トップVCがWeb3の新展開に5000万ドルを投じる

文：Biteye Core Contributor Viee 編集：Biteye Core Contributor Crush

10年分の個人的な会話データをOpenAIやGoogle、Facebookに渡しても構わないだろうか？?

あなたの考え方を完璧に再現し、あたかもあなたであるかのように日々のタスクを処理できるAIアシスタントの未来を想像してみてください。これはエキサイティングなことだが、AIが多くのデータにアクセスする必要があることを意味する。過去にあなたが送ったすべてのメッセージや、あなた独自の個性を構成するすべての情報を含む。調査によると、消費者の59％がパーソナライズされたAIを使うことに不安を感じており、その主な理由はデータのプライバシーに対する懸念だ。

革新的な分散型ネットワークであるNillionは、マルチパーティコンピューティング（MPC）やその他のプライバシー拡張技術（PET）を活用することで、この問題に対する実用的なソリューションを提供している。この記事では、BiteyeがWeb3の新しいコンセプトであるブラインド・コンピューティングと、それがどのようにあなたのデータと私のプライバシーを守ることができるかを紹介します。

この記事では、ブラインド・コンピューティングについて紹介します。01 データのプライバシーとセキュリティの現状

データはデジタル時代における新しいタイプの「石油」と見なされており、プライバシーとセキュリティの問題はますます重要になってきています。従来のデータ処理方法では、計算前にデータを復号化する必要があることが多く、処理中に機密情報が潜在的なセキュリティ脅威にさらされます。例えば、ヘルスケア業界では、患者データは厳格なプライバシー対策を受けなければならないが、それでも分析時に漏洩する危険性がある。これはサービスに対するユーザーの信頼に影響を与えるだけでなく、データ共有や共同研究の可能性を制限することにもなる。

パーソナライズされたAIは大きな可能性を示していますが、このビジョンが実現され、パーソナライズされたAIが真に「次のインターネット」の時代を切り開くことができるようになる前に、データプライバシーに真剣に取り組まなければなりません。

02ブラインド・コンピューティングとは何か？

ニリオンはこの問題を解決する新しいアプローチ、ブラインド・コンピューティングを提案します。分散型ネットワーク・アーキテクチャと高度なプライバシー強化技術により、復号化の必要なく、価値の高いデータを安全に保存し、計算することを可能にします。

ブラインド・コンピューティングは、ユーザーが元のデータに直接アクセスすることなく計算を実行することを可能にします。これは、データが信頼できない環境に保存されていても、ユーザーは安全に操作できることを意味します。

主なプロセスはいくつかあります：

• データはマスクされ、次のように分割されます。

• これらの断片は異なるノードに送られます

• ノードはデータを見ることなく処理します

• 結果を収集し、結合します

• 認証された当事者だけが最終出力を見ることができます

つまり、次のようなことです。ブラインド・コンピューティングの核心は、データを暗号化してから処理することにあります。これを発展させると、ユーザーはデータを暗号化し、暗号化されたデータをクラウドサーバーやその他のコンピューティングプラットフォームに送信します。これらのプラットフォームでは、暗号化されたデータに対してすべての計算が実行され、最終結果も暗号化される。結果を受け取った後、ユーザーは中間プロセスについて何も知らなくても、復号化プロセスを通じて最終的な答えを得ることができる。これは「目に見えないコンピューティング・アシスタント」のようなもので、それゆえ「ブラインド・コンピューティング」と呼ばれている。

ブラインド・コンピューティング

1.マルチパーティコンピューティング（MPC）

マルチパーティコンピューティング（MPC）は、複数の参加者がそれぞれの入力データを明らかにすることなく、共同で関数を計算することを可能にする技術です。各参加者は自分自身の入力と最終結果のみを認識し、他の参加者の入力にはアクセスできません。

MPCの仕組みは、古典的な大富豪の話で理解することができる。この問題は1982年にAndrew Yaoによって初めて提起されました。2人の大富豪が、どちらが金持ちか知りたいが、自分の財産は明かしたくない。二人はMPCを使って、具体的な富を公開することなく、一連の暗号演算によってどちらが金持ちかを共同で計算することができる。このプロセスは、共同作業を可能にしながら、参加者間の情報セキュリティを保証する。

これは、各当事者が共有計算に自分の純資産を入力できるようにする一連の暗号操作によって達成される。計算は、それぞれの純資産についての詳細を明らかにすることなく、比較の結果（すなわち、どちらの大富豪がより金持ちであるか）のみを出力するように構成されている。この問題は、プライバシーを保護しながら協調的な計算を可能にするというMPCの威力を示しています。

応用：ブラインドコンピューティングでは、MPCは、計算がクラウドサーバーや他の信頼できない環境で実行されても、参加ノードが生データを見ることができないことを保証します。このアプローチは、金融取引や医療記録のような機密情報の処理に最適です。

2.同型暗号化

同型暗号化とは、暗号化されたデータを復号化せずに直接計算できる特殊な暗号化です。復号化を必要とせず、直接計算を行うことができる。ユーザーは暗号化された状態で様々な演算（加算や乗算など）を行うことができ、最終結果は暗号化されたままである。その後、ユーザーは自分の鍵でデータを復号化し、正しい答えを得ることができる。

アプリケーション ホモモーフィック暗号化は、ブラインド・コンピューティングにおいて重要な役割を果たします。この技術により、クラウド環境で処理されるデータの安全性が高まります。

3.プライバシー拡張技術（Privacy Enhancing Technologies：PET）

プライバシー拡張技術（Privacy Enhancing Technologies：PET）とは、匿名化、擬似匿名化、データ非感覚化など、個人のプライバシー保護のレベルを高めるために設計されたさまざまな手法です。データ非感覚化などがあります。

応用例：ブラインド・コンピューティングでは、これらの技術をMPCやホモモーフィック暗号化と組み合わせて使用することで、処理中のデータのセキュリティとプライバシーをさらに確実にすることができます。たとえば、入力データを匿名化することで、データのソースが参加者によって特定されるのを防ぐことができます。

4.量子ブラインドコンピューティング

量子ブラインドコンピューティングは、量子コンピューティングの原理を利用したブラインド計算を実装する方法です。

量子ブラインド・コンピューティングとは、量子コンピュータの原理を利用したブラインド計算の実装方法です。

アプリケーション 量子ブラインド・コンピューティング は現在研究段階にあり、実現すれば、より複雑な問題を扱うことができ、クラウド環境におけるユーザーの計算能力を拡張できる可能性があると期待されています。

03 Nillionのデュアルネットワークアーキテクチャ

上記の技術を統合してブラインドコンピューティングを実現するために、Nillionは協調層（NilChain）とオーケストレーション層（Petnet）からなるデュアルネットワークアーキテクチャを使用しています。Petnet）である。この設計により、システムのセキュリティとプライバシーを維持しながら、効率的なデータの保存と処理が保証されます。

1.NilChain

オーケストレーション層は、ストレージやブラインドコンピューティングを含む、ネットワークにおける決済業務の管理を担当します。すべてのトランザクションがスムーズに実行され、リソースが効率的に割り当てられるようにします。

2.オーケストレーションレイヤー（Petnet）

オーケストレーションレイヤーは、MPCなどのプライバシー強化技術を活用して、静止状態のデータを保護し、そのデータに対するブラインド計算を可能にします。Petnetは、データが複数のノード間で共有される場合でも、高レベルのセキュリティとプライバシーが維持されることを保証します。このレイヤーは、開発者がさまざまなニーズを満たすためにさまざまなアプリケーションを構築するための柔軟なプラットフォームを提供します。

04 Nillionのこれまでの歩み

10月30日、NillionはHack VCが主導し、Arbitrumと共同で2500万ドルの資金調達を完了したと発表しました、WorldcoinとSeiが参加した。現在までにNillionは総額5000万ドルの資金を調達しています。

ローンチ以来、Nillionはいくつかの印象的な数字を達成しています：

• バリデータの数：247,660

• 保護されたデータの合計：711 GB

• チャレンジされた秘密の合計数：120,254,931

ベリファイアはデータのセキュリティと整合性を維持するのに役立ちます。

現在のニリオンのパートナーには、ブロックチェーンネットワークのNEAR、Aptos、Arbitrum、Mantle、IO.net、Ritualなどがあります。プライベートモデルのAIモデルのトレーニングと推論を行うRitual、Nesa、AIトレーニングデータの保存、共有、利益を得るRainfall、Dwinity、Nuklai、合成データの作成と個人データの保護を行うMIZUなど、さまざまな分野に関与している。 Virtuals Protocol、Capx AI、Crushnillionは、ブロックチェーンとAIが交差するプロジェクトで、大量のデータを安全に共有・保存する必要があるプロジェクトにアピールしようとしている。

将来的には、医療、金融、教育など幅広い分野でnillionが利用され、より安全で透明性の高いデータ・エコシステムに貢献することが期待される。

05 まとめ

Nillionは、その革新的な技術アーキテクチャと強力なプライバシー保護機能を通じて、デジタル世界における現在のデータプライバシー問題に対する実行可能なソリューションを提供し、ユーザーがデジタルサービスの利便性を享受すると同時に、世界の利便性を享受できるようにします。個人情報の流出や悪用を恐れることなく、デジタルサービスの利便性を享受することができます。

現在に立つ私たちは、AIの未来を想像することができず、パーソナライズされたデジタルコピーの台頭とデータプライバシーへの懸念は、シーソーの両端のようなものだ。効果的なデータプライバシー保護がなければ、パーソナライズされたAIが広く市場に受け入れられることは難しいだろう。したがって、技術的進歩の促進とユーザーのプライバシー保護のバランスをどうとるかが、業界が取り組むべき重要な課題となる。ニリオン・ネットワークの発展により、このプラットフォームに基づく新しいアプリケーションが増え、AI時代の人間社会に良い影響を与えることを期待している。