デジタル化された世界で、暗号技術は個人データのプライバシーをどのように保護するのか？

2025.02.06

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デジタル化された世界で、暗号技術は個人データのプライバシーをどのように保護するのか？

AIの発展が急激に進むにつれ、プライバシー保護を強化する一方で、プライバシーと検証可能性の関係はさらに複雑化している。

2025.02.06 - 09:47:32

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AIの発展が急激に進むにつれ、プライバシー保護を強化する一方で、プライバシーと検証可能性の関係はさらに複雑化している。

著者：Defi0xJeff、steak studio マネージャー

翻訳：zhouzhou、BlockBeats

編集者の注：本稿では、ゼロ知識証明（ZKP）、信頼できる実行環境（TEE）、完全準同型暗号（FHE）など、プライバシーとセキュリティを強化する複数の技術について重点的に取り上げており、これらの技術がAIおよびデータ処理においてどのようにユーザーのプライバシー保護、データ漏洩防止、システムセキュリティの向上に貢献しているかを紹介しています。また、Earnifi、Opacity、MindVなどの事例を通じて、リスクフリーな投票やデータの暗号化処理の実現方法を示しつつ、計算負荷や遅延といった課題にも言及しています。

以下は原文内容（読みやすくするために若干編集されています）：

データの需要と供給が急増する中、個人が残すデジタルフットプリントはますます広範囲にわたり、個人情報が悪用されたり、許可なくアクセスされるリスクが高まっています。すでにケンブリッジ・アナリティカ事件のような個人データ漏洩の事例も見られます。

まだご確認いただいていない方は、シリーズの第一回をご覧ください。そこでは以下のトピックを扱いました：

・データの重要性

・AIによるデータ需要の増加

・データ層の出現

欧州のGDPR、カリフォルニア州のCCPA、そして世界中の他の地域の規制により、データプライバシーは倫理的問題にとどまらず、法的要件となっています。これにより企業はデータ保護を確実に行う必要があります。

AIの発展が加速する中で、AIはプライバシー保護を強化する一方で、プライバシーと検証可能性の領域をさらに複雑化しています。たとえば、AIは不正行為の検出を支援できますが、「ディープフェイク」技術の実現も可能にし、デジタルコンテンツの真偽を検証することを難しくしています。

利点

・プライバシー保護型機械学習：フェデレーテッドラーニングにより、センシティブなデータを集約せずに端末上で直接AIモデルを訓練でき、ユーザーのプライバシーを守れます。

・AIはデータを匿名化または擬名化するために利用でき、個人に遡及しにくくしながらも分析用途に使えるようにします。

・AIはディープフェイクの拡散を検知・抑制するツールの開発に不可欠であり、デジタルコンテンツの検証可能性（およびAIエージェントの真偽の検出／検証）を保証します。

・AIはデータ処理の実践が法的基準に適合していることを自動的に保証でき、検証プロセスをよりスケーラブルにします。

課題

・AIシステムは通常、膨大なデータセットを必要とするため、データの使用・保存・アクセス方法が不透明になりがちで、プライバシー上の懸念を引き起こします。

・十分なデータと高度なAI技術があれば、本来匿名化されているはずのデータセットから個人を再識別できる可能性があり、プライバシー保護が損なわれます。

・AIが非常にリアルなテキスト、画像、動画を生成できるため、真のものとAIで偽造されたものを区別することが困難になり、検証可能性が脅かされます。

・AIモデルはだまされたり操作されたりする可能性があります（敵対的攻撃）。これはデータの検証可能性やAIシステム自体の整合性を損ないます（Freysa、Jailbreakなどのケースが示す通り）。

こうした課題が、AI、ブロックチェーン、検証可能性、プライバシー技術の急速な発展を後押ししており、それぞれの技術の長所を活かした統合が進んでいます。以下のような技術の台頭が見られます：

・ゼロ知識証明（ZKP）

・ゼロ知識トランスポート層セキュリティ（zkTLS）

・信頼できる実行環境（TEE）

・完全準同型暗号（FHE）

1. ゼロ知識証明（ZKP）

ZKPは、ある当事者が別の当事者に対して、特定の情報を知っていること、あるいはある命題が正しいことを、その証明以外の情報を一切開示せずに証明できる仕組みです。AIはこの特性を利用して、データそのものを明かさずに、データ処理や意思決定がある基準を満たしていることを証明できます。優れたケーススタディとしてgetgrass ioが挙げられます。Grassは、アイドル状態のインターネット帯域幅を利用してパブリックWebページのデータを収集・整理し、AIモデルの訓練に使用しています。

Grass Networkは、ユーザーがブラウザ拡張機能またはアプリケーションを通じてアイドル帯域幅を提供できるようにしています。この帯域幅はパブリックWebページのデータスクレイピングに使用され、その後AI訓練に適した構造化データセットへと処理されます。このスクレイピングプロセスはユーザーが実行するノードによってネットワーク内で行われます。

Grass Networkはユーザーのプライバシーを重視し、個人情報ではなくパブリックデータのみを収集しています。また、ゼロ知識証明を用いてデータの完全性と出所を検証・保護し、データの改ざんを防ぎ、透明性を確保しています。すべてのデータ収集から処理までの取引は、Solanaブロックチェーン上の独立型データアグリゲータによって管理されています。

もう一つの優れたケーススタディはzkMeです。

zkMeのzkKYCソリューションは、KYC（顧客確認）プロセスをプライバシーを守りながら行うという課題に対応しています。ゼロ知識証明を活用することで、zkKYCはプラットフォームがユーザーの身元を検証できる一方で、機微な個人情報を露出することなく、コンプライアンス維持とユーザーのプライバシー保護を両立しています。

2. zkTLS

TLS = 標準的なセキュリティプロトコルで、2つの通信アプリケーション間のプライバシーとデータ完全性を提供します（通常HTTPSの「s」と関連付けられます）。zk + TLS = データ転送時のプライバシーとセキュリティの強化。

優れたケーススタディとしてOpacityNetworkがあります。

OpacityはzkTLSを活用して、安全かつプライベートなデータストレージソリューションを提供しています。zkTLSを統合することで、Opacityはユーザーとストレージサーバー間のデータ転送が機密性を保ち、改ざん防止されることを確保し、従来のクラウドストレージサービスに内在するプライバシー問題を解決しています。

ユースケース―給与前払い取得：Earnifiは、App Storeでのランキングで急上昇し、特に金融カテゴリでトップに位置するアプリであり、OpacityNetworkのzkTLSを利用しています。

・プライバシー：ユーザーは銀行明細書などの機微な銀行情報や個人データを開示することなく、貸出業者や他のサービスに自分の収入や雇用状況を提示できます。

・セキュリティ：zkTLSの利用により、これらの取引が安全で検証済みかつプライベートな状態を保ちます。ユーザーが全財務データを第三者に委ねる必要がなくなります。

・効率性：従来の給与前払いプラットフォームには煩雑な検証プロセスやデータ共有が必要な場合が多いですが、このシステムはそれらに関連するコストと複雑さを削減します。

3. TEE

信頼できる実行環境（TEE）は、通常の実行環境と安全な実行環境との間にハードウェアによる分離を提供します。これは現在、AIエージェントにおける最も著名なセキュリティ実装の一つであり、エージェントが完全に自律的であることを保証します。「123skely」のaipool tee実験によって普及しました。これはTEEを活用したプレセールイベントで、コミュニティが資金をエージェントに送信し、エージェントが予め定めたルールに基づいてトークンを自律的に発行します。

marvin tongのPhalaNetwork：MEV保護、ai16zdaoのElizaOSとの統合、および検証可能な自律型AIエージェントとしてのAgent Kira。

fleekのワンクリックTEEデプロイ：使いやすさの簡素化と開発者へのアクセシビリティ向上に焦点を当てています。

4. FHE（完全準同型暗号）

データを一度も復号せずに、暗号化された状態のまま直接計算を実行できる暗号方式です。

優れたケーススタディとしてmindnetwork xyzとその独自のFHE技術／ユースケースがあります。

ユースケース―FHEリステイキング層とリスクフリー投票

FHEリステイキング層
FHEを使用することで、リステイキングされた資産は暗号化されたまま保持され、秘密鍵が露呈することがなくなるため、セキュリティリスクが大幅に低減されます。これはプライバシーを確保しつつ、取引の検証も可能にします。

リスクフリー投票（MindV）
ガバナンス投票は暗号化されたデータ上で実施され、投票が私的かつ安全に保たれ、買収や強要のリスクが軽減されます。ユーザーはリステイキングされた資産の保有を通じて投票権（vFHE）を得ることで、ガバナンスと直接的な資産の露出を切り離します。

FHE + TEE
TEEとFHEを組み合わせることで、AI処理に対して強力なセキュリティ層を構築できます：

・TEEは、外部の脅威から計算環境内の操作を保護します。

・FHEは、プロセス全体を通して操作が常に暗号化データ上で行われることを保証します。

1億ドルから10億ドル以上の取引を扱う機関にとって、フロントランニング、ハッキング、取引戦略の暴露を防ぐために、プライバシーとセキュリティは極めて重要です。

AIエージェントにとっては、この二重の暗号化によりプライバシーとセキュリティが強化され、以下の分野で非常に有用です：

・機微な訓練データのプライバシー

・内部モデルの重みの保護（逆工学／IP盗難防止）

・ユーザーのデータ保護

FHEの主な課題は依然として、計算が非常に重いために生じる高いオーバーヘッドにあり、エネルギー消費と遅延の増加につながります。現在の研究では、ハードウェアアクセラレーション、ハイブリッド暗号技術、アルゴリズム最適化などの手法を探求し、計算負担を軽減して効率を高めようとしています。そのため、FHEは計算量が少なく、遅延が許容される用途に最も適しています。