セキュリティプライバシー保護暗号技術

準同態暗号

じゅんどうたいあんごう · Homomorphic Encryption
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準同態暗号は、データを暗号化した状態のまま計算や処理を行える暗号技術です。クラウド等に預けたデータを復号することなく処理できるため、機密情報や個人情報を保護したままAI分析や機械学習に活用できます。データ漏洩リスクを大幅に低減し、医療や金融分野での安全なデータ共有・活用を実現する技術として注目されています。

準同態暗号とは

準同態暗号とは、データを暗号化した状態のままで加算や乗算などの計算を行うことができる暗号技術です。

詳しく解説

暗号化されたデータに対して一定の操作を施すと、復号した結果が元のデータに対して計算を行った結果と一致する性質を持ちます。従来の暗号方式ではデータ処理の際に一旦復号する必要があり、メモリ上でのデータ漏洩リスクが存在しました。近年では加算と乗算の双方を無限回行える完全準同態暗号の研究が進み、安全にデータを扱う秘密計算の基盤として、プライバシー保護機械学習などの領域で重要性が高まっています。

具体例・使われ方

例えば、患者のゲノムデータを暗号化したままクラウドに送信し、クラウド側で復号することなく病気の予測を行う例が挙げられます。また、競合する企業同士が顧客データを互いに開示することなく、暗号化したデータを持ち寄って共同で機械学習モデルを構築する用途にも活用されます。

似た用語との違い

一般的な暗号化方式(共通鍵暗号や公開鍵暗号など)はデータの保存や通信時の保護を目的としており、計算処理を行うには復号して平文に戻す必要があります。これに対し準同態暗号は計算中のデータそのものを保護できます。また、データを加工して個人を特定不能にするデータ匿名化とは異なり、計算結果を正確に復号できる点が異なります。

注意点

最大の課題は計算コストと処理速度の遅さです。暗号化した状態での演算は通常の平文処理に比べて大幅に時間がかかるため、リアルタイムなレスポンスが求められる処理には適していません。また、方式によっては加算のみあるいは乗算のみといった特定の演算しかサポートしていない場合があるため、用途に応じた技術の選定が必要です。

更新日時: 2026年9月7日 16:41