おいお前ら、分散型WebことWeb3。まだそんな夢見てる奴、まさか、いねーよなぁ？ ビットコインのマイナーが偏ってる！！イーサの分散性は云々。…正直そういう〇〇は分散してない系の批判は飽きたよ。てか分散性なんてもう誰も気にしてないしな。だから、もっと簡単な欠陥を指摘させてもらうぜ。 ブロックチェーン技術で何か人のためになっているサービスある？これよ、これ。 よく聞くのはウクライナへの募金に！とかブロックチェーンゲームで途上国の人が仕事を得てる！とか。アルゼンチンで使われてる！とか。 スケール小さくね？ それにな。まずアルゼンチンで使われてるのはUSDTだろ？アメリカ様々じゃねえか。打倒ドルの野望はどうしたんだよ！いいか、初心を忘れてる奴は危機感持った方がいいぜ。は？ライトニングがある？あんなの使えねぇよ。Liquidity Managementとかめんどいし、口座作ったらデフォで受け取りで

通信ベンチャーのフリービットと、藤田学園大学を運営する藤田学園は2024年5月20日、医療データの管理・活用に関する共同研究を進める基本合意書を締結したと発表した。フリービットが持つWeb3技術と日本最大規模の医療ビッグデータを持つ藤田学園のノウハウを持ち寄り、信頼性や安全性を確保したデータ管理の技術を確立する。 共同研究には藤田医科大学にあるヘルスケアデータアーキテクチャーセンターが参加する。フリービットが運用するイーサリアム互換のブロックチェーンを使い、約150万件の医療データを持つ藤田医科大学病院のノウハウを生かし、分散型で信頼性を保った医療データを収集・管理できるデータ基盤を開発する。個人を認証する仕組みとしてマイナンバーカードも活用する。 2者が共同研究する医療データ基盤は、特定サービスに依存せずにデータの信頼性や安全なやり取りを確保する「Trusted Web」の考え方に基づい

アメリカ司法省は、2500万ドル(約38億円)相当の仮想通貨・イーサリアムを不正に入手したとして、20代の男性2人を起訴したと発表しました。起訴状によると、2人はマサチューセッツ工科大学(MIT)の卒業生で仮想通貨についての高度な知識を持っており、ブロックチェーンの取引プロセスに不正アクセスしてイーサリアムの不正入手に成功したとのことです。 Office of Public Affairs | Two Brothers Arrested for Attacking Ethereum Blockchain and Stealing $25M in Cryptocurrency | United States Department of Justice https://www.justice.gov/opa/pr/two-brothers-arrested-attacking-ethereum

こんにちは、富士榮です。 ちょっと前に某所でダメダメな認証系の技術実装ってなんだろうねぇ、、という話をしていたことをXで呟いたところ、色々とご意見を頂けましたのでまとめて書いておきます。

英語の「Authentication」を整理する ここからは先ほどの分類で言うところの「ユーザ認証」としての「認証」、つまり英語の「Authentication」に該当する「認証」について、さらに整理を進めていきます。 先ほど、「ユーザ認証」を「システムを利用しようとしているユーザを、システムに登録済みのユーザかどうか識別し、ユーザが主張する身元を検証するプロセス」と説明しました。「ユーザの識別」と「身元の検証」はユーザ認証に欠かせませんが、実際は他にも「ユーザの有効／無効状態の確認」や「検証に成功した場合の身元の保証（アクセストークンの発行等）」などの処理も一般的にユーザ認証のプロセスには含まれます。 ここで冒頭の「○○認証」を振り返りましょう。パスワード認証、SMS認証、指紋認証、顔認証は実はここで言うユーザ認証には該当せず、ユーザ認証中の一処理である「身元の検証」を担っていることがお

概要 かなり学術よりの論文にはなりますが、マイクロソフトリサーチは格子暗号ベースの準同型暗号を用いたライブラリ開発に力を入れています。 そのなかで、秘密計算の応用先としてかなりニーズが高いものが、「マルチキー」を用いた格子暗号です。これは、複数のデータオーナーがそれぞれ異なる秘密鍵を持ちデータを暗号化して共有した際に、別々の鍵で暗号化されたデータ同士の演算を行うことができる工夫のことです。これにより、暗号化してデータ共有をし、その共有されたデータを１つのビッグデータとして解析を行いつつ、計算結果をデータオーナー同士の同意のもとで復号できます。その結果、複数のデータオーナーはもともと秘密鍵を共有する必要がなく、共有するデータを共有先に見られる心配はありません。あくまでもオーナー同士で同意して復号される対象は、お互いの暗号文を計算した結果出てくる暗号文です。 参考文献 今回読んで見たのが、マイ

NECなど3社は2月18日、データを暗号化したまま分析する「秘密計算」の普及を目的として「秘密計算研究会」を立ち上げたと発表した。発足時の参加企業はNEC、デジタルガレージ、ソフトウェア開発企業のレピダム（東京都渋谷区）。関連企業や研究機関などと協力し、技術の評価基準作りや情報発信に取り組む。 暗号化したデータは通常、一度復号しないと計算処理ができない。秘密計算は暗号化データのまま統計分析などを行える技術で、機密性の高いデータをクラウドサービスや複数の組織間などで安全に扱う方法として期待されている。 一方で秘密計算には「秘密分散」や「準同型暗号」など多数の方式が存在し、それぞれ独立に研究開発が進められてきたという。そのため、安全性や性能などを評価する基準が存在しなかった。NECらはこうした状況が社会実装の妨げになっているとして、研究会を立ち上げた。 秘密計算はさまざまな分野で活用が期待され

秘密計算エンジニアを始めて３年が経った。（ついに機械学習モデルの暗号状態での学習について言及します。）encryptionニューラルネットワーク暗号技術準同型暗号格子暗号 @kenmaroです。 普段は主に秘密計算、準同型暗号などの記事について投稿しています。 秘密計算に関連するまとめの記事に関しては以下をご覧ください。 秘密計算エンジニアを始めて１年が経った。 秘密計算エンジニアを始めて２年半が経った。 概要 準同型暗号という技術についていろいろと記事を書いてきて、もう３年が経とうとしています。 このアドベントカレンダーをきっかけとしてこれまで書いてきた記事などをまとめ、 準同型暗号ベースの秘密計算の現状はどのような感じなのか どこに研究が向かおうとしているのか 私が考える一番の社会実装の難しさはどこにあるのか ということについてまとめていきたいと思います。 初めに 準同型暗号は、暗号化