PrivaseaのAIネットワークは、FHE技術でデータ・セキュリティとプライバシーを再定義し、時代をリードする

ChatGPTのデビューをきっかけに、人工知能（AI）ツールが続々と登場し、それぞれが革新的なソリューションを提供している。

しかし、この急増は、データ・プライバシーという重大な懸念も浮き彫りにしている。

AIモデルのトレーニングには膨大な量のデータが必要であり、それは本質的に重大なリスクをもたらす。

プリバシーの出番だ。

Privaseaとその狙いとは？

Privasea AIネットワークは、AIの計算中にデータのプライバシーとセキュリティを優先するために作られた堅牢なフレームワークである。

このネットワークの中核は、完全同型暗号化（FHE）を利用したもので、暗号化されたデータに対して計算を行い、暗号化されていないデータと区別できない結果を得ることを可能にする技術である。

このアプローチにより、機密情報が暗号化されていない状態で明らかにされることなく処理されることが保証される。

FHEを活用することで、Privasea AIネットワークは、機密情報の機密性を維持しながら、様々な主体間での安全なAI共同処理を可能にする。

Privasea'のホワイトペーパー は、機密情報の漏洩を防ぎながら、複数の関係者によるコラボレーションを可能にする機能を強調している：

"生成されるデータ量とデータ駆動型アプリケーションにアクセスするユーザー数が増加するにつれ、プライバシーの保護と計算能力の不足が懸念されている。これらの問題に対する潜在的な解決策の1つが、AI計算ネットワークである。AI計算ネットワークは、データ処理サイクル全体を通して、計算能力を刺激し、プライバシーを維持する効率的な方法を提供できる；

そのクライアント・サーバー・アーキテクチャーは、以下のようにプライバシーとテクノロジーを再定義する：

以下は、FHEによる人間性の証明である。

HESeaライブラリ、Privasea API、Privanetix、Privaseaスマートコントラクトキットです。

ホワイトペーパーにはこう書かれている：

「FHEの実装を容易にするため、PrivaseaにはHESeaと呼ばれる基本的なFHEライブラリが組み込まれています。このライブラリは、足し算、掛け算、さらには機械学習モデルの評価など、暗号化されたデータに対して安全に計算を実行するために不可欠なツールと関数を開発者に提供します。HESeaは、ユーザーがプライバシーを損なうことなくデータの潜在能力を引き出すことを可能にします；

Privasea AIネットワーク・アーキテクチャ

同ネットワークのデータ保護への取り組みは、欧州連合（EU）の一般データ保護規則（GDPR）のような厳しい規制の遵守にも及んでいる。

FHEを含むプライバシーを保護するAI技術を採用することで、組織はこれらの規制を確実に遵守し、AIモデルの学習および推論段階を通じて個人データを保護することができる。

さらに、Privasea AIネットワークは、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に専念している。

AIの処理や推論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漏洩や不正侵入に対する防御を強化する。

機械学習における彼らのプライバシー保護技術は、規制遵守を保証するだけでなく、個人間の信頼を育み、彼らが自信を持ってデータを共有することを促す。

FHEとは何か？

完全同型暗号化（FHE）は、暗号化されたデータ上で複雑な計算を行うことを可能にする変換暗号化手法であり、復号化された結果は、暗号化されていないデータ上で計算が実行された場合に達成されたであろう結果と完全に一致することを保証する。

簡単に言うと、従来のデータ処理では、まずデータを復号化する必要があり、機密情報が暴露され、盗難や悪用のリスクが高まる。

FHEでは、暗号化されたデータを直接計算に使用することができ、復号化が必要になるまで結果は暗号化されたままである。

この機能は、金融、医療、政府部門など、機密データを扱う業界にとって極めて重要である。

暗号技術のリーディングカンパニーであるZama社は、ブロックチェーンとAIのための最先端のFHEソリューションの開発を専門としている。

このパートナーシップは、機械学習のためのエンド・ツー・エンド暗号化における実用的なアプリケーションに焦点を当て、FHE技術を発展させることを目的としている。

PrivaseaとZamaは協力することで、Web3の展望において著名なプロジェクトとなり、この分野における革新とセキュリティを推進することを目指している。

FHEのスペクトルの中で、暗号化スキームは通常3つの異なるカテゴリーに分けられる：

1) 部分的同形暗号化（Somewhat Homomorphic Encryption：SHE）：この方式では、暗号化されたデータ（暗号文）に対して、あらかじめ決められた回数の加算と乗算を行う。

2) 完全同型暗号化（FHE）：このロバストな方式は、暗号文に対する無制限の数の加算・乗算演算をサポートし、復号化を通してその完全性を保持する。

3) 部分的同相暗号化（Partial HE）：このスキームは、暗号文に対して加算または乗算のどちらかの操作を可能にするが、両方は不可能であり、暗号化により特化したアプローチを提供する。

機械学習(ML)とFHEの交差は、プライバシーを保護する計算に革命を起こすことを約束する急成長分野である。

機械学習プロセス

完全同形暗号に基づく機械学習（FHEML）は、機械学習アルゴリズムがFHEスキームの制約内で動作するように適応されるパラダイムを表している。

この革新的なアプローチにより、暗号化されたデータの計算結果が、暗号化されていないデータの計算結果と一致することが保証され、処理された情報の機密性が守られる。

暗号化されたデータに対する計算

FHEMLは、プライバシーやセキュリティを損なうことなく、機械学習アプリケーションが暗号化されたデータを扱えるようにする最前線にいる。

FHEとシームレスに動作するように調整された機械学習アルゴリズムのスイートを包含し、プライバシーに焦点を当てたユースケースの数々を解き放つ。

これには、秘密計算、モデルの暗号化トレーニング、プライベート推論などが含まれる。

FHEMLの進歩は、データのセキュリティを強化するだけでなく、プライバシーが最も重要な領域での機械学習アプリケーションの視野を広げる。

チーム情報

以下はPrivaseaを支えるチームのメンバーである。

デービッド・ジャオ（CEO）

Privaseaの共同設立者兼CEOであるDavid Jiaoは、実績のあるシリアルアントレプレナーである。AIプロジェクトで2000万ドル、ブロックチェーン構想で400万ドルの資金調達に成功している。

ヂュアン・チェン

Zhuan ChengはPrivaseaの暗号専門家。研究チームを率い、暗号製品アーキテクチャとブロックチェーン・ソリューションの設計と開発を監督。

ジェフリー・ドゥアン

イリノイ工科大学で応用数学の教授兼ディレクターを務めるジェフリー・ドゥアンは、Privaseaのチーフ・サイエンス・アドバイザーを務め、暗号アルゴリズムの設計を指導している。

ティン・ガオ

HUSTの准教授であり、Twitterの元シニアMLエンジニアでもあるティン・ガオは、Privaseaのチーフ・データサイエンティスト。FHEMLの研究チームを率いる。

レイ・チェン

レイ・チェンは自動車製品アーキテクチャとデータソリューションを専門とするシニアリサーチャー兼システムアーキテクト。

ノエル・ブラガンザ

マサチューセッツ工科大学（MIT）デザインラボでデジタル製品デザインを学んだノエル・ブラガンザは、Privasea'の製品イノベーションおよびデザインチームを率い、製品体験の向上とデザイン戦略に注力しています。

リュ・シファン

Sifan LüはPrivasea'のエンジニアリングチームの技術コーチです。パイプラインシステムの構築とDevOpsの管理に豊富な経験を持つ。

マーティン・タン

暗号とWeb3の実践者であるマーティン・タンは、Privaseaの共同設立者兼CMOである。2022年以降、複数のWeb3プロジェクトのアドバイザーを務め、インキュベーションラウンドにも参加。

PrivaseaとFhenix、セキュアなAIアプリ開発強化で提携

先週末、イーサリアム開発者を支援するためにFHE暗号を利用するレイヤー2プラットフォームであるFhenixは、Privaseaとの戦略的パートナーシップを開始した。

この協業は、FHE技術を活用した安全なAIアプリケーションの開発を推進することを目的に、両社の独自の専門知識と能力を活用することを目的としています。

PrivaseaとFhenixのシナジー効果により、ブロックチェーンとAI技術の融合による大きな進歩が期待される。

この共同努力は、FHEライブラリーの継続的な開発と、両団体間の相互運用性の確立を包括するものである。

さらに、このパートナーシップは、ハードウェア・アクセラレーションへの取り組みも開始する予定だ。

両プラットフォームは、Zama社が開発したTFHE-rsライブラリを強化するために協力する。

両社のチームは、Privasea'のアプリケーションをFhenix'のL2インフラに統合する態勢を整えている。

さらに、SIMD（Single Instruction, Multiple Data）並列処理とデータパッキングをサポートするCKKS/BGV/BFVのような、追加の同型暗号化スキームを組み込む革新的なメカニズムを探求する。

この統合により、高精度かつ大規模なコンピューティングシナリオのサポートが強化される。

このパートナーシップの結果、無数の製品機会が解き放たれることになる。

アライアンスは、AIを含む最先端のユースケースを市場に導入するためにFHEを活用する。

ソラナ社との協業でImHumanアプリケーションを発表

そして先週初め、Privaseaはその技術をSolanaネットワークに統合し、Solanaブロックチェーン上の最初のProof of Humanアプリケーションとしてデビューを飾った。

Solanaの卓越したパフォーマンスと最小限のレイテンシは、PrivaseaのFHEテクノロジーとAIコンピューティングの要件をサポートする最適なブロックチェーンプラットフォームです。

Solanaブロックチェーン上で動作するPrivaseaのImHumanアプリケーションは、より広範な規模でユーザーIDを検証することができ、ユーザーのプライバシーを保護しながらネットワークのセキュリティと信頼性を確保する。

ImHumanアプリは、ユーザーのバイオメトリックデータを利用して、特徴的なデジタルIDを生成する。

最初に、ユーザーはアプリのフロントカメラを通して顔のベクトルをスキャンしなければならないが、このプロセスは機密データの漏洩を防ぐため、すべてユーザーの端末上で行われる。

その後、データは暗号化され、ユーザの暗号化されたバイオメトリックベクトルを表す非可溶性トークン（NFT）に変換される。

このアプローチは、データを解読することなく複雑な計算を可能にするFHEの特性を活用し、データのセキュリティとプライバシーを維持する。

ユーザーの身元確認プロセスにおいて、ImHumanアプリはユーザーの顔の特徴を再スキャンし、ブロックチェーンに格納された暗号化されたデータと新しく得られたデータを比較する。

また、この手順ではFHE技術を利用し、検証プロセスを通じてデータが暗号化されたままであることを保証することで、データ流出のリスクを効果的に軽減している。

さらに、各ユーザーのNFTは固有のバイオメトリクスから生成されるため、本質的に複製や偽造に強く、シビル攻撃に対する障壁を大幅に高めることができる。

ImHumanアプリケーションを通じて、Privaseaは分散型ネットワークのセキュリティを強化する強力なツールを提供するだけでなく、実世界のシナリオにおける完全ホモモーフィック暗号化技術の実用性を実証している。

このバイオメトリクスに基づく認証方法は、FHEと組み合わされ、分散型ネットワークに安全でプライバシーを尊重したソリューションを提供し、Privasea'のImHumanは、FHE領域で広く採用される可能性のある最初のアプリケーションとして位置づけられる。

エアドロップの報酬を通じてユーザーの参加と継続的な関与にインセンティブを与えることで、ImHumanはその広範なアプリケーションをさらに促進することができる。

この革新的なソリューションは、シビル攻撃に対抗する斬新な戦略を導入し、デジタル領域におけるセキュリティとプライバシーに対するPrivaseaのコミットメントを強調している。

Privasea、FHEML技術でDePINを開拓するため500万ドルの資金を獲得

Binance Labs'の支援をいち早く受けたPrivaseaは、ほんの数ヶ月前に戦略的私募ラウンドを終了した。

OKXベンチャーズ、野村グループのLaser Digital、ソフトバンクのインキュベーターであるTanelabsなどの投資家を集めた今回の資金調達ラウンドは、人工知能とデータセキュリティの分野におけるPrivaseaの地位を大幅に強化するものだ。

このラウンドが成功裏に完了したことで、Privasea'の進歩が促進され、同社はさらに安全で効率的なデータ処理ソリューションを世界中のユーザーに提供できるようになる。

Privasea社は、FHEMLを分散コンピューティング・ネットワークに統合するために、500万ドルのプレシード／シード資金調達ラウンドも獲得している。

この資金調達ラウンドには、Binance Labs、Gate Labs、MH Ventures、K300、QB Ventures、Crypto Times、そしてChainlinkのZakaria (zak) AwesやLuke Shengといった尊敬すべき業界エンジェルなど、テクノロジーやブロックチェーン分野の先見性のある投資家が参加した。

これらの戦略的投資は、データセキュリティとAIに対するPrivaseaの革新的なアプローチに対する一流投資家の信頼を裏付けるものであり、同社をこの分野における先駆者として位置づけています。

Privaseaを支援する投資家のリストは、Privaseaのウェブサイトに掲載されている。ウェブサイト

トークン配布

Privaseaのトークン供給量は10億PRVAである。

ソースクリプトランク

プリバシーの未来へのロードマップ

AIの分野が進化を続ける中、データの質にスポットライトが当たる機会が増えている。

企業はデータ競争で競争優位に立つために、データソースを拡大するだけでなく、コンプライアンスを確保し、ユーザーのプライバシーを尊重する努力を強めている。

これらの企業にとって不可欠なのは、ユーザー情報のセキュリティを損なうことなく、暗号化されたデータに対して計算を実行する方法を見つけることである。

Privaseaは、プライバシーを最優先するソリューション、つまり機密データを保護するために設計されたネットワークを世界に提供します。

要するに、AI技術の進歩は、トレーニングに使われるデータの質と本質的に結びついているのだ。

データ利用がコンプライアンスを守り、プライバシーが守られるのであれば、Privasea Networkの需要は大幅に急増する可能性がある。

プリバシーの次の段階