暗号化されたデータの問題は、それを扱うために復号化しなければならないことです。 そうすることで、暗号化することで保護しようとしたものに対して脆弱になります。 このシナリオに対する強力な解決策があります。それは、ホモモルフィック暗号化（homomorphic encryption）です。 ホモモーフィック暗号化は、プライバシーとセキュリティを保護しながら情報を処理する必要がある組織にとって、最終的には解決策となるかもしれません。 そしてなぜ、これほどまでに変革的なのか。
変革的？
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ホモモーフィック暗号化とは何ですか。 外出先でコーヒー ショップを探すという単純なことでも、コーヒー ショップを探しているという事実、探しているときの場所、時間など、カフェインの欲求を満たすのに役立つ膨大なデータが第三者に開示されます。 もし、この架空のコーヒー検索にホモモルフィック暗号が適用されていれば、これらの情報は第三者やGoogleなどのサービスプロバイダーからは一切見えません。 さらに、コーヒー ショップの場所や行き方に関して、どのような回答が得られたかを知ることもできません。
次のカフェイン中毒を検索するときに公開されるデータを手放すことに抵抗はないかもしれませんが、金融サービスやヘルスケアなど、個人のプライバシーが最も重要な分野では、同形式の暗号化が大きな可能性を秘めています。 このような場合、ホモモルフィック暗号化では、実際のデータの機密情報を保護しながら、分析や処理を行うことができます。
ホモモルフィック暗号化のもうひとつの利点は、現在使われている他の暗号化モデルとは異なり、量子コンピュータによって破られる心配がないということです。
他の暗号化方式と同様に、ホモモーフィック暗号化では公開鍵を使用してデータを暗号化します。 他の暗号化とは異なり、暗号化されたままのデータに対して関数を実行できるように代数的なシステムを使用します。 そして、関数や操作が完了した後、一致する秘密鍵を持つ個人だけが、暗号化されていないデータにアクセスすることができます。 これにより、誰かがデータを使用しているときでも、安全でプライベートなデータを維持することができるのです。
同相暗号化には、部分同相暗号化（暗号化されたデータに対して一部の数学関数しか実行できないようにすることで、機密データを安全に保つ）、ある程度同相な暗号化（決まった回数しか実行できない、限られた操作をサポート）、完全同相暗号化（情報の安全性とアクセスを保つ、同相暗号化のゴールドスタンダード）の 3 種類の主要なタイプがあります。
クレイグ ジェントリー博士は、ホモモルフィック暗号化を、誰でもグローブボックスの中に手を入れて中のものを操作することはできるが、グローブボックスから何かを取り出すことはできないグローブボックスと表現しています。 しかし、グローブボックスから何かを取り出すことはできません。彼らは原材料を手に入れ、ボックスの中で何かを作り出すことしかできないのです。 それが終わると、鍵を持っている人が材料（加工データ）を取り出すことができる。
ホモモルフィック暗号の実用的なアプリケーション
暗号技術者は1978年からホモモルフィック暗号のコンセプトを知っていましたが、ジェントリー博士が卒業論文のために代数的ホモモルフィック暗号システムを作成するまでそのアイデアは進展せず、ジェントリー博士が2009年に最初のホモモルフィック暗号スキームを確立したときが、そのときでした。 前述のように、ホモモーフィック暗号化により、検索エンジンでの検索をよりプライベートなものにすることができますが、データを使用する場合やデータが転送される場合にも、ホモモーフィック暗号化の実用的なアプリケーションは他にもあります。 第三者が結果を検証し、投票データを操作から保護することができます。
規制の厳しい業界では、研究や分析のためにデータをクラウド環境やデータ共有パートナーに安全にアウトソースすることは困難でした。 ホモモルフィック暗号化により、プライバシーを侵害することなくデータの分析が可能になるため、この状況を変えることができるかもしれません。
ホモモルフィック暗号化を使用する上での障壁は何ですか。
ホモモルフィック暗号化を広く採用する上での最大の障壁は、まだ非常に遅く、多くのアプリケーションで使用するには実用的ではない、ということです。 しかし、IBMやマイクロソフトなどの企業や、ジェントリー博士のような研究者が、ホモモルフィック暗号化に必要な計算オーバーヘッドを減らすことによって、プロセスの高速化に熱心に取り組んでいるのです。 私のウェブサイトをチェックする。