ブレークスルーをもたらすでしょう。
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