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

AIの次の時代を切り開く：Privaseaの画期的な暗号化がデータを保護し、グローバルなイノベーションを促進する理由

AI技術モデルの成熟が進むにつれ、AIはAI生成コンテンツ、自動運転、ヘルスケア、ビッグデータ分析、自動車製造など、さまざまな分野で広く応用されている。AIは計算や分析を行うことで、特定のシナリオにおける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る。

しかし、AIによる計算の効率化には、データ漏洩のリスクが伴う。AIの計算には、その分析と実行を促進するために様々な分野のデータが必要である。しかし、このデータには、医療記録、財務情報、個人識別情報、自動車製造データ・パラメーターなど、個人データや企業秘密が含まれる可能性があり、AI時代のデータ・セキュリティに対する懸念が高まっている。

例えば昨年、マイクロソフトのAI研究チームが、ユーザー情報、チャット記録、電子メールを含む大量の機密情報を誤って流出させた。この事件はそれ以上拡大することはなかったが、多くのテクノロジー企業がAIのデータ・セキュリティに関する問題を再検討するきっかけとなった。別の例としては、卓越したAI生成コンテンツ能力で知られるChatGPTモデルが、GDPRに違反してユーザーデータを違法に収集しているとしてイタリアデータ保護局から告発されたことがある。今年3月25日に発表されたChatGPTの一時的なサービス中断に関する調査報告書の中で、OpenAIは、ChatGPT Plusのユーザーデータの約1.2％がこの事件の間に流出した可能性があることを認めた。

PrivaseaはFHEML（Fully Homomorphic Encryption）に基づく機械学習スキームを導入し、AIがデータを復号化することなく処理・分析できるようにすることで、AIの計算や機械学習プロセスにおけるデータ漏洩のリスクを排除している。この方式は、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る。同時に、DePINクラウドファンディングの計算力ネットワークを構築することで、Privaseaはネットワークが必要とする実質的な計算資源を強固にサポートする。Privaseaは、データ保護、AIと機械学習の計算、計算能力供給、コンプライアンスにおいて新たなバランスを見出した。

最近、Privaseaプロジェクトは、その革新的なFHEMLソリューションにより、AIやDePINの分野だけでなく、暗号化市場でも注目を集めている。このプロジェクトは、Binance LabsやMH Ventureなどの投資家から500万ドルのプレシード/シード資金を調達し、最近ではOKX Ventures、野村グループのLaser Digital、ソフトバンクが支援するインキュベーターTanelabsが参加する戦略的第三者割当増資を含む2ラウンドの戦略的資金調達を確保している。

本稿では、Privaseaプロジェクトについてさらに紹介し、読者のPrivaseaに対する理解を深めることを目的とする。

なぜFHE技術がAI分野のデータ漏洩リスクを排除する重要なソリューションと考えられているのか？

完全同型暗号化（FHE）とは、暗号化されたデータに対して計算を実行できるようにする暗号化の一形態である。つまり、データは暗号化されたまま、計算を可能にする数学的構造に変換される。その結果、暗号化された状態でデータを処理・分析することが可能になり、計算結果も暗号化される。これらの暗号化された結果は、データ所有者に安全に返され、所有者だけが解読して最終結果を見ることができる。

このアプローチの主な利点は、前例のないレベルのデータ・セキュリティを提供することであり、特にAI計算や機械学習分野に適している。例えば、AIアプリケーションでは、クラウド・サービス・プロバイダーやその他の無許可の第三者が機密情報にアクセスすることを心配することなく、ユーザーは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、保存や計算を行うことができる。さらに、送信中にデータが傍受されたとしても、対応する復号化キーがなければ、攻撃者はデータの内容を理解することができない。

ゼロ知識証明（ZKP）、Secure Multi-Party Computation（MPC）、Trusted Execution Environment（TEE）といった他のソリューションと比較すると、FHEはAI分野における自己完結型データ・ソリューションの構築に適している。FHEは暗号技術の至宝とされ、多くの人が最終的な解決策とさえ考えている。

しかし、FHEには課題もある。暗号化されたデータに対して実行すると、その複雑な数学的構造により、単純な算術演算でさえ非常に複雑になる。このような構造を維持するためには膨大な計算リソースが必要であり、必要とされる膨大な計算パワーは多大な計算リソースコストをもたらします。幸いなことに、PrivaseaはDePINシステムの開発を通じてFHEが直面する計算資源の課題に対処しており、AIにおけるFHEの普及を促進しています。

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、FHEML技術に基づき、ブロックチェーンのインセンティブレイヤーを組み込んだPrivaseaネットワークは、分散化されたソースから計算リソースを継続的に取得することを目的としている。その目標は、AIにおける潜在的なデータ漏洩問題に対処し、最も安全なAI MLソリューションとなることである。同時に、Privaseaのオフチェーン自己保管データソリューションは、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を満たしている。

Privaseaのネットワークシステムには、4つの重要なコンポーネントが含まれており、協働しながら安全でプライベートなAI機能を提供する：

• Privasea FHEパイプライン
  – Privasea FHE パイプラインは、Privasea ネットワークのコアコンポーネントであり、Zama の THFE-RS ライブラリをベースに構築され、プロジェクトのニーズに合わせて特別に調整されています。zamaのTHFE-RSライブラリの強力な機能を活用し、Privasea FHEライブラリは安全で効率的な完全同形暗号化ソリューションを提供し、ユーザーデータを保護します。
• Privasea API
  – Privasea AIネットワークへのゲートウェイであるPrivasea APIは、FHE AI機能をアプリケーションに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フェースを開発者に提供します。このコンポーネントは、様々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相互作用を促進します。
• 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的なパワーを利用するコンピューティングノードの分散型ネットワークです。これらの高性能コンピューティングノードは、主要な機械学習アルゴリズムを安全に実行するために連携します。Privanetixの各ノードは、様々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に対して高効率で推論演算を実行することができ、データの機密性を維持しながら協調的な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、ノードの登録と貢献を効果的に追跡し、計算を検証し、それに応じて報酬を分配します。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、公平性を保証し、ネットワーク内の参加を積極的に促し、計算パフォーマンスを保証します。さらに、経済的要因に基づくPrivanetixノード間の悪意ある行動を防止します。

このシステムにより、PrivaseaはAI計算と機械学習（ML）において、ユーザーの自己保管データと分散型計算リソースの間に新たなバランスを見出した。そのソリューションは効率性と使いやすさを特徴としており、暗号技術やプログラミング技術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、操作することができる。これにより、専門知識がなくてもFHE AI計算を行える。

Privaseaネットワークを使えば、ユーザーはデータやモデルをFHEで簡単に暗号化し、Privasea AIネットワークにアップロードすることができます。アップロード後は、ネットワークの分散型計算リソースにアクセスし、暗号化された状態のデータに対して機械学習やその他の計算を実行することができる。このネットワークは、ニューラルネットワーク、決定木、クラスター分析など、様々な計算モデルをサポートしており、ネットワーク上で公開されているものや、ユーザーが提供したものなどが利用できる。

FHEに基づき、Privasea AIネットワークは分散ストレージチェーンBNB Greenfieldとも統合される。つまり、エコシステム内のデータをBNB Greenfieldを通じて分散保管することができ、ユーザーにデータの絶対的なコントロールと柔軟な利用を可能にする。ユーザーは、公開・暗号化を問わず、個人モデルをネットワークにアップロードし、分散保存することができる。暗号化された結果は、ユーザーに返却することも、FHE鍵変換機能を使って他のユーザーと共有することもできます。これはさらに、暗号化されたデータを共有するための安全な方法を提供し、データ価値のサイクルを促進し、ユーザーデータを保護し、データ価値の共有を促進する。

Privaseaの革新的なアプローチにより、ユーザーはAI計算のためのセキュアな環境から恩恵を受けることができ、そこではデータの完全性と機密性が維持され、関連するプロセスの効率性やスケーラビリティを損なうことはない。。

FHEML技術、分散型計算ネットワーク、スマートコントラクトシステムを組み合わせることで、Privaseaは、データ侵害や違反の脅威が迫ることなくAI計算を実施できる未来を作り出そうとしている。これは、AIアプリケーションのセキュリティを強化するだけでなく、医療、金融などの繊細な分野におけるAI技術の研究、開発、実装に新たな道を開くものでもある。

AIとデータ保護の分野に対するPrivaseaの貢献は、技術そのものだけでなく、安全な計算を重視し優先するコミュニティとエコシステムを育成することでもある。FHE技術を利用するための参入障壁を下げ、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はより幅広い事業体がFHE AIソリューションを採用することを可能にしている。

要約すると、PrivaseaはAIにおけるデータ保護と計算効率という当面の課題に取り組んでいるだけでなく、AIコンピューティングの新しいパラダイムへの道を切り開いている。このパラダイムは、セキュリティへのコミットメントと、計算リソースへのオープンで分散型のアプローチによって定義される。このように、PrivaseaはAIにおける革命の最前線に立っており、オープンなコラボレーションが社会の向上のためにAI技術の可能性を最大限に引き出すために融合している。

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

Privaseaネットワークは、オフチェーンデータ保護を特徴としており、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のバランスをとっている。このアプローチは、暗号化によってユーザーデータを厳格に保護するだけでなく、AMLに関するあらゆる国の法的要件を満たすことができるコンプライアンス監査を必要に応じてサポートする。

同時に、Privaseaネットワークは、個人データの収集、処理、保存に関する厳格な要件を持つ欧州連合の一般データ保護規則（GDPR）を含む様々な法的規制を満たすことが可能だ。Privaseaのオフチェーンデータ機能により、組織は人間の身元情報データを収集することなく、モデルのトレーニングや推論プロセス中に人工知能技術を使用して個々のユーザーデータを保護できる。

Privaseaネットワークのもう一つの重要な目標は、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が。FHEを使用して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漏洩や不正侵入に対する強固な障壁として機能し、暗号技術を通じてデータセキュリティをさらに強化する。

Privaseaシステムの潜在的使用例

Privaseaソリューションは、データ保護のための検証や計算分析を必要とする様々なシナリオと高度に統合することができる。想定されるシナリオには、バイオメトリクス、ヘルスケア、金融、安全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存在する。

バイオメトリクス

Privasea技術ソリューションに基づき、最初のバイオメトリクス（顔認識）アプリケーションが市場に参入する予定である。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、FHE技術に基づく暗号化によってクライアント・キーが保護される。これにより、サーバーのデータ計算プロセスは恒久的に暗号化されたままとなり、暗号化された顔比較を可能にしながら個人情報の保護を行う。

この例では、ユーザーがクライアントを通じて顔特徴写真をアップロードすると、システムはオリジナル画像を送信しない。代わりに、ローカルで暗号化されたベクトルに変換し、固有の属性を保持する。これらのベクトルは、Privaseaネットワークの厳重に保護されたバックエンドサーバーに送信される前に、クライアントのキーを使用して安全に暗号化される。これはまた、元の画像がシールドされていることを意味し、ユーザーはPrivasea AIデータベースを信頼することが可能となる。

ユーザーが代替画像で顔照合を行う場合、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、安全に私たちのサーバーに送信する。暗号文ドメイン内で、サーバーはデータの機密性を維持しながら顔照合アルゴリズムの実行を行う。詳細な処理の後、サーバーは暗号化された結果を提供し、クライアントの鍵で復号化することで一致を確認することが可能だ。

したがって、最初から最後まで、Privaseaに保存されているユーザーの顔データ（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る）は暗号化された形で存在する。FHE方式に基づく暗号化された状態で顔照合が完了するため、元の顔データが流出することはなく、データの安全性が確保される。このアプローチに基づき、Proof of HumanやSecure KYCを含む一連の同様のアプリケーション・シナリオをさらに導き出すことができる。

ヘルスケア

Privaseaネットワークの潜在的なアプリケーションには、その高性能コンピューティングリソースを使用した医療診断画像の分析など、医療画像処理が含まれる可能性がある。Privaseaネットワークシステムにより、医療専門家や研究者は、分散コンピューティングリソースのネットワークを使用して、患者データのセキュリティを維持しながら医療画像を処理できる。

例えば、放射線科医が研究のためにPrivasea AIネットワークを使用して大規模な医療画像のデータセットを処理する場合がある。ネットワークは複数のノードに処理負荷を分散し、結果を集約して解析精度を向上させることができる。処理と解析の段階では、患者データは暗号化され保護される。

X線やMRIを含む医療画像データは、FHEスキームを使用して暗号化し、暗号化された形式で保存または送信可能。Privasea AIは暗号化された医療画像を処理することができ、AI処理のための計算リソースの分散ネットワークを提供する。この方法は、患者データを効果的に保護すると同時に、AIモデルの効果的なトレーニングを可能にする可能性がある。医療処理が完了した後、暗号化された医療画像は医療従事者が使用するために復号化することができる。

FHE暗号とPrivasea AIネットワークを組み合わせることで、患者データを保護しながら、医療画像を安全かつ効率的に処理できる。このシステムは、医療画像分野にスケーラブルで費用対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。また、最先端技術の採用により、医療効率と医療水準の向上も期待される。

金融

金融分野では、PHEスキームとPrivasea AIネットワークに基づくPrivaseaネットワークは、銀行取引やローン審査など、さまざまな場面でのデータ保護も確立できる。金融機関の業務処理の正確性と効率性をさらに高め、コストを大幅に削減することが期待される。

グーグル・クラウド・サービス

PrivaseaはGoogle Cloud Web3 Startup Programに含まれている。これは、PrivaseaのFHEML機能とPrivasea AIネットワークがGoogle Cloudサービスによってさらに統合され、より多くの潜在的なユースケースに対応できるように構築されていることを意味する。

🎉 Exciting News! @Privasea_tech has been accepted into the Google Cloud Web3 Startup Program! This marks a significant milestone in our journey to redefine digital privacy. 🚀#GoogleCloud #Web3 #Startup #BUIDL pic.twitter.com/PzKZwRSf3l

— Privasea (@Privasea_ai) October 19, 2023

暗号化

FHE技術分野の第一人者として、Privaseaは一貫して暗号化業界における暗号技術のさらなる導入促進に尽力している。今年3月末までに、Privaseaは、ZamaやIncoなどのWeb3 FHEをリードする新興企業と協力し、”Web2とWeb3の両方におけるFHEの研究、開発、およびアプリケーションの促進にコミットする “ことをテーマとした非公開の学術セミナーを実施する予定であると報告されている。この技術カンファレンスシリーズは3年連続で開催され、FHE技術革新のブレークスルーを継続的に達成している。

今後の展望

AI技術の発展過程では、潜在的なデータ漏洩リスクが最大の障害要因になりつつある。多くの人々は、AIの発展がデータに関する法律や規制に挑戦しているとさえ考えており、そのため現在、効率を高めるAI技術を多くの潜在的な応用シナリオに導入することが困難になっている。さらに、計算資源の不足も、AIモデルの効果的な学習やAI技術の普及にとって大きなボトルネックとなっている。

FHEMLスキームに基づくPrivaseaシステムは、暗号化されたオフチェーンデータ上で直接複雑な計算をサポートし、監査可能で様々なデータ規制に準拠しながら、様々なシナリオのデータ保護を提供します。同時に、分散コンピューティングネットワークPrivanetixを導入し、DePIN方式でインセンティブレイヤーを通じて分散コンピューティングリソースをネットワークに持ち込む様々なコンピューティングノードを誘致することで、PrivaseaはWeb3指向のコンピューティングパワー・クラウドファンディングネットワークを確立している。

これにより、FHE暗号化操作とAIモデルの訓練と計算のための計算能力を継続的に供給し、DePIN AI計算能力クラウドファンディングの新たな革命を導く。

Privasea AIネットワークの推進により、FHE方式は大規模に採用され、データセキュリティ構築の主流ソリューションとなることが期待される。AI技術はまた、データのライフサイクル全体におけるデータ保護を保証し、データ規制に準拠し、法的枠組みに適応し、様々なシナリオと深く統合し、人間の生産性を高めるツールとしてより良く機能するために広く採用されることができる。

同時に、Privaseaネットワークは、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る。データ所有者に真のデータ主権を確立することで、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創造する。これによって、プリバセアは兆単位のアプリケーション市場において新たな価値を提供し、その価値を継続的に高められる。

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