準同型暗号（じゅんどうけいあんごう）

最終更新：2026/4/25

準同型暗号は、暗号化されたデータのまま演算を行い、その結果を復号すると、平文同士で演算を行った結果と一致する暗号方式である。

別名・同義語同型暗号暗号化計算

ポイント

この暗号方式により、データを復号せずに処理できるため、プライバシー保護が重要な場面での利用が期待されている。計算処理をクラウドに委託する際のセキュリティ確保に役立つ。

概要

準同型暗号（Homomorphic Encryption: HE）は、暗号化されたデータのまま演算処理を実行できる暗号技術です。従来の暗号技術では、データを処理する前に復号する必要がありましたが、準同型暗号を用いることで、暗号化された状態のまま演算が可能となり、セキュリティと利便性を両立できます。

歴史

準同型暗号の概念は1978年にロバート・リベストらが提案しましたが、実用的な速度で処理できる方式の開発は長く困難でした。2009年にクレイグ・ジェンツェンバーグが、より効率的な準同型暗号方式を提案し、この分野の研究が大きく進展しました。その後、様々な改良が加えられ、現在では一部の用途で実用化が進んでいます。

種類

準同型暗号には、以下の種類があります。

部分準同型暗号 (Partially Homomorphic Encryption: PHE)：加算または乗算のいずれか一方のみが可能な暗号方式です。RSA暗号やElGamal暗号などが該当します。
ほぼ準同型暗号 (Somewhat Homomorphic Encryption: SHE)：加算と乗算の両方が可能ですが、演算回数に制限がある暗号方式です。
完全準同型暗号 (Fully Homomorphic Encryption: FHE)：加算と乗算を任意の回数だけ実行できる暗号方式です。計算能力の制約が課題となっています。

用途

準同型暗号は、以下のような用途が考えられています。

プライバシー保護計算：医療データや金融データなど、機密性の高いデータを暗号化されたまま分析・処理できます。
クラウドコンピューティング：データを暗号化してクラウドに保存し、クラウド上で暗号化されたまま演算処理を実行できます。
安全な機械学習：暗号化されたデータを用いて機械学習モデルを学習させることができます。

今後の展望

準同型暗号は、セキュリティとプライバシー保護の観点から、今後ますます重要性が高まると予想されます。計算速度の向上や、より使いやすいライブラリの開発などが課題であり、今後の研究開発に期待が寄せられています。