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Découvrez zKML, son token, et les dernières actualités

Ce contenu a été généré par Whalee (BÊTA), un assistant AI qui analyse les crypto-monnaies. Les informations peuvent être incomplètes et/ou erronées. Veuillez toujours vérifier par vous-même et faire vos propres recherches.

zKML, c'est quoi ?

Le Zero-Knowledge Machine Learning (ZKML) est une technique cryptographique qui permet de vérifier les modèles d'apprentissage automatique sur les réseaux blockchain sans révéler les données ou les calculs sous-jacents. Cette technologie permet une utilisation sécurisée, préservant la vie privée et transparente des modèles d'IA dans les applications décentralisées, en garantissant l'intégrité et la fiabilité des résultats. ZKML est particulièrement utile dans les domaines du DeFi, du jeu et de la vérification d'identité, où il peut améliorer l'expérience utilisateur, automatiser les processus de prise de décision et protéger les informations sensibles.

A quoi sert zKML ?

ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning) est une technologie qui combine l'apprentissage automatique, la décentralisation et les systèmes cryptographiques pour assurer la sécurité des données, la protection de la vie privée et une approche démocratisée de l'utilisation et de l'accès aux données. Elle utilise des preuves à zéro connaissance pour vérifier la légitimité des données sans révéler d'informations sensibles. Voici quelques cas d'utilisation clés de ZKML dans l'espace cryptographique :

  1. Amélioration de la confidentialité des utilisateurs et de la propriété du contenu: ZKML peut être utilisé pour analyser le comportement de l'utilisateur et les préférences de contenu sans exposer le contenu lui-même, en préservant la vie privée de l'utilisateur et en permettant des expériences personnalisées, des recommandations et le ciblage publicitaire sur les plateformes décentralisées.

  2. Publicité et marketing décentralisés: ZKML peut contribuer à la diffusion de campagnes publicitaires ciblées et personnalisées en tirant parti de la technologie blockchain pour la distribution et la sécurisation des données à travers un réseau de nœuds, ce qui permet aux consommateurs d'avoir un contrôle total sur leurs données personnelles.

  3. Révolutionner DeFi avec zkML: ZKML étend les capacités des contrats intelligents, permettant aux protocoles DeFi d'exploiter de vastes données vérifiables pour créer des stratégies de trading avancées, des analyses de risque et améliorer l'expérience des utilisateurs. Il est utilisé dans les moteurs d'évaluation automatisée des risques et dans l'affinement des teneurs de marché automatisés (AMM).

  1. Transformer les jeux grâce à l'IA et à la blockchain: Le ZKML est utilisé dans les plateformes de jeux sur la chaîne pour introduire des acteurs PNJ sophistiqués et un gameplay basé sur l'IA, améliorant ainsi l'expérience de l'utilisateur et la complexité du jeu. Les joueurs entraînent leurs combattants à l'aide de modèles d'IA, qui sont ensuite déployés dans les batailles.

  2. Faire progresser la vérification de l'identité et la protection de la vie privée: ZKML est utilisé dans des projets tels que WorldCoin pour fournir des moyens sécurisés et privés de gérer les identités numériques et de lutter contre les contenus générés par l'IA et les deepfakes. Il offre des systèmes de vérification biométrique qui respectent la vie privée des utilisateurs.

  3. Innover dans la frontière informatique de la blockchain: Les plateformes émergentes telles que Risc Zero, Axiom et Ritual transforment les fonctionnalités de la blockchain en permettant la vérification des calculs hors chaîne sur la blockchain, en simplifiant la génération de preuves à zéro connaissance et en créant des machines virtuelles qui fonctionnent en externe mais fournissent une vérification sur la chaîne.

Ces cas d'utilisation soulignent le potentiel de ZKML pour apporter des avancées significatives dans divers domaines de l'espace cryptographique, de la finance décentralisée et des jeux à la vérification d'identité et à l'infrastructure de la blockchain.

Comment stocker ses tokens zKML ?

Pour stocker les tokens zKML en toute sécurité, il est recommandé d'utiliser un cold wallet, c'est-à-dire un portefeuille qui est complètement hors ligne. Ce type de portefeuille offre le plus haut niveau de sécurité pour vos jetons. En outre, vous pouvez utiliser un portefeuille multi-monnaie sans garde comme COINS, qui vous permet de stocker zKML et plus de 2000 autres crypto-actifs sur votre appareil mobile.

Comment acheter zKML ?

Pour acheter des jetons zKML (ZKML), suivez les étapes suivantes :

  1. Choisissez un portefeuille de crypt

  2. o-monnaie
  3. : Sélectionnez un portefeuille de crypto-monnaie fiable qui prend en charge votre méthode de paiement préférée et vos politiques. Les options les plus courantes sont Coinbase Wallet, MetaMask et TrustWallet. Téléchargez l'extension ou l'application du portefeuille dans les magasins appropriés.

  4. Configurezvotre portefeuille: Créez un compte, fournissez des informations personnelles et définissez un mot de passe fort. Notez soigneusement la phrase de récupération secrète ou les mots d'amorçage pour vous y référer ultérieurement.

  5. Achetez une monnaie de base: Choisissez une plateforme d'échange de crypto-monnaies et achetez une monnaie de base comme le Bitcoin, l'Ethereum ou le Tether. Cette monnaie sera utilisée pour négocier zKML.

  1. Transférer les fonds vers le portefeuille: Retirez la devise de base vers votre portefeuille cryptographique en fournissant l'adresse du portefeuille et le montant à transférer.

  2. Choisir une bourse décentralisée (DEX): Sélectionnez une bourse décentralisée qui prend en charge votre portefeuille, comme Pancake Swap. Comparez les frais de transaction et la liquidité avant de faire votre choix.

  3. Achetez du zKML: Connectez votre portefeuille au DEX et sélectionnez zKML dans la liste. Entrez le montant que vous souhaitez échanger.

  1. Vérifiez les contrats intelligents (si nécessaire): Si zKML n'est pas listé, utilisez bscscan ou etherscan pour trouver l'adresse du contrat intelligent et collez-la dans le DEX.

En outre, assurez-vous de faire preuve de diligence raisonnable sur le projet, notamment en vérifiant la sécurité du contrat intelligent, les pages de médias sociaux et l'implication de l'équipe. Tenez toujours compte des frais et des coûts de réseau lorsque vous planifiez vos transactions.

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L'histoire de 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.

Premiers développements

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.

Percées techniques

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.

Approche décentralisée

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.

Applications et potentiel

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.

Défis et orientations futures

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.

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Comment fonctionne zKML ?

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 :

Composants de l'architecture ZKML
  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.

  1. Serveur d'infére

  2. nce
  3. : 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.

  4. 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.

Déroulement de l'architecture ZKML
  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.

  1. 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.

  2. 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.

Principales caractéristiques et applications
  • 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.

Défis et développements futurs

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.

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Quelles sont les forces de zKML ?

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 :

Cryptographie avancée
  • 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.
Décentralisation et conception du réseau
  • 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.
Capacités d'apprentissage automatique
  • 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.
Applications et potentiel
  • 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.

Quels sont les risques associés à zKML ?

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.

  1. 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.

  2. 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.

  3. 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

  4. .

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.

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What is Bitcoin’s fundraising history?

Bitcoin was launched in 2009 by the pseudonymous Satoshi Nakamoto without an initial coin offering (ICO) or fundraising event. New bitcoins are created and distributed through the mining process, where miners are rewarded with newly minted bitcoins for validating transactions on the network.

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L'équipe zKML

  • 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.

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