AIとプライバシー：最新のデータ保護技術とその意義

AI（人工知能）は最近、私の日常生活のあらゆる面でますます重要な役割を果たしています。手元のハードディスクから大規模なデータセンターまで、AIは情報解析、意思決定の支援、生産性向上など、さまざまな形で利用されています。しかし、この技術の急速な普及とともに、プライバシーとデータ保護に関する意見も考えられています。

AIとプライバシー

AIは巨大なデータ量を処理し、解析する能力を持っています。これにより、AIは個人のユーザーの行動パターンを冷静に、パーソナライズされたサービスを提供することが可能になります。個人情報の権利の使用や、ユーザーのプライバシーを侵害するリスクと直接関連しています。

AIシステムは、ユーザーのプライバシーを尊重しながら高品質なサービスを提供するために、適切なデータ保護メカニズムが必要です。ここで、データ保護の最新の進歩について調査してみましょう。

最新のデータ保護技術

その一つが、「ディファレンシャルプライバシー」という概念です。ディファレンシャルプライバシーは、データセットから特定の個人を識別することを正義する手法で、統計的な手法です。これにより、個人のプライバシーが保護されながら、データセット全体から有用な情報を引き出すことが可能になります。

もう一つの重要な技術は、「ホモモーフィック暗号」です。ホモモーフィック暗号は、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことを可能にする技術で、データを# 準同型暗号について書き続ける前に、暗号化に関しては、この分野の最新の開発内容を確実に提供したいと考えています。そこで、検索を実行して最新の情報を取得します。search("準同型暗号化の最新開発")

解読することが不可能な複雑な数学の計算を使用してデータをエンコードする「格子暗号」に基づいています。HEを使用すると、暗号化されたデータを取得し、必要な場所に転送し、そして、それらをすべて行っても、その基本データを一度も知ることができないことが可能です。具体的には、暗号化された数値aとbがある場合、HEを使用すると、a + b =といったc操作が可能になります。そして、a、b、cの実際の値を知らなくても、cを暗号キーを持つ人に返すことができます。

しかし、HEには欠点もあります。それは、計算に大きなコストがかかるため、実際にはほぼ使用できないということです。ただし、最近ではHEの分野において多くの新しい進歩が見られており、これは非常に魅力的です。

IntelとMicrosoftはHEの使用を標準化するために、そのパフォーマンスを改善するために大量の研究を投じています。これにより、ヘルスケア、金融、銀行、政府などの多くの場面で、パートナーや第三者のサービスとパブリックのクラウドで機密データを簡単に共有することが可能になります。これにより、データが露出するリスクなく、それらのサービスを利用できるようになります。

一方、彼は選ばれた平文攻撃（CPA）に対する保護を提供するという一時がありますが、それには注意点があります。また、彼は選ばれた暗号文攻撃（CCA）に対する保護は提供しません。このため、HEの適用性は多くのユースケースにとって重要な課題となっています。ビジネスケースに応じて応答時間が適切であるかどうかは問われます。出力が必要な場合、HE は理想的です。一方、途中の計算が必要な場合、スレッディングを使用するマルチができます。

さらに、インテルはマイクロソフトとともに、常に暗号化され、プライバシーが保護されたデータでの学習を実用化するためのハードウェアとソフトウェアの機械開発を目指すアメリカ防衛高等研究局（DARPA）のプログラムとして、インテルは、最新の完全同型暗号化（FHE）に関連するパフォーマンスのオーバーヘッドを軽減するためのアプリケーション特定型統合回路（ASIC）アクセラレーターの設計を計画しています。アクセラレータが完全に実現すれば、皆さんのCPU駆動型システムを大幅に上回るFHEワークロードの実行能力の向上が期待できます。これにより、暗号文の処理時間を5桁のオーダーで削減することが可能になるかも知れません。

同様に、Nasdaqは、高性能同型暗号化（HE）アプリケーションの計算速度を大幅に向上させるために、Intelの第3世代Xeonスケーラブルプラットフォームの暗号化アクセラレーションを活用しています。加速するために、IntelとNasdaqは、最新の第3世代Intel Xeon Scalable Processorに搭載されている新しいAdvanced Vector Extensions（AVX）512 Integer Fused Multiply Add 命令（AVX512_IFMA）を使用したHE計算の共同開発を行っています。

また、同型暗号化の標準化も進行中です。これにより、HE を実装する組織は、何を期待し、どのように使用するか、いつ使用するかを知ることができます。標準が承認されると、HEの採用が加速すると考えられています。

HE の普及を促進するためには、その使いやすさが鍵となります。現在利用可能なすべてのライブラリ（スキーム）はオープンソースであり、誰でも利用することが可能です。そのためには、優れたC++の開発者と暗号化専門家が必要です。この技術を活用するためには、ツールキットが必要であり、これを簡単に作ることが求められていますが、現在の状態でこの技術を活用するためのチームと研究を持つことができます。

また、ワークフローも重要な側面です。ケースを理解せずにHEを持つことは、非セキュリティな方法での使用につながる可能性があります。それが安全だと思う可能性がありますが、実際にはありません。

そこで、データプライバシーを強化するためには、同型暗号化より広範な採用を促進するための作業が必要です。しかし、嬉しいことに、Intel、Microsoft、Nasdaq、DARPAなどの企業が、彼の使いやすさを向上させるためのエコシステムの一部となっています。

プライバシーとAIの相互作用は、それ自体が非常に広範で複雑なトピックであり、それぞれに大きな影響を与える可能性があるため、慎重に対処する必要があります。の新たな時代を開くことが期待されています。

私たちは、HEがどのように機能し、どのように進化してきたかを見てきましたが、その使用はまだ限定的です。この技術の本当の可能性を引き出すためには、より広範な理解、また、その使用には深い専門知識が必要であり、適切な使用には明確なユースケースと理解が必要です.どのように適用するか理解するための重要なステップです。

彼は、データを共有し、同時にプライバシーを保護する新たな方法を提供します。これは、データ駆動型の社会において非常に重要です。しかし、これらの技術はまだ発展途上であり、そのパフォーマンスと使いやすさにはまだ改善の余地があります。これらの課題を克服するためには、業界全体の協力と、専門家による継続的な研究と開発が必要です。

最後に

AIとプライバシーの関係は、今後も進化し続けていきたいと思います。そして、その進化は、我々のデータをどのように管理し、共有し、保護するかに大きな影響を与えることを考慮します。私たちは、これらのテクノロジーがどのように発展し、どのように利用されるのか見ていく必要があります。そして、その結果、より安全でプライバシーに配慮したデータ共有の未来を実現することができるでしょう。