分散型AIアプリケーションの未来：PrivaseaがDePIN AI計算力クラウドソーシングで革命をリード

AIの次の時代の解放：Privaseaの画期的な暗号化がデータを保護し、グローバルな革新を促進する

AI技術モデルが成熟するにつれ、AIはAI生成コンテンツ、自動運転、医療、ビッグデータ分析、自動車製造など、様々な分野に広く適用されるようになっています。計算と分析を行うことで、AIは特定のシナリオでタスクを知的に実行し、生産性と作業効率を大幅に向上させることができます。

しかし、AI計算から得られる効率向上には、データ漏洩のリスクが伴います。AI計算には、分析と実行に必要な様々な分野のデータが必要です。

しかし、このデータには医療記録、金融情報、個人識別情報、自動車製造データパラメータなど、個人のプライバシーや取引の秘密が関わる場合があり、AI時代のデータセキュリティについての懸念が高まっています。

例えば、昨年、MicrosoftのAI研究チームがユーザー情報、チャット記録、電子メールなどの大量の機密情報を誤って漏洩させたことがありました。この事件はさらにエスカレートすることはありませんでしたが、多くのテクノロジー企業にAIデータセキュリティに関連する問題を再検討させるきっかけとなりました。

別の例として、AI生成コンテンツの優れた能力で知られるChatGPTモデルは、イタリアのデータ保護当局によって、GDPRに違反してユーザーデータを不正に収集していたと非難されました。今年3月25日に公開されたChatGPTの一時的なサービス停止に関する調査報告書では、OpenAIがこの事件の間にChatGPT Plusユーザーデータの約1.2％が漏洩した可能性があることを認めました。

Privaseaは、Fully Homomorphic Encryption（FHEML）に基づく機械学習スキームを導入しました。これにより、AIはデータを復号化せずに処理および分析することができ、AI計算や機械学習プロセス中のデータ漏洩のリスクを排除します。

このスキームは、欧州連合の一般データ保護規則（GDPR）を含む様々な規制要件に準拠しています。同時に、DePINクラウドファンディング計算力ネットワークを構築することで、Privaseaはネットワークに必要な大量の計算リソースを強力にサポートしています。

Privaseaはデータプライバシー保護、AIおよび機械学習計算、計算力供給、コンプライアンスの新しいバランスを見出しました。

最近、Privaseaプロジェクトは、革新的なFHEMLソリューションのおかげで、AIおよびDePIN分野、暗号化市場で注目を集めています。このプロジェクトは、Binance LabsやMH Ventureなどの投資家からのシード資金調達と、OKX Ventures、Nomura GroupのLaser Digital、およびSoftBankのバックアップを受けたインキュベーターTanelabsによる最近の戦略的な私募ラウンドを含む、2回の戦略的な資金調達を確保しました。

この記事の目的は、Privaseaプロジェクトをさらに紹介し、読者の理解を深めることです。

FHE技術は、AI分野におけるプライバシーリークリスクを排除するための重要な解決策と見なされる理由は何ですか？

Fully Homomorphic Encryption（FHE）は、暗号化の形態で、暗号化されたデータ上での計算を可能にするものです。これは、データが数学的な構造に変換され、データが暗号化されたままで計算が可能になることを意味します。

その結果、データを暗号化した状態で処理および分析し、その計算結果も暗号化されます。これらの暗号化された結果は、安全にデータ所有者に返されます。

データ所有者は唯一、最終的な結果を復号化して表示できる人物です。

このアプローチの主な利点は、これが提供する前例のないデータプライバシーのレベルであり、特にAI計算と機械学習の分野に適しています。例えば、AIアプリケーションでは、ユーザーはクラウドサービスプロバイダーや他の不正な第三者が自分の機密情報にアクセスすることを心配せずに、暗号化されたデータをAIやクラウドシステムにアップロードして保存および計算することができます。

さらに、データが送信中に傍受された場合でも、対応する復号化キーがないと、攻撃者はデータの内容を理解することはできません。

Zero-Knowledge Proofs（ZKP）、Secure Multi-Party Computation（MPC）、Trusted Execution Environment（TEE）などの他のプライバシーソリューションと比較して、FHEはAI分野でのデータプライバシー構築により適しています。暗号学の宝石と見なされ、多くの人にとって最終解決策と見なされています。

ただし、FHEには課題もあります。暗号化されたデータ上で単純な算術演算でも、その複雑な数学的構造のために非常に複雑になります。

このような構造を維持するには、膨大な計算リソースが必要であり、必要な広範な計算リソースにはかなりのコストがかかります。幸いなことに、Privaseaは、FHEに直面する計算リソースの課題に対処するために、DePINシステムの開発を通じて取り組んでおり、AIでのFHEの広範な採用を容易にしています。

Privasea: FHEMLソリューションに基づくDePIN AIコンピューティングネットワーク

前述したように、Privaseaネットワークは、FHEML技術に基づき、ブロックチェーンインセンティブレイヤーを組み込んで、分散型ソースから計算リソースを継続的に取得することを目指しています。その目標は、AIにおける潜在的なデータプライバシーの問題に対処し、最も安全なAI MLソリューションになることです。

同時に、Privaseaのオフチェーンのプライバシーソリューションは、欧州連合の一般データ保護規則（GDPR）を含むコンプライアンス機能に対応しています。

Privaseaネットワークシステムには、安全でプライベートなAI機能を提供する4つの重要なコンポーネントが含まれており、協力して機能します：

• Privasea FHE パイプライン

  Privasea FHEパイプラインは、Privaseaネットワークの中核コンポーネントであり、プロジェクトのニーズにより適合するようにZamaのTHFE-RSライブラリに基づいて構築されています。zamaのTHFE-RSライブラリの強力な機能を活用して、Privasea FHEライブラリは、ユーザーデータプライバシーを保護する安全かつ効率的な完全同型暗号化ソリューションを提供します。

• Privasea API

  Privasea AIネットワークへのゲートウェイであるPrivasea APIは、開発者がアプリケーションにプライバシー保護AI機能を統合するためのアプリケーションプログラミングインターフェースを提供します。このコンポーネントは、さまざまなツールや機能を通じてネットワークとのシームレスなやり取りを可能にします。

• Privanetix

  Privanetixは、暗号化されたデータの安全かつ効率的な処理を促進するために、多数のノードの集合力を活用する分散型のコンピューティングノードのネットワークです。これらの高性能コンピューティングノードは、重要な機械学習アルゴリズムを安全に実行するために協力して働きます。Privanetixの各ノードは、さまざまなタスクモデルに適したFHEMLパイプラインを備えており、暗号化されたデータでの推論操作を高効率で実行し、データの機密性を維持しながら協力型AIアプリケーションをサポートします。

• Privasea スマートコントラクトスイート

  Privaseaスマートコントラクトシステムは、Privanetixノードにインセンティブを与え、その登録と貢献を追跡し、計算を検証し、適切に報酬を分配します。スマートコントラクトを利用することで、このメカニズムは透明性と公正さを確保し、ネットワーク内での参加を積極的に促進し、計算パフォーマンスを保証します。さらに、経済的要因に基づいてPrivanetixノード間で悪意のある行動を防止します。これらのシステムにより、Privaseaは安全で効率的なAI計算ネットワークを構築し、データの機密性と計算リソースの効果的な利用を促進しています。

このシステムにより、Privaseaはユーザーのプライバシーと分散型計算リソースの間で、AI計算と機械学習（ML）の新しいバランスを見つけました。そのソリューションは効率性と使いやすさを特徴とし、暗号化やプログラミングスキルを持たないユーザーでも簡単にネットワークにアクセスし、ナビゲートすることができます。

これにより、専門知識がなくてもプライバシーを保護したAI計算を行うことが可能です。

Privaseaネットワークを使用することで、ユーザーは簡単に自分のデータやモデルをFHEで暗号化してPrivasea AIネットワークにアップロードすることができます。アップロードされた後、彼らは自分のデータを暗号化された状態で機械学習やその他の計算を行うためにネットワークの分散型計算リソースにアクセスすることができます。

ネットワークは、ニューラルネットワーク、決定木、クラスター分析などのさまざまな計算モデルをサポートしており、これらはネットワーク上で一般に利用可能なものか、ユーザーが提供するものです。

FHEに基づくネイティブのプライバシーと計算能力に加えて、Privasea AIネットワークは分散型ストレージチェーンBNB Greenfieldとも統合されます。これにより、エコシステム内のデータはBNB Greenfieldを介して分散的に保存され、ユーザーは自分のデータに絶対的なコントロールを持ち、柔軟性を持って利用することができます。

ユーザーは、個人のモデル（公開されたものまたは暗号化されたもの）をネットワークにアップロードして分散型ストレージに保存することができます。暗号化された結果はユーザーに返されるか、FHEキー変換機能を使用して他の人と共有することができます。

これにより、暗号化されたデータの安全な共有方法が提供され、データ価値の循環が促進され、ユーザーのプライバシーが保護され、データ共有が促進されます。

この統合は、データプライバシー、コントロール、共有が中心となるより強固なエコシステムへの一歩を示しています。Privaseaの革新的なアプローチにより、ユーザーはAI計算のための安全な環境を利用でき、データの完全性と機密性が維持されたまま、プロセスの効率性や拡張性を損なうことなく利益を得ることができます。

FHEML技術、分散型コンピューティングネットワーク、スマートコントラクトシステムの組み合わせにより、Privaseaは、データ漏洩やプライバシー違反の懸念なしにAI計算を行う未来を構築しています。これにより、AIアプリケーションのセキュリティが向上するだけでなく、医療、金融などのデータプライバシーが重要視される分野でのAI技術の研究、開発、実装に新しい道を開くことができます。

Privaseaは、AIとデータプライバシーの分野における貢献が、単なる技術進化に留まらず、安全でプライバシーを重視した計算を大切にするコミュニティとエコシステムの構築にも関わっています。FHE（Fully Homomorphic Encryption）技術の利用障壁を下げ、DePINネットワークを通じて必要な計算リソースを提供することで、Privaseaはプライバシー重視のAIソリューションの採用をより幅広い範囲の組織に実現可能にしています。

要するに、PrivaseaはAIにおけるデータプライバシーと計算効率の課題に対処するだけでなく、AIコンピューティングの新しいパラダイムを築いています。この新しいパラダイムは、プライバシー、セキュリティ、そしてオープンで分散化された計算リソースへの取り組みを特徴としており、その結果、PrivaseaはAI技術のフルポテンシャルを社会の利益のために解き放つための先頭に立っています。

コンプライアンス重視のオフチェーンデータ計算ソリューション

暗号化業界は常にプライバシーの方向性を模索してきましたが、現在のほとんどの暗号化プライバシーシステムは主にオンチェーンのプライバシーに焦点を当てています。しかし、これらのシステムはしばしば反マネーロンダリング（AML）やテロ資金供与（CTF）などの多くの国の法的規制に対応できません。

Zcash、Monero、Dashなどの初期の探検家は、非チューリング完全システムでありながら、コインミキシング、Zero-Knowledge Proofs（ZKP）、リング署名などを通じてトランザクション層でプライバシーを確立し、匿名取引を実現しました。チューリング完全システムでは、Secret NetworkやOasis Networkなどのプライバシーに焦点を当てたブロックチェーンは、Trusted Execution Environments（TEE）を利用し、FhenixやIncoなど、Privaseaと類似したFHEソリューションを使用する他のブロックチェーンも、オンチェーンのプライバシーが特徴です。

しかし、オンチェーンのプライバシーはユーザーのプライバシーを効果的に公開から保護できますが、これらの技術を使用することで、データにアクセスしたり監査したりすることが難しくなります。特に、合法的な規制要件でも、それがブロックチェーンに記録された後のデータへのアクセスが難しくなることがあります。

これはコンプライアンスの問題を引き起こし、既存の法的枠組みに挑戦する可能性があります。

Privaseaネットワークは、オフチェーンのプライバシーを特徴としており、オンチェーンでの完全な検閲抵抗ではなく、監査可能性の必要性とのバランスを取っています。このアプローチは、暗号技術を通じてユーザーデータのプライバシーを厳密に保護するだけでなく、必要に応じてコンプライアンスに対応する監査をサポートしています。

同時に、Privaseaネットワークは、EUの一般データ保護規則（GDPR）など、さまざまな法的規制を満たすことができます。GDPRは個人データの収集、処理、保存に厳しい要件を定めています。

Privaseaのオフチェーンプライバシー機能により、組織は個人データの保護をAIモデルのトレーニングや推論プロセス中に行い、人間のID情報データを収集することなく、プライバシーを保護する人工知能技術を利用できます。これは、Worldcoinと同様です。

また、Privaseaネットワークのもう1つの重要な目標は、ユーザーの機密データを不正アクセスから保護することです。AIの計算と学習中に機密データを暗号化することで、ネットワークはデータ侵害や不正侵入に対する堅牢なバリアとして機能し、暗号技術を通じてデータプライバシーのセキュリティをさらに向上させます。

Privaseaシステムの潜在的な使用例

Privaseaのソリューションは、データとプライバシー保護のための検証と計算分析が必要なさまざまなシナリオと高度に統合される可能性があります。潜在的なシナリオには、バイオメトリクス、医療、金融、セキュアなクラウドデータコンピューティング、匿名投票システムなどがあります。

バイオメトリクス

Privaseaの技術ソリューションを活用した最初の生体認証（顔認識）アプリケーションが市場に登場する予定です。この顔認識アプリケーションでは、クライアントはユーザーのデバイスに安全に埋め込まれており、FHE技術に基づく暗号化によってクライアントキーが保護されています。

これにより、サーバーデータの計算プロセスは常に暗号化されたままとなり、個人情報が保護されたままで暗号化された顔の比較を可能にします。

この例では、ユーザーがクライアントを介して顔の特徴写真をアップロードすると、システムは元の画像を送信しません。代わりに、これらはローカルで暗号化されたベクトルに変換され、固有の属性を保持します。

これらのベクトルは、クライアントキーによって安全に暗号化され、厳重な保護のためにPrivaseaネットワークの強化されたバックエンドサーバーに送信されます。これにより、元の画像が保護され、ユーザーがPrivasea AIデータベースを信頼できるようになります。

ユーザーが別の画像と顔のマッチングを行う場合、クライアントはローカルで顔の特徴を抽出し、保護のために埋め込みベクトルを暗号化してサーバーに安全に送信します。サーバーは、データの機密性を維持しながら、暗号文ドメイン内で顔のマッチングアルゴリズムを実行します。

詳細な処理の後、サーバーは暗号化された結果を提供し、それを特定のクライアントキーで復号してマッチを確認できます。

したがって、ユーザーの顔データはPrivaseaに保存された状態で（実際にはこの暗号化されたデータは分散して保存されています）、始めから終わりまで暗号化された形で存在します。顔の比較は、FHEスキームに基づいて暗号化された状態で完了され、元の顔データが漏洩することなくデータのセキュリティが確保されます。

このアプローチに基づいて、Proof of HumanやSecure KYCなどの類似のアプリケーションシナリオがさらに導出される可能性があります。

ヘルスケア

Privaseaネットワークの潜在的な応用例には、医用画像処理が含まれます。例えば、高性能な計算リソースを使用して医用診断画像を分析することが挙げられます。

Privaseaネットワークシステムを使用することで、医療関係者や研究者は分散コンピューティングリソースのネットワークを利用して医用画像を処理でき、患者データのプライバシーとセキュリティを維持できます。

例として、放射線科医がPrivasea AIネットワークを使用して研究のための大規模な医用画像データセットを処理するケースが考えられます。ネットワークは処理の負荷を複数のノードに分散し、結果を集約して分析の精度を向上させることができます。

処理および分析フェーズでは、患者データが暗号化され、プライバシーが保護されます。

X線やMRIなどの医用画像データは、FHEスキームを使用して暗号化され、暗号化された形式で保存または送信されることがあります。Privasea AIは暗号化された医用画像を処理し、AI処理のための分散コンピューティングリソースのネットワークを提供します。

この方法により、患者データのプライバシーが効果的に保護されるとともに、効果的なAIモデルのトレーニングも可能になるかもしれません。医療処理が完了した後、暗号化された医用画像は医療関係者が使用できるように復号化されます。

FHE暗号化とPrivasea AIネットワークを組み合わせることで、医用画像を安全かつ効率的に処理し、患者データのプライバシーを保護しながら行うことができます。このシステムは、医用画像分野における拡張可能でコスト効果の高いソリューションを提供するだけでなく、患者の信頼をさらに高めることが期待されます。

先端技術の導入は、医療の効率と標準の向上にもつながると考えられています。

ファイナンス

金融部門では、PHEスキームとPrivasea AIネットワークを基にしたPrivaseaネットワークが、銀行取引やローン審査などの様々なシナリオにおけるプライバシー保護を確立することができます。これにより、金融機関がビジネスの処理をより正確かつ効率的に行い、コストを大幅に削減することが期待されます。

Google Cloud サービス

PrivaseaがGoogle Cloud Web3 Startup Programに含まれていることで、PrivaseaのFHEベースのプライバシー機能とPrivasea AIネットワークがGoogle Cloudサービスにさらに統合され、さらなる潜在的な用途に役立つことが期待されています。

エンクリプション（暗号化）

FHE技術分野のリーディングカンパニーとして、Privaseaは暗号技術のさらなる普及を推進することに常に取り組んでいます。今年の3月末までに、PrivaseaはZamaやIncoなどの主要なWeb3 FHEスタートアップと協力し、”Web2およびWeb3のFHEの研究、開発、および応用促進にコミットする”をテーマとしたクローズドドアの学術セミナーを開催する予定です。

このシリーズの技術会議は3年連続で開催され、FHE技術の革新において常に突破を達成しています。

将来の展望

AI 技術の進化において、潜在的なデータプライバシーの侵害リスクは大きな障害となっています。多くの人が、AI の進展が現行のデータ法律や規制に挑戦しており、効率向上をもたらすAI技術が多くの潜在的なアプリケーションシナリオで効果的に実装されることが難しいと考えています。

また、計算リソースの不足も、AI モデルの効率的なトレーニングやAI 技術の普及において大きなボトルネックとなっています。

FHEML スキームを活用した Privasea システムは、オフチェーンプライバシーを通じて暗号化されたデータで直接複雑な計算をサポートし、様々なシナリオでデータプライバシーの保護を提供するとともに、監査可能であり、さまざまなデータ規制に準拠しています。同時に、分散型コンピューティングネットワーク Privanetix を導入し、さまざまなコンピューティングノードを引き寄せて、DePIN 方式でインセンティブ層を介して分散型計算リソースをネットワークに供給することで、Privasea は Web3 に向けた計算力クラウドファンディングネットワークを構築しています。

このネットワークにより、FHE 暗号化操作とAI モデルのトレーニングおよび計算に連続的に計算リソースを供給し、DePIN AI 計算力クラウドファンディングの新しい革命を牽引しています。

Privasea ネットワークの進展により、FHE スキームが広範囲に採用され、暗号化分野でのプライバシー構築の主流ソリューションとなることが期待されています。これにより、AI 技術はデータプライバシーを確保し、データ規制に準拠し、法的枠組みに適応し、さまざまなシナリオに深く統合され、人間の生産性を向上させるツールとして広く採用されるようになります。

さらに、Privasea ネットワークは、プライバシーとコンプライアンスを特徴とするデータ価値循環システムを構築しています。データオーナーに真のデータ主権を確立することで、彼らは自分たちのデータの価値をコントロールできるようになり、データ価値システムの新しいパラダイムを生み出しています。

この基盤に基づいて、Privasea は兆のアプリケーション市場で新たな価値を持続的に示しています。