256ビット暗号の安全性とは？：英語学習ノート

In the main video on cryptocurrencies,

暗号通貨に関するメインの動画で、

I made two references to situations

私はある状況について2回言及しました。

where, in order to break a given piece of security, 文法

セキュリティの一部を破るためには、

you would have to guess a specific string of 256 bits. 文法

特定の256ビットの文字列を推測しなければならないという状況です。

One of these was in the context of digital signatures フレーズ

一つはデジタル署名の文脈で、

and the other in the context of a cryptographic hash function.

もう一つは暗号学的ハッシュ関数の文脈でした。

For example, if you want to find a message 文法

例えば、SHA-256ハッシュが

whose SHA-256 hash is some specific string of 256 bits,

特定の256ビットの文字列になるメッセージを見つけたい場合、

you have no better method than to just guess and check random messages. 文法

ランダムなメッセージを推測して確認するより他に良い方法はありません。

And this would require, on average, フレーズ

そしてこれには、平均して

2 to the 256 guesses.

2の256乗回の推測が必要になります。

Now, this is a number so far removed from anything 文法

さて、これは私たちが普段扱うどんなものからも

that we ever deal with that it can be hard to appreciate its size.

かけ離れた数字であり、その大きさを実感するのは困難です。

But let's give it a try. フレーズ

しかし、試してみましょう。

2 to the 256 is the same as 2 to the 32

2の256乗は、2の32乗を

multiplied by itself eight times.

8回掛け合わせたものと同じです。

Now, what's nice about that split is that 2 to the 32 is 4 billion, 文法

この分割の良いところは、2の32乗が40億になることです。

which is at least a number we can think about,

これは少なくとも私たちが想像できる数字ですよね？

right? It's the kind of thing you might see in a headline.

ニュースの見出しでも見かけるような数字です。

So, all we need to do is appreciate what 文法

つまり、私たちがすべきことは、

multiplying 4 billion times itself

40億をそれ自身と

eight successive times really feels like.

8回連続で掛け合わせるとどうなるかを想像することです。

As many of you know,

皆さんの多くが知っているように、

the GPU on your computer can let you run a whole bunch of computations 語彙

コンピューターのGPUは大量の計算を

in parallel, incredibly quickly.

並列して驚くべき速度で実行できます。

So, if you were to specially program a GPU to run a cryptographic hash function over and over, 解説

なので、もし暗号学的ハッシュ関数を何度も実行するようにGPUを特別にプログラミングしたとしたら、

a really good one might be able to do a little less than a billion hashes per second.

本当に優れたものであれば、1秒間に10億回弱のハッシュ計算ができるかもしれません。

And let's say that you just take a bunch of those and 話の流れ

そして、それらをたくさん集めて、

cram your computer full of extra GPUs フレーズ

コンピューターにGPUを詰め込み、

so that your computer can run 4 billion hashes per second.

1秒間に40億回のハッシュ計算ができるようにしたとしましょう。

So, the first 4 billion here is going to represent

すると、ここでの最初の40億は、

the number of hashes per second per computer.

コンピューター1台あたりの1秒間のハッシュ数を表します。

Now, picture 4 billion of these GPU-packed computers.

次に、このGPUを詰め込んだコンピューターが40億台あると想像してください。

For comparison, 話の流れ

比較のために言っておくと、

even though Google does not at all make their number of servers public,

Googleはサーバー数を全く公開していませんが、

estimates have it somewhere in the single-digit millions. 文法

推定では数百万台と言われています。

In reality, most of those servers are going to be much less powerful than our imagined GPU-packed machine.

実際には、それらのサーバーのほとんどは、私たちが想像したGPU満載のサーバーよりもはるかに性能が低いはずです。

But let's say that Google replaced all of its millions of servers with a machine like this, フレーズ

しかし、仮にGoogleが数百万台のサーバー全てをこのようなマシンに置き換えたとすると、

then 4 billion machines would mean about a thousand copies of this souped-up Google. 語彙

40億台のマシンは、この強化版Googleの約1000個分に相当します。

Let's call that 1 kilo-Google worth of computing power. 解説

この計算能力を、1キロ・グーグル（kilo-Google）と呼びましょう。

There's about 7.3 billion people on Earth.

地球上には約73億人の人がいます。

So, next, imagine giving a little over half of every individual on Earth

次に、地球上のすべての個人の半分強の人々に、

their own personal kilo-Google.

それぞれ自分専用のキロ・グーグルを与えたと想像してください。

Now, imagine 4 billion copies of this Earth.

そして、この地球のコピーが40億個あると想像してください。

For comparison,

比較として、

the Milky Way has somewhere between 100 and 400 billion stars.

天の川銀河には1000億から4000億個の星があります。

We don't really know,

本当のところは分かりませんが、

but the estimates tend to be in that range. フレーズ

推定値はその範囲に収まる傾向があります。

So, this would be akin to a full 1% of every star in the galaxy 語彙

つまり、これは銀河系内のすべての星のちょうど1％が

having a copy of Earth

地球のコピーを持っていて、

where half the people on that Earth

その地球の半数の人々が

have their own personal kilo-Google.

個人用のキロ・グーグルを持っていることに相当します。

Next, try to imagine 4 billion copies of the Milky Way.

次に、天の川銀河のコピーが40億個あると想像してみてください。

And we're going to call this

これを私たちは

your giga-galactic supercomputer running about 2 to the 160 guesses every second.

毎秒約2の160乗回の推測を実行する、あなたのギガ銀河スーパーコンピューターと呼ぶことにしましょう。

Now, 4 billion seconds,

さて、40億秒は

that's about 126.8 years.

約126.8年です。

4 billion of those,

それが40億個あると、

well, that's 507 billion years,

そう、それは5070億年となり、

which is about 37 times the age of the universe.

宇宙の年齢の約37倍になります。

So, even if you were to have your GPU-packed kilo Google per person 文法

つまり、あなた一人につきGPU満載のキロ・グーグルを持つ

multi-planetary giga-galactic computer guessing numbers for 37 times the age of the universe,

複数惑星にまたがるギガ銀河コンピューターが、宇宙の年齢の37倍の間数字を推測し続けたとしても、

it would still only have a 1 in 4 billion chance フレーズ

正解を引き当てる確率は

of finding the correct guess.

まだ40億分の1しかないのです。

By the way,

ちなみに、

the state of Bitcoin hashing these days is that all of the miners put together 解説

今日のビットコインのハッシュ計算の現状は、すべてのマイナーを合わせると、

guess and check at a rate of about 5 billion billion hashes per second. フレーズ

毎秒約500京（5 billion billion）回のハッシュのペースで推測と確認を行っています。

That corresponds to 1/3 of what I just described as a kilo-Google. フレーズ

これは、私が先ほど説明した1キロ・グーグルの3分の1に相当します。

This is not because there are actually billions of GPU-packed machines out there, 文法

これは実際に何十億台ものGPU搭載マシンが存在するからではなく、

but because miners actually use something that's about a thousand times better than a GPU.

マイナーたちが実際にGPUの約1000倍も優れたものを使用しているからです。

Application-specific integrated circuits. 文化背景

特定用途向け集積回路（ASIC）です。

These are pieces of hardware specifically designed for Bitcoin mining,

これらはビットコインマイニングのために特別に設計されたハードウェアで、

for running a bunch of SHA-256 hashes and nothing else.

多くのSHA-256ハッシュを実行すること以外には何もできません。

Turns out, there's a lot of efficiency gains to be had 解説

つまり、汎用計算の必要性を捨て、

when you throw out the need for general computation 句動詞

集積回路をただ一つのタスクのためだけに設計すれば、

and design your integrated circuits for one and only one task.

大きな効率向上が得られることがわかっているのです。

Also, on the topic of large powers of 2 話の流れ

また、私自身が

that I personally find it hard to get my mind around, 慣用句

理解するのが難しいと感じている「2の大きな累乗」という話題についてですが、

this channel recently surpassed 2 to the 18th subscribers.

最近、このチャンネルの登録者数が2の18乗を超えました。

And to engage a little more with some sub-portion of those 2 to the 18 people,

その2の18乗人のうちの一部の方々と少しでも交流を深めるために、

I'm going to do a Q&A session.

Q&Aセッションを行う予定です。

I've left a link in the description to a Reddit thread

概要欄にRedditのスレッドへのリンクを貼っておきました。

where you can post questions and upvote the ones that you want to hear answers to. 文化背景

そこで質問を投稿し、答えを聞きたい質問に「いいね」を押してください。

And probably in the next video or on Twitter or something like that, 意図と語調

おそらく次の動画か、Twitterなどで、

I'll announce the format in which I'd like to give answers. 文法

どのように回答するか、その形式を発表する予定です。

See you then.

それではまた。