Qu'est-ce que zkML ?

Qu'est-ce que le Zero-Knowledge Machine Learning (zkML) ?

Zero-Knowledge Machine Learning(zkML) combine la cryptographie axée sur la protection de la vie privée et l'apprentissage automatique avancé. En utilisant des preuves à zéro connaissance, zkML assure la vérification des processus d'apprentissage automatique sans divulguer de données sensibles.

En substance, zkML permet l'application et la validation sécurisées des connaissances en matière d'apprentissage automatique tout en protégeant les informations confidentielles. Cet aspect est particulièrement important dans des secteurs tels que la santé et la finance, où la protection de la vie privée est primordiale. Il permet la mise en œuvre d'outils d'intelligence artificielle sans mettre en péril la vie privée des individus.

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Comment fonctionne zkML ?

Le Zero-Knowledge Machine Learning (zkML) intègre l'apprentissage automatique et les méthodes cryptographiques dans un réseau décentralisé. Les modèles d'apprentissage automatique sont formés sur plusieurs nœuds, chacun contenant son propre segment de données. Ces nœuds génèrent ensuite des preuves à zéro connaissance, un type de preuve cryptographique. Ces preuves permettent aux nœuds de vérifier certains aspects de leurs données sans révéler les données elles-mêmes.

Par exemple, dans le domaine des soins de santé, plusieurs hôpitaux peuvent collaborer pour former un modèle d'apprentissage automatique sur les données des patients. Au lieu de partager les dossiers sensibles des patients, chaque hôpital génère une preuve de connaissance nulle. Cette preuve valide l'importance et l'intégrité de leurs données pour le modèle sans compromettre la vie privée des patients.

zkML exploite le pouvoir d'apprentissage collectif du réseau tout en garantissant la confidentialité des données individuelles. Cette approche améliore les capacités d'apprentissage automatique tout en respectant des normes strictes en matière de confidentialité, ce qui est particulièrement important dans les systèmes décentralisés.

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Cas d'utilisation de zkML

Le Zero-Knowledge Machine Learning (zkML) progresse rapidement, offrant des applications significatives dans l'amélioration de l'évolutivité et de la confidentialité dans divers domaines. Son accessibilité croissante pour les développeurs est le signe d'une augmentation potentielle des utilisations innovantes. Les principales applications sont les suivantes :

• Évolutivité de la chaîne de blocs : zkML aide à faire évoluer Ethereum grâce aux rollups ZK, illustrés par des plateformes telles que Starknet, Scroll et Polygon Zero. Ces solutions maintiennent la décentralisation et la sécurité tout en améliorant le débit grâce au calcul hors chaîne et à la vérification sur chaîne.
• Protection de la vie privée : En utilisant les preuves ZK, zkML permet le développement d'applications qui protègent la vie privée des utilisateurs, comme Semaphore et Penumbra, et de plateformes comme Aztec Network qui offrent des solutions de transactions privées.
• Vérification de l'identité et provenance des données : zkML prend en charge la création de systèmes de vérification de l'identité, tels que WorldID, garantissant une attestation d'identité unique sans révéler de détails personnels, ainsi que des plates-formes telles que Sismo et Axiom.
• Protocoles privés de niveau 1 : Zcash et Mina utilisent zkML pour créer des protocoles de couche 1 privés et efficaces, en déchargeant les calculs et en préservant la vie privée des utilisateurs.
• Évaluation des modèles dans le secteur de la santé : zkML facilite la vérification de l'exactitude des modèles d'apprentissage automatique dans le secteur de la santé sans exposer de données sensibles, ce qui garantit la confidentialité des patients et le respect des normes réglementaires.
• Transparence de l'apprentissage automatique en tant que service : Elle garantit que les fournisseurs de services proposent le modèle d'apprentissage automatique revendiqué, ce qui renforce la confiance dans le MLaaS.

Au fur et à mesure de son évolution, le zkML est appelé à se développer davantage et à jouer un rôle essentiel en matière de protection de la vie privée et d'évolutivité dans les systèmes décentralisés et dans d'autres secteurs.

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État actuel de zkML

Le Zero-Knowledge Machine Learning (zkML) est actuellement en phase de développement et se concentre sur l'incorporation de preuves de zéro connaissance dans l'étape d'inférence des modèles. Cette méthode est particulièrement efficace pour vérifier les résultats des modèles d'IA, tels que GPT-4 ou DALL-E 2, sans exposer les données d'entrée sensibles.

Malgré les difficultés liées à la gestion de grands modèles en raison des limites informatiques, des progrès significatifs ont été réalisés. Modulus Labs, par exemple, a réussi à créer des preuves pour des modèles comportant 18 millions de paramètres. Il s'agit d'une étape cruciale vers les applications pratiques de zkML, qui mettent l'accent sur la protection de la vie privée dans les contenus générés par l'IA.

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Résultat final

Le Zero-Knowledge Machine Learning (zkML) fait progresser l'intégration de la cryptographie préservant la vie privée avec l'apprentissage automatique, promettant des applications d'IA sûres et vérifiables sans compromettre les données sensibles. Malgré son état de développement, le zkML présente un grand potentiel dans des secteurs cruciaux tels que la santé et la finance. Au fur et à mesure que la technologie progresse, zkML devrait améliorer considérablement l'évolutivité et la confidentialité, ce qui en fera un outil essentiel pour l'avenir des systèmes décentralisés et au-delà.