Rapport de recherche MT Capital : Privasea va-t-il conduire le chiffrement homomorphe complet vers une adoption massive ?

Auteur: Xinwei, MT Capital

MT Capital s’engage depuis longtemps à investir dans des entreprises innovantes dotées d’un potentiel technologique disruptif. Nous considérons que la combinaison de chiffrement homomorphe complet (FHE) et de l’IA dans un réseau d’infrastructure physique décentralisé (DePIN) est une voie importante pour l’avenir. La technologie FHE permet de calculer tout en maintenant l’état de chiffrement des données, garantissant ainsi la confidentialité et la sécurité de tout le processus de traitement des données. La combinaison de l’IA et de DePIN permet non seulement d’utiliser efficacement des ressources de calcul externes, mais également d’effectuer des tâches complexes d’analyse de données et d’apprentissage automatique sans craindre les fuites de données. La position de leader et les avantages technologiques de Privasea dans ce domaine correspondent parfaitement à la stratégie d’investissement de MT Capital. Nous croyons qu’en soutenant Privasea, nous contribuerons à stimuler le développement de la voie FHE AI DePIN et à soutenir la sécurité et le développement durable de l’économie numérique mondiale.

1. Qu’est-ce que le chiffrement homomorphe complet (FHE)?

Le chiffrement homomorphe complet (Fully Homomorphic Encryption, abrégé FHE) est une technique de chiffrement qui permet d’effectuer directement des opérations arithmétiques ou logiques sur du texte chiffré tout en maintenant l’état de chiffrement des données. Cela signifie que des traitements complexes peuvent être effectués sur des données chiffrées sans avoir besoin de les déchiffrer en texte clair, ce qui est révolutionnaire en termes de protection de la vie privée et de la sécurité des données.

Dans les scénarios de traitement de données traditionnels, pour effectuer des calculs, les données doivent d’abord être déchiffrées, ce processus expose des informations sensibles et augmente le risque de vol ou d’utilisation abusive des données. Cependant, l’application de la technologie FHE change complètement la donne. Avec FHE, les données chiffrées peuvent être directement entrées dans le processus de calcul, et les résultats restent cryptés jusqu’à ce qu’ils doivent être consultés. Cette caractéristique est particulièrement importante pour les industries qui traitent des données sensibles, telles que la finance, la santé et les organismes gouvernementaux.

FHE permet également l’externalisation du traitement des données sans compromettre la confidentialité des données. Les entreprises peuvent envoyer des données cryptées à des fournisseurs de services tiers pour des analyses de données complexes ou des tâches d’apprentissage automatique sans craindre de fuites de données, car les fournisseurs de services ne peuvent voir les données brutes tout au long du processus.

2.Privasea: le premier réseau AI+DePIN utilisant FHE

Privasea utilise la technologie FHE pour fournir la confidentialité et la sécurité des données, en utilisant l’IA et une architecture de réseau distribué, permettant un traitement et une analyse complexes des données tout en les maintenant entièrement chiffrées. Cela signifie que les utilisateurs peuvent effectuer des opérations de machine learning et d’autres calculs avancés sans exposer les données d’origine, ce qui est impossible avec le cloud computing traditionnel, bouleversant ainsi le calcul de la confidentialité.

La plateforme Privasea utilise plusieurs schémas avancés de FHE tels que TFHE et CKKS, qui offrent une protection des données hautement confidentielle tout en garantissant l’exactitude et l’efficacité des calculs. Le schéma TFHE permet des opérations rapides sur les bits en une seule période d’instruction, tandis que le schéma CKKS optimise la manipulation des nombres à virgule flottante, ce qui permet à Privasea de prendre en charge efficacement diverses applications de recherche scientifique et commerciale complexes telles que l’analyse financière, le traitement des données médicales et les tâches d’apprentissage automatique.

En outre, Privasea a mis en place un réseau de calcul distribué hautement évolutif appelé Privanetix. Ce réseau est composé de plusieurs nœuds de calcul capables d’effectuer des opérations FHE et de fournir les ressources de calcul nécessaires. Cette architecture distribuée renforce non seulement les capacités de traitement de la plateforme, mais améliore également la redondance et la tolérance aux pannes du système, garantissant ainsi une disponibilité et une fiabilité élevées du service. Cette intégration de l’IA avec le réseau distribué permet à Privasea de traiter des tâches d’IA avancées telles que l’apprentissage en profondeur, la reconnaissance de motifs et l’apprentissage automatique, qui nécessitent généralement une puissance de calcul considérable et une protection des données élevée. Par exemple, les utilisateurs du secteur de la santé peuvent utiliser Privasea de manière sécurisée pour analyser les données sensibles des patients, effectuer des prédictions de maladies et optimiser les plans de traitement, sans craindre de violer les réglementations sur la protection des données.

Privasea propose également un ensemble unique de smart contracts, permettant aux utilisateurs de gérer et d’automatiser les processus de traitement des données tout en maintenant les données chiffrées, y compris la validation des données, la sortie des résultats, ainsi que la distribution et la récompense des tâches de calcul. Ces smart contracts s’exécutent sur un registre distribué, garantissant non seulement la transparence et la traçabilité du processus, mais également l’automatisation de la répartition des incitations en fonction des ressources de calcul fournies par les nœuds. Ce mécanisme d’incitation basé sur la blockchain améliore encore la participation et l’efficacité des calculs du réseau, car chaque nœud est incité à fournir des services fiables. Cela fait de Privasea non seulement une plateforme de chiffrement et de traitement des données, mais aussi un écosystème complet de données chiffrées.

Avec l’API de Privasea, les développeurs peuvent facilement accéder à ce système complexe et utiliser ses puissantes fonctionnalités pour développer et déployer leurs propres applications d’IA. Ces applications peuvent utiliser un réseau distribué pour répartir la charge de traitement, tout en garantissant l’intégrité et la sécurité des données, ce qui est particulièrement important pour les applications de blockchain qui traitent de grandes quantités de données sensibles.

3. La collaboration avec Solana met en évidence le potentiel d’adoption massive

Privasea utilise la technologie FHE et lance l’application ImHuman, qui démontre non seulement l’application de FHE dans la lutte contre les attaques de Sybil, mais aussi son potentiel de mass adoption dans le domaine du chiffrement. Les attaques de Sybil sont une grande menace dans les réseaux décentralisés, en particulier dans le domaine des airdrops, où les attaquants manipulent le réseau ou obtiennent un avantage injuste en créant de nombreuses identités fictives. L’application ImHuman lutte efficacement contre de telles attaques de manière sécurisée et respectueuse de la vie privée.

Le projet Privasea déploie sa technologie sur le réseau Solana, devenant ainsi la première application Proof of Human sur Solana. Les performances et la faible latence de Solana en font une plateforme de blockchain idéale pour prendre en charge la technologie FHE et les besoins en calcul AI de Privasea. Ce déploiement renforcera non seulement la sécurité de l’écosystème Solana, mais également démontrera le potentiel de la FHE dans les applications Web3. En s’exécutant sur Solana, l’application ImHuman de Privasea pourra vérifier l’identité des utilisateurs de manière plus étendue, garantissant ainsi la sécurité et la fiabilité du réseau, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

Le fonctionnement de l’application ImHuman consiste à utiliser les données biométriques de l’utilisateur pour créer une identité numérique unique. Tout d’abord, l’utilisateur doit numériser son propre vecteur facial à l’aide de la caméra frontale de l’application. Ce processus est entièrement effectué sur l’appareil de l’utilisateur pour garantir que les données sensibles ne seront pas divulguées. Ensuite, ces données sont chiffrées et converties en un jeton non fongible représentant le vecteur biométrique crypté de l’utilisateur. Cette méthode utilise les propriétés de FHE, qui permettent des calculs complexes sans déchiffrer les données, garantissant ainsi la sécurité et la confidentialité des données.

Lors de l’authentification de l’utilisateur, l’application ImHuman scanne à nouveau les caractéristiques faciales de l’utilisateur et compare les nouvelles données collectées aux données chiffrées stockées sur la blockchain. Ce processus utilise également la technologie FHE pour garantir que les données ne sont pas déchiffrées lors du processus de vérification, ce qui permet d’éviter efficacement les risques de fuite de données. De plus, étant donné que chaque NFT d’un utilisateur est généré en fonction de ses caractéristiques biologiques uniques, il est difficile à copier ou à contrefaire, ce qui rend beaucoup plus difficile une attaque de type Sybil.

Avec l’application ImHuman, Privasea non seulement fournit un outil puissant pour renforcer la sécurité des réseaux décentralisés, mais démontre également la faisabilité de la technologie de chiffrement homomorphe complet dans les applications du monde réel. Cette méthode d’authentification basée sur les caractéristiques biologiques et FHE fournit une solution sécurisée et respectueuse de la vie privée pour les réseaux décentralisés, faisant d’ImHuman de Privasea la première application avec le potentiel d’adoption massive dans le domaine du FHE. De plus, en distribuant des récompenses de largage aérien aux participants, ImHuman peut également encourager la participation et l’utilisation continue des utilisateurs, favorisant ainsi une large adoption. Cette solution innovante offre une nouvelle stratégie de défense contre les attaques de Sybil.

4. Comparaison entre Privasea et les solutions existantes de Proof of Human

Dans le cadre actuel du programme Proof of Human, des projets tels que Worldcoin et Human Protocol font face à des risques de conformité et de confidentialité. Prenez l’exemple de Worldcoin, les résultats d’une enquête récente menée par le Commissariat à la protection de la vie privée de Hong Kong indiquent que les opérations de Worldcoin à Hong Kong enfreignent l’Ordonnance sur la protection des données à caractère personnel. L’enquête a révélé que les personnes impliquées dans le projet Worldcoin doivent collecter des images du visage et de l’iris par le biais de la numérisation de l’iris pour vérifier l’identité humaine, une pratique qui comporte de graves risques pour la confidentialité des données personnelles. Par conséquent, le Commissariat à la protection de la vie privée de Hong Kong a demandé à Worldcoin de cesser de collecter les images de l’iris et du visage des citoyens de Hong Kong.

Human Protocol vérifie en collectant les données de réponse aux tâches des utilisateurs, les données d’interaction, les informations sur les appareils et les navigateurs, la localisation géographique et les données de comportement des utilisateurs. Bien que ces données soient anonymisées et cryptées avant utilisation, elles impliquent néanmoins une collecte importante de données personnelles, ce qui comporte des risques en termes de confidentialité et de conformité.

En comparaison, Privasea met davantage l’accent sur la protection de la vie privée dans sa conception. L’application DApp “ImHuman” de Privasea utilise la technologie FHE pour vérifier l’identité des utilisateurs, sans avoir besoin de collecter des informations sensibles telles que des images du visage ou de l’iris. Le processus de vérification s’effectue entièrement sur le dispositif mobile de l’utilisateur, les données vectorielles du visage sont cryptées et ne sont pas transférées vers un serveur. Ainsi, Privasea assure la sécurité de la vérification tout en protégeant au maximum la vie privée des utilisateurs et en évitant les risques de fuite de données.

Privasea non seulement leader dans la protection de la vie privée, mais aussi en intégrant les technologies FHE, DePIN et ZK, il fournit une solution puissante pour la confidentialité et la sécurité des données. Ces technologies permettent à Privasea de réaliser des traitements et des analyses complexes des données sans exposer les données des utilisateurs, ce qui réduit encore davantage les risques de conformité. Cette capacité incomparable de protection de la vie privée et de sécurité des données permet à Privasea de se démarquer dans la compétition et de devenir la solution Proof of Human leader de l’industrie.

5.Accseal et Privasea travaillent ensemble pour approfondir le calcul de confidentialité

Privasea a établi de nouvelles normes dans le domaine du calcul privé grâce à ses excellentes capacités technologiques en FHE, DePIN et ZK. En tant que pionnier dans le domaine de l’IA DePIN, Privasea combine de manière transparente un réseau de calcul distribué avec des mesures de sécurité avancées grâce à sa solution innovante de machine learning FHE (FHEML), établissant ainsi de nouveaux repères en matière de confidentialité et de sécurité des données. L’application décentralisée (DApp) “ImHuman” introduite par Privasea utilise la technologie FHE pour exécuter en toute sécurité la “Preuve d’Humanité” (PoH), cryptant directement les données vectorielles faciales sur les appareils mobiles des utilisateurs, renforçant ainsi considérablement la protection de la vie privée et la sécurité des données des utilisateurs.

Dans ce contexte, Privasea a conclu un partenariat stratégique avec Accseal pour renforcer davantage son avantage technologique. En tant que leader dans l’accélération matérielle du calcul de la confidentialité, Accseal fournira un support d’accélération matérielle à Privasea pour améliorer l’efficacité et les performances de ses opérations FHE. Les deux parties exploreront ensemble les possibilités d’intégration des technologies ZK et FHE dans le but d’améliorer l’efficacité du calcul de la confidentialité et d’élargir son champ d’application.

Grâce à cette collaboration, Privasea a non seulement démontré son leadership dans le domaine de FHE, mais a également élevé son projet DePIN à de nouveaux sommets. Accseal développera de nouveaux produits d’accélération matérielle pour offrir une accélération de calcul aux applications de niveau supérieur telles que Privasea, favorisant ainsi davantage le développement de la technologie de calcul de la vie privée. La collaboration entre les deux parties annonce une nouvelle percée dans le domaine du calcul de la vie privée, en particulier une application plus large et plus profonde du projet DePIN.