IBMの研究者たちは、完全準同型暗号化（FHE）のイノベーションを促進するために、FHERMAプラットフォーム上でFHEの課題を公開し始めました。FHEは、医療AIモデルの向上など、多岐にわたる分野での革新的な応用が期待される技術です。この技術は、暗号化されたデータを復号化することなく処理できるため、研究機関間の協力を容易にし、新たな可能性の扉を開きます。
IBMは、2009年にIBM Researchの科学者Craig Gentryが最初の実現可能な完全準同型スキームを紹介して以来、15年間FHEの分野を推進してきました。Gentryが開発した「ブートストラッピング」メカニズムは、暗号化された情報内の「ノイズ」の量をクリーンアップし、減少させることで、FHEの商業的な広範な使用を可能にしました。
FHEは、その最初のスキームが導入されて以来、顕著な進歩を遂げています。理論的な枠組みから実用的な実装への移行は、解決すべき無数の課題によって特徴づけられています。FHEを使用するアプリケーションが既に存在する一方で、コミュニティはFHEをより人気のあるものにし、新しい領域への適用を目指してアルゴリズムの改善とイノベーションを続けています。
FHERMAプラットフォームは、FHE分野におけるイノベーションを促進するために構築されました。このプラットフォーム上では、機械学習やブロックチェーンアプリケーションに遭遇する問題に動機づけられた様々な課題が提示されています。課題の解決策は、openFHEのような既知の暗号ライブラリを使用して記述する必要があります。開発者は、開発を加速し、堅牢で汎用的なコードを容易に記述できるように、IBMのHElayersのような高レベルのライブラリも使用できます。
課題に対する最良の解決策は、Fair Mathから現金賞を受け取るとともに、FHEコミュニティに貢献します。勝者には、現在計画中の特別ワークショップで自分たちの解決策を発表する機会も提供されます。これらの課題の目標は、研究を促進し、FHEを普及させ、効率的で汎用的な暗号プリミティブを開発することです。これは、FHEを使用したプライバシー保護計算に関するIBMのビジョンと一致しています。
【ニュース解説】
完全準同型暗号化（FHE）は、暗号化されたデータを復号化することなく処理することができる技術であり、プライバシーを保護しながらデータ分析や機械学習などの計算を可能にします。この技術は、特に医療AIモデルの向上など、データの機密性が重要な分野での応用が期待されています。IBMの研究者たちは、この分野のイノベーションを促進するために、FHEに関する課題をFHERMAプラットフォーム上で公開し始めました。これにより、研究者や開発者は実際の問題に取り組み、その解決策を共有することができます。
FHEは、2009年にIBMの研究者であるCraig Gentryによって最初の実用的なスキームが提案されて以来、大きな進歩を遂げてきました。しかし、理論から実践への移行には多くの課題があり、FHEのアルゴリズムは常に改善が求められています。FHERMAプラットフォームは、機械学習やブロックチェーンなどの実際のアプリケーションで遭遇する問題に基づいた課題を提供し、解決策の開発を促しています。
FHEの課題に取り組むことは、データのプライバシーを保護しながら、より効率的な計算を可能にする新しい暗号技術の開発に貢献することを意味します。例えば、異なる研究機関が共同で医療データを分析する際に、患者のプライバシーを守りつつ、より精度の高いAIモデルを開発することが可能になります。また、ブロックチェーンの分野では、FHEを利用することで、トランザクションの内容を公開することなく、その正当性を検証することができるようになるかもしれません。
しかし、FHEはまだ実用化に向けて多くの技術的課題を抱えており、計算コストの高さや処理速度の遅さなどが問題となっています。FHERMAプラットフォームでの課題は、これらの問題を解決するためのアイデアやアルゴリズムの開発を刺激することを目的としています。成功した解決策は、FHEコミュニティに貢献し、さらには現金賞を受け取ることができ、特別ワークショップでの発表の機会も得られます。
FHEのような先進的な暗号技術の発展は、プライバシー保護とデータ利活用のバランスを取る上で重要な役割を果たします。一方で、このような技術の普及は、既存のセキュリティ対策や法規制にも影響を与える可能性があり、その適用範囲や規制のあり方についても慎重な議論が必要です。長期的には、FHEが広く採用されることで、データの安全な共有と利用が促進され、新たなビジネスモデルやサービスの創出につながることが期待されています。
from IBM researchers to publish FHE challenges on the FHERMA platform.
