サイモン・ン Fhenix の創設者兼 CEO である Guy Itzhaki 氏は、ブロックチェーン アプリケーションのプライバシー強化における完全準同型暗号 (FHE) やゼロ知識 (ZK) 証明などの暗号技術の重要性を強調しています。同氏は、これらのテクノロジーを組み合わせることで、特に分散型金融（defi）において、強力で効率的な暗号化フレームワークにつながる可能性があると指摘しています。この視点は、ZKP と FHE を統合することで、普遍的に適応可能な機密性の高い defi 環境を構築できる可能性があることを示唆する調査研究によって強化されています。
目次
ブロックチェーンとAIの融合
プライバシー ソリューションは、その可能性にもかかわらず、まだブロックチェーンや分散型アプリ (dapp) の中心的な機能にはなっていません。 Itzhaki 氏は、CryptokenTop.com News への回答の中で、開発者とユーザーにもたらす複雑さと不便さが原因であると述べています。同氏は、これらのプライバシー ソリューションをイーサリアム仮想マシン (EVM) と互換性のあるものにし、プログラミング言語である Solidity を FHE 機能で強化して、これらの問題に対処することを提案しています。
ブロックチェーンと AI が交わる中でプライバシーを維持する方法について質問されたイツァキ氏は、最初のステップは新たなリスクについての認識を高めることであると示唆しています。この認識は、開発者がこれらのリスクに対処するアプリケーションを作成する動機になります。同氏はユーザーに対し、安全な実践方法について学び、データ保護を確実にするツールを利用することを推奨している。さらに、Itzhaki 氏は Telegram への回答の中で、Web3 の大量導入が遅れた理由についても詳しく掘り下げています。
CryptokenTop.com ニュースに対するガイ・イザキ氏の反応
Web3 の大量導入の障害について:
Itzhaki 氏は、Web3 の広範な導入に対するいくつかの重要な障壁を特定しています。まず、ブロックチェーン アプリケーションの使用中に一般的に不安感があり、多くの潜在的なユーザーがそれを思いとどまっています。第二に、単純な操作ミスによる資金の損失に代表される、この分野における全体的なユーザー エクスペリエンスが劣悪であることが、大きな障害となっています。最後に、彼は主に犯罪行為との関連により、規制機関と伝統的な市場がもたらす課題を強調しています。 Itzhaki 氏は、FHE テクノロジーが暗号化された計算機能を提供することでこれらの問題に対処でき、それによってセキュリティが強化され、ユーザーの対話が簡素化され、規制への準拠が支援されると示唆しています。
プライバシー技術の共存について:
Itzhaki は、FHE、ZK プルーフ、信頼された実行環境 (TEE) などのさまざまなプライバシー テクノロジの共存について説明します。彼は、FHE と ZKP は両方とも暗号化テクノロジですが、ZKP はデータ検証用、FHE は暗号化されたデータ計算用というように、異なる目的を果たしていると指摘します。彼は、FHE、ZKP、MPC テクノロジーを組み合わせることで、特定のユースケースに合わせた堅牢な暗号化レイヤーを形成できると考えています。
Fhenix と fhEVM について:
Fhenix は、FHE をイーサリアムに導入し、EVM ネットワーク上の暗号化されたデータに対する安全な計算を可能にする先駆的なプロジェクトです。 Itzhaki は、Fhenix が EVM の拡張機能である Zama の fhEVM を使用しているため、開発者は Solidity を使用しながら、FHE をアプリケーションに簡単に統合できると説明しています。このアプローチは、Web3 における新しい暗号化標準を確立すると期待されています。
プライバシー ソリューションの統合について:
Itzhaki 氏は、FHE を開発者とユーザーにとって使いやすくすることの重要性を強調し、これが Fhenix を設計する際の重要な考慮事項でした。目標は、Solidity で FHE 暗号化機能を利用できるようにし、開発者の学習曲線を短縮することです。
FHE の潜在的な使用例:
Itzhaki 氏は、分散型 ID、機密支払い、トラストレス ゲーム、機密情報など、FHE から恩恵を受ける可能性のあるいくつかのアプリケーションについて概説します。彼はカジノ ゲームの例を挙げ、FHE によってカードの価値を明かさずにカードを配布できるようになり、ゲームやその他の分野におけるプライバシー保護アプリケーションの可能性を示しています。
AI とブロックチェーンの融合に対するプライバシーの保護:
オンチェーンのプライバシーを保護するために、Itzhaki 氏は、Web3 の課題に対する意識を高め、ユーザーに知識を身につけてデータ保護ツールを使用するよう奨励することを提案しています。同氏はまた、データの出所を検証するブロックチェーンの機能を活用して、AIが生成したコンテンツと人間が作成したコンテンツを区別できるアプリケーションの開発も予測している。 FHE は、AI トレーニング用のプライベート データ共有を許可することで、AI モジュールを強化する役割も果たせる可能性があります。
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ブロックチェーン プライバシー ソリューションに関するよくある質問 (FAQ)
ブロックチェーンで FHE プルーフと ZK プルーフを組み合わせる意義は何ですか?
完全準同型暗号化 (FHE) 証明とゼロ知識 (ZK) 証明を組み合わせることで、強力で効率的な暗号化フレームワークが作成され、特に分散型金融 (defi) アプリケーションに有益です。
プライバシー ソリューションはどのようにしてブロックチェーンや Dapps に統合できるのでしょうか?
FHE のようなプライバシー ソリューションをブロックチェーンや dapp に統合するには、イーサリアム仮想マシン (EVM) と互換性があり、Solidity などの一般的なプログラミング言語でアクセスできるようにする必要があります。
Guy Itzhaki 氏によると、Web3 の大量導入に対する主な障害は何ですか?
主な障害としては、ブロックチェーン アプリケーションのセキュリティの欠如、ユーザー エクスペリエンスの低下、規制上の課題などが挙げられます。 FHE テクノロジーは、セキュリティを強化し、対話を簡素化することで、これらの問題に対処できます。
Fhenix はブロックチェーンのプライバシーにどのように貢献しますか?
Fhenix は、完全準同型暗号化 (FHE) を利用したレイヤー 2 ソリューションであり、イーサリアムやその他の EVM ネットワーク上の暗号化されたデータの計算を可能にし、オンチェーンのプライバシーを強化します。
ブロックチェーンにおける FHE にはどのような潜在的なユースケースがありますか?
FHE は、分散型 ID、機密支払い、トラストレス ゲーム、機密分散型金融など、データ プライバシーを必要とするさまざまなアプリケーションを実現できます。
AI とブロックチェーンの融合において、ユーザーと開発者はプライバシーにどのように対処すべきでしょうか?
新たなリスクについての意識を高め、これらの課題に対処するアプリケーションを設計し、安全な使用法と個人データ保護ツールについてユーザーを教育することが重要なステップです。
ブロックチェーンプライバシーソリューションの詳細
- フェニックス公式サイト
- イーサリアム仮想マシン (EVM) の概要
- ゼロ知識証明の概要
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