zKML

L'histoire de Zero Knowledge Machine Learning (ZKML) est profondément ancrée dans la convergence de technologies avancées, notamment l'apprentissage automatique, la cryptographie et la décentralisation. ZKML est apparu comme une réponse au besoin de systèmes informatiques sécurisés et privés, en particulier dans le domaine de l'apprentissage automatique.

Le concept de ZKML a commencé à prendre forme lorsque les chercheurs et les développeurs ont cherché à résoudre les problèmes de confiance et de confidentialité inhérents aux modèles traditionnels d'apprentissage automatique. Ces modèles reposent souvent sur une collecte et un traitement centralisés des données, ce qui soulève des inquiétudes quant à la sécurité des données et à la protection de la vie privée des utilisateurs. L'intégration de preuves à connaissance nulle, une technique cryptographique qui permet de vérifier les calculs sans révéler les données sous-jacentes, a été considérée comme une solution clé à ces problèmes.

Parmi les avancées techniques significatives dans le développement de ZKML, on peut citer la création de puces spécialisées conçues pour accélérer la cryptographie avancée, telles que celles développées par Ingonyama. Ces puces visent à abaisser la barrière d'entrée de la technologie ZK pour l'ensemble de l'écosystème des technologies de l'internet en offrant des performances inégalées pour la cryptographie à forte intensité de calcul.

La nature décentralisée de ZKML permet de répartir les calculs sur un réseau de nœuds, chacun apportant ses données et ses ressources informatiques à l'entraînement et à l'application des modèles de ML. Cette approche permet non seulement d'améliorer la confidentialité et la sécurité, mais aussi de réduire le besoin de ressources informatiques centralisées. En tirant parti de la puissance de calcul collective d'un réseau, ZKML peut effectuer des tâches complexes de ML sans avoir besoin d'un serveur centralisé ou d'un grand nombre de semi-conducteurs.

ZKML a des implications considérables pour diverses industries, y compris les soins de santé et la finance, où les applications d'IA sécurisées et privées sont essentielles. Il répond également à des préoccupations dans des domaines tels que l'évolutivité de la blockchain, la protection de la vie privée et la sécurité. La technologie a le potentiel de transformer la confidentialité et la sécurité des données, en permettant des calculs sur des données privées sans les révéler.

Malgré ses promesses, ZKML est confronté à d'importants défis techniques, notamment l'intensité informatique des preuves à zéro connaissance et la nécessité d'accorder une attention particulière aux questions de confiance, de transparence et de gouvernance. Pour relever ces défis, il faudra un effort concerté de la part des différentes parties prenantes, notamment un soutien public et privé, la poursuite de la recherche universitaire et la démonstration institutionnelle des concepts.

En résumé, l'histoire du ZKML est marquée par la convergence de technologies avancées pour répondre au besoin de systèmes informatiques sécurisés et privés. Grâce aux percées techniques, aux approches décentralisées et aux applications potentielles, ZKML est sur le point de transformer le paysage de l'apprentissage automatique et de la confidentialité des données.

ZKML, ou Zero-Knowledge Machine Learning, est une technologie qui combine l'apprentissage automatique, la décentralisation et la cryptographie pour garantir la confidentialité et la sécurité des données. Voici comment elle fonctionne :

1. Données côté client: Le client détient des données sensibles qu'il souhaite utiliser pour des tâches d'apprentissage automatique sans les révéler au serveur ou à des données tierces.

2. Protocoles cryptographiques: ZKML s'appuie sur des protocoles cryptographiques pour prouver au serveur qu'il dispose des données correctes sans avoir à révéler les données elles-mêmes, ce que l'on appelle les preuves ZK.

3. Modèles ML: L'architecture ZKML consiste en un réseau de nœuds où les données et le modèle ML sont répartis entre plusieurs nœuds qui se réunissent pour effectuer l'inférence et vérifier les données de manière décentralisée.

4. Serveur d'infére

nce

5. : Le serveur d'inférence est chargé d'exécuter les modèles d'apprentissage automatique sur les données du client. Il utilise des protocoles cryptographiques pour garantir la confidentialité des données.

6. Accélération matérielle: Pour améliorer l'efficacité, les systèmes ZKML peuvent exploiter des techniques d'accélération matérielle, telles que des processeurs cryptographiques spécialisés ou des accélérateurs, afin d'accélérer les opérations cryptographiques.

1. Préparation des données: Le client prépare ses données et utilise des protocoles cryptographiques pour générer une preuve à connaissance nulle qu'il dispose des données correctes.

2. Génération de preuves: Le client génère une preuve à connaissance nulle qu'il possède les données correctes, sans révéler les données elles-mêmes.

3. Vérification de la preuve: Le serveur d'inférence vérifie la preuve à connaissance nulle. Si la preuve est valide, le serveur procède au calcul ou à la prédiction en utilisant les données du client.

4. Calcul et prédiction : Le serveur utilise les données du client pour effectuer la tâche de ML souhaitée, telle que la réalisation d'une prédiction ou l'entraînement d'un modèle. Les données restent confidentielles tout au long de ce processus.

5. Retour du résultat: Le serveur renvoie le résultat du calcul ou de la prédiction au client, sans révéler aucune information sur les données du client.

• Preuves à connaissance

nulle

• : ZKML utilise des preuves à connaissance nulle pour garantir la confidentialité des données tout en permettant les calculs d'apprentissage automatique. Cela est particulièrement utile dans les systèmes décentralisés où les données sont réparties entre différents nœuds.

• Modèles ML décentralisés et privés: ZKML permet de créer des modèles d'apprentissage automatique inviolables et vérifiables qui sont formés sur des données légitimes par différents nœuds d'un réseau décentralisé au lieu d'une seule entité centralisée.

• Calculs multipartites: ZKML peut être utilisé pour vérifier les résultats ou les calculs des algorithmes d'apprentissage automatique, ce qui le rend puissant pour gérer les calculs multipartites où différentes parties se réunissent pour résoudre un problème de calcul et vérifier sa légitimité avec des preuves à connaissance nulle sans accéder aux données sous-jacentes utilisées pour l'entraînement du modèle d'apprentissage automatique.

• Applications préservant la vie privée: ZKML présente un potentiel important dans des domaines sensibles tels que la santé et la finance, où la confidentialité des données est cruciale. Il peut être utilisé pour des diagnostics médicaux sur des données privées de patients, en garantissant que les résultats d'inférence sensibles sont envoyés au patient sans révéler aucune information sur les données utilisées pour le calcul.

• Blockchain et contrats intelligents: ZKML peut permettre une vérification sécurisée et préservant la confidentialité des modèles d'apprentissage automatique sur les réseaux blockchain, améliorant la confiance et la transparence dans les applications décentralisées et les contrats intelligents qui s'appuient sur l'intelligence artificielle.

• Découverte juridique et audit: ZKML peut être utilisé pour mener des audits ou des processus de découverte juridique sans révéler de données sensibles, ce qui garantit le respect des réglementations tout en préservant la confidentialité des données.

Bien que ZKML offre des avantages significatifs, il doit encore faire face à des défis tels que :

• Prise en charge des opérateurs: Les implémentations actuelles ne prennent en charge qu'un sous-ensemble d'opérateurs d'apprentissage automatique, ce qui limite les types de modèles pouvant être convertis en preuves à connaissance nulle.

• Complexité du modèle: La complexité des modèles d'apprentissage automatique et le nombre de paramètres ont un impact sur la faisabilité de la génération de preuves à connaissance nulle.

• Formation: La mise en œuvre de zkML pour la formation est nettement plus lente et plus coûteuse que les méthodes traditionnelles.

• Évolutivité et optimisation: La génération de preuves à connaissance nulle pour les modèles d'apprentissage automatique nécessite une optimisation minutieuse et un équilibre des compromis entre le temps du prouveur, le temps du vérificateur et la taille de la preuve.

Au fur et à mesure de l'évolution du domaine, les progrès de la cryptographie, du matériel et des systèmes distribués devraient permettre de relever ces défis et d'élargir l'espace de conception pour de nouvelles applications.

Le token zkML (ZKML) exploite les forces de l'apprentissage automatique, de la cryptographie et des systèmes décentralisés pour fournir une plateforme robuste et sécurisée pour diverses applications. Voici quelques-uns de ses principaux atouts :

• Preuves à zéro connaissance (ZKP): ZKML utilise des protocoles cryptographiques avancés tels que zk-SNARKs et zk-STARKs, qui permettent des calculs efficaces et sécurisés sur des données privées sans révéler d'informations supplémentaires.
• Préservation de la vie privée: ZKML garantit la confidentialité des données sensibles tout en permettant d'effectuer des calculs et des vérifications sur ces données, ce qui en fait un outil idéal pour les applications où la confidentialité des données est cruciale.

• Architecture décentralisée: ZKML fonctionne sur un réseau décentralisé, dispersant les données sur différents nœuds afin de réduire le risque de perte de données et d'augmenter la résilience aux attaques ou aux défaillances du système.
• Intégration de la blockchain et de la DLT: L'utilisation de la blockchain et de la technologie des registres distribués (DLT) offre une sécurité, une transparence et une immutabilité inhérentes au système décentralisé.

• Divers modèles d'
apprentissage
• automatique : ZKML prend en charge divers modèles d'apprentissage automatique, notamment des modèles d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, qui peuvent être adaptés pour fonctionner dans un contexte de zéro connaissance.
• Analyse de données privées: ZKML permet l'analyse des données, l'apprentissage et les tâches de prédiction sans exposer les données sous-jacentes, ce qui garantit la confidentialité et la sécurité dans des applications telles que les diagnostics médicaux et les transactions financières.

• Web3 et DeFi: ZKML améliore la sécurité et la transparence des applications décentralisées et des contrats intelligents en permettant une vérification sécurisée et préservant la confidentialité des modèles d'apprentissage automatique.
• Découverte juridique et audit: ZKML peut être utilisé pour mener des audits ou des processus de découverte juridique sans révéler de données sensibles, ce qui garantit le respect des réglementations tout en préservant la confidentialité des données.
• Évolutivité et optimisation: Au fur et à mesure que le domaine progresse, une meilleure compréhension des compromis entre le temps du prouveur, le temps du vérificateur et la taille de la preuve permettra d'améliorer l'évolutivité des solutions ZKML.

Ces atouts font de zkML une technologie prometteuse pour diverses applications où la confidentialité, la sécurité et la transparence des données sont essentielles.

Le Zero-Knowledge Machine Learning (ZKML) présente plusieurs risques financiers malgré son potentiel d'amélioration de la confidentialité et de la sécurité dans le secteur de la finance décentralisée (DeFi) et d'autres secteurs. Les principaux risques sont les suivants :

1. Complexité informatique: Les opérations ZKML peuvent introduire un temps de latence et avoir un impact sur l'exécution en temps réel des transactions dans l'environnement dynamique DeFi, ce qui pourrait nuire à l'efficacité des transactions financières.

2. Vulnérabilités des contrats intelligents: La nature décentralisée de DeFi implique intrinsèquement divers risques, y compris les vulnérabilités des contrats intelligents et les exploits potentiels, que ZKML doit atténuer pour garantir la sécurité des transactions financières.

3. Violations de données et accès non autorisé: Bien que ZKML vise à protéger les informations sensibles, il existe toujours un risque de violation de données et d'accès non autorisé si les techniques cryptographiques ne sont pas assez robustes ou s'il y a des défauts de mise en œuvre.

4. Défis réglementaires: L'intégration de ZKML dans DeFi pose de nouveaux défis aux régulateurs, qui doivent faire évoluer leurs stratégies pour maintenir la surveillance tout en respectant les avantages en matière de protection de la vie privée introduits par ZKML. Cela pourrait conduire à une incertitude réglementaire et à des risques juridiques potentiels.

5. Adoption et courbe d'apprentissage: L'adoption de ZKML peut être ralentie par la courbe d'apprentissage des développeurs et des utilisateurs qui doivent s'adapter à ses subtilités, ce qui pourrait avoir un impact sur l'adoption généralisée de ZKML dans les applications DeFi.

6. Évolutivité et rapidité: les efforts continus de recherche et de développement de ZKML sont essentiels pour optimiser les algorithmes et améliorer l'efficacité des opérations cryptographiques, afin de garantir que ZKML puisse répondre aux exigences des transactions financières à grande échelle

.

Ces risques soulignent la nécessité de poursuivre la recherche, le développement et le perfectionnement de ZKML afin de garantir son intégration sûre et efficace dans le secteur financier.

• Brian Retford: PDG de RISC Zero, qui a pour mission de mettre à la disposition des développeurs la puissance des systèmes à connaissance nulle.
• Jason Morton: PDG de Zkonduit, qui développe les outils de développement zkml.
• Ryan Cao: Chercheur et développeur dans l'espace ZKML, participant à un AMA sur Reddit.