Ant Group の子会社である AntChain は、プライベートコラボレーションプラットフォーム AntChain FAIR のためのアーキテクチャの大幅アップグレードを発表しました。

Ant Group の子会社である AntChain は、アーキテクチャの大幅アップグレードを発表しました。

プライベートコラボレーションプラットフォーム AntChain FAIR。この新しい開発には、

安全で検証可能な計算のための中核技術としてゼロ知識証明(ZKP)が統合されています。

この進歩により、信頼できるデータ転送の範囲が拡大し、

計算プロセス、データ属性、ID が含まれるようになりました。

ゼロ知識証明とは何ですか?

ZKP は暗号技術であり、一方の当事者(証明者)が、

別の当事者(検証者)に対して、特定の詳細を明らかにすることなく、特定の知識や情報を持っていることを証明できます。

これらの情報の詳細を明かすことなく。Web3.0 時代の重要な技術として認識されており、

ZKP により、証明者は追加の有用なデータを開示することなく、

声明の正確性を検証者に納得させることができます。

Ant の AI セキュリティ検出プラットフォーム「Yijian」と、プライベート計算プラットフォーム「Yinyu」の統合は、

重要な将来のトレンドと見なされています。

大規模な AI モデルのトレーニングに必要な膨大なデータ量を考慮すると、プライベート計算は

データのセキュリティと信頼性を保証し、安全な環境を促進します。

ZKP アーキテクチャを採用する組織や機関は、

データ計算プロセス全体が事前定義された条件を満たすことを保証でき、

正確性と検証可能性を確保しながら、機密性を維持します。この進歩により、

本人確認、AI モデルのトレーニング、データ転送、資産取引、

ならびにオンチェーンおよびオフチェーンのコラボレーションの信頼性が大幅に向上します。

その結果、複雑な産業シナリオにおける Web3.0 の採用が加速されます。

短縮された検証時間

AntChain は、「証明生成」フェーズを加速するためにソフトウェアアルゴリズムを合理化し、

当初のベンチマークと比較して 2.8 倍高速化しました。このフェーズでは、データ、

ID、計算プロセスなどの「証明」を生成します。

ZKP の利用を容易にするため、AntChain FAIR は新しい ZKP 仮想マシンである zkWASM を、

信頼できる計算アーキテクチャに導入しました。この革新的なアプローチは、

さまざまなフロントエンド言語で書かれたアルゴリズムプログラムの変換をサポートし、

基盤となるアルゴリズムの複雑な詳細に立ち入る必要性を排除します。

データ転送のためのプライベートコラボレーションプラットフォームである AntChain FAIR は、

ブロックチェーンとプライベート計算の強みを組み合わせています。これは、

データ共有とプライバシー保護の間に内在する対立に効果的に対処します。現在、

杭州国際デジタル商業センターや Guizhou Big Data Exchange など、

複数のデータ取引所で成功裏に実装されています。

さらに、ZKP は複雑な数学的操作のために遅くリソースを消費しますが、

FPGA(フィールドプログラマブルゲートアレイ)や ASIC(特定用途向け集積回路)などの

専用ハードウェアを活用することで、性能を 10 倍から 1000 倍向上させることができます。

ユーザーがより表現力豊かで高性能かつプライベートな計算を要求するにつれて、

ZKP で証明される声明の複雑さは必然的に増加します。その結果、証明の生成が

遅くなる可能性があり、タイムリーな証明の生成を保証するために専用ハードウェアの使用が必要になります。

ZKP の将来性はさらに広がる

Bitcoin のマイナーと同様に、このハードウェアの運用者への報酬が重要になります。

時間の経過とともに、CPU を使用して証明を生成する愛好家から始まり、

GPU へと進み、最終的には FPGA を組み込む、真の ZK マイニングおよび証明生成産業の出現を予測しています。

Bitcoin とは異なり、この文脈での ASIC の採用は、柔軟性の欠如と長い反復サイクルのために

大きな障害に直面する可能性があります。

ZKP は安全な計算に計り知れない可能性を提供し、AntChain FAIR への統合は、

Web3.0 時代におけるプライバシーと検証の強化に向けた重要な一歩となります。

ハードウェアアクセラレーションにより、ZKP は複雑な計算を効率的に処理でき、

FPGA はこのプロセスの加速において中心的な役割を果たす態勢が整っており、

費用対効果とエネルギー効率の面で GPU や ASIC を凌駕しています。