최고의 VC, 새로운 웹3.0 트랙에 5천만 달러 투자

Biteye 핵심 기여자 Viee 작성, Biteye 핵심 기여자 Crush 편집

10년간의 개인 대화 데이터를 OpenAI, Google 또는 Facebook에 넘기시겠습니까? ?

사용자의 사고방식을 완벽하게 복제하고 마치 사용자처럼 일상적인 업무를 처리하는 AI 비서의 미래를 상상해 보세요. 이는 흥미롭지만, AI가 과거에 보낸 모든 메시지와 고유한 개성을 구성하는 모든 정보를 포함하여 많은 데이터에 액세스해야 한다는 것을 의미하며, 이는 이 글의 서두에서 제기한 질문을 다시 생각하게 합니다. 설문조사에 따르면 소비자의 59%가 데이터 프라이버시에 대한 우려로 인해 개인화된 AI 사용에 대해 불안해하는 것으로 나타났습니다.

혁신적인 탈중앙화 네트워크인 Nillion은 다자간 컴퓨팅(MPC)과 기타 개인정보 보호 강화 기술(PET)을 활용하여 이 문제에 대한 실질적인 해결책을 제시합니다. 이 글에서는 Biteye가 Web3의 새로운 개념인 블라인드 컴퓨팅과 이를 통해 어떻게 데이터와 내 개인정보를 보호할 수 있는지에 대해 소개합니다.

01 데이터 프라이버시 및 보안 현황

데이터는 디지털 시대의 새로운 '석유'로 여겨지며 프라이버시 및 보안 문제가 점점 더 중요해지고 있습니다. 기존의 데이터 처리 방식은 계산 전에 데이터를 해독해야 하는 경우가 많기 때문에 처리 과정에서 민감한 정보가 잠재적인 보안 위협에 노출될 수 있습니다. 예를 들어, 의료 산업에서 환자 데이터는 엄격한 개인정보 보호 조치를 거쳐야 하지만 분석 시 유출 위험에 노출될 수 있습니다. 이는 서비스에 대한 사용자의 신뢰에 영향을 미칠 뿐만 아니라 데이터 공유 및 공동 연구의 가능성도 제한합니다.

개인화된 AI는 큰 잠재력을 보여주지만, 이러한 비전을 실현하고 개인화된 AI가 진정한 '차세대 인터넷' 시대를 열려면 데이터 프라이버시를 진지하게 고려해야 합니다.

02 블라인드 컴퓨팅이란 무엇인가요?

Nillion은 이 문제를 해결하기 위한 새로운 접근 방식인 블라인드 컴퓨팅을 제안합니다. 블라인드 컴퓨팅은 탈중앙화된 네트워크 아키텍처와 고급 개인정보 보호 강화 기술을 통해 암호 해독 없이도 고가치 데이터를 안전하게 저장하고 계산할 수 있게 해줍니다.

블라인드 컴퓨팅을 사용하면 원본 데이터에 직접 액세스하지 않고도 계산을 수행할 수 있습니다. 즉, 데이터가 신뢰할 수 없는 환경에 저장되어 있어도 사용자는 데이터를 안전하게 조작할 수 있습니다.

몇 가지 주요 프로세스가 있습니다.

• 데이터가 마스킹되어 다음과 같이 나뉩니다. 조각

• 이 조각들은 다른 노드로 전송됩니다

• 노드는 데이터를 보지 않고 처리합니다

• 결과를 수집하고 결합합니다

• 승인된 당사자만 최종 결과물을 볼 수 있습니다

즉 블라인드 컴퓨팅의 핵심은 데이터를 암호화한 다음 처리하는 데 있습니다. 이를 확장하기 위해 사용자는 데이터를 암호화하고 암호화된 데이터를 클라우드 서버나 다른 컴퓨팅 플랫폼으로 보냅니다. 이러한 플랫폼에서 수행되는 모든 계산은 암호화된 데이터에 대해 수행되며 최종 결과도 암호화됩니다. 결과를 받은 사용자는 중간 과정에 대해 전혀 알 필요 없이 복호화 과정을 통해 최종 답을 얻을 수 있습니다. '보이지 않는 컴퓨팅 도우미'와 같다고 해서 '블라인드 컴퓨팅'이라는 이름이 붙여졌습니다.

블라인드 컴퓨팅이란? 컴퓨팅은 다양한 고급 기술을 결합하여 민감한 정보를 처리하는 동안 항상 안전하게 보호합니다.

1. 다자간 컴퓨팅(MPC)

다자간 계산(MPC)은 여러 참가자가 각자의 입력 데이터를 공개하지 않고 함수를 공동으로 계산할 수 있는 기법입니다. 각 참가자는 자신의 입력과 최종 결과만 알 수 있으며 다른 참가자의 입력에는 액세스할 수 없습니다.

MPC의 작동 원리는 고전적인 백만장자 이야기로 이해할 수 있습니다. 이 문제는 1982년 앤드류 야오가 처음 제기했습니다. 두 백만장자가 누가 더 부자인지 알고 싶지만 자신의 재산을 공개하고 싶지 않다고 가정해 보겠습니다. MPC를 사용하면 구체적인 재산을 공개하지 않고도 일련의 암호화 연산을 통해 누가 더 부자인지 공동으로 계산할 수 있습니다. 이 프로세스는 참여자 간의 정보 보안을 보장하는 동시에 협업을 가능하게 합니다.

이 과정은 각 당사자가 자신의 순자산을 공유 계산에 입력하는 일련의 암호화 연산을 통해 이루어집니다. 이 계산은 각자의 순자산에 대한 세부 정보는 공개하지 않고 비교 결과(즉, 어느 백만장자가 더 부자인지)만 출력하도록 구조화되어 있습니다. 이 문제는 개인 정보를 보호하면서 공동 계산을 가능하게 하는 MPC의 힘을 보여줍니다.

적용: 블라인드 컴퓨팅에서는 클라우드 서버나 기타 신뢰할 수 없는 환경에서 계산이 수행되는 경우에도 참여 노드가 원시 데이터를 볼 수 없도록 보장합니다. 이 접근 방식은 금융 거래나 의료 기록과 같은 민감한 정보를 처리하는 데 이상적입니다.

2. 동형 암호화

동형 암호화는 암호화된 데이터를 복호화 없이 직접 계산할 수 있는 특수한 형태의 암호화입니다. 복호화할 필요 없이 직접 계산할 수 있습니다. 사용자는 암호화된 상태에서 다양한 연산(예: 더하기, 곱하기)을 수행할 수 있으며 최종 결과는 여전히 암호화되어 있습니다. 그런 다음 사용자는 자신의 키로 데이터를 해독하여 정답을 얻을 수 있습니다.

적용 분야: 동형 암호화는 블라인드 컴퓨팅에서 중요한 역할을 하며, 서버가 데이터 자체를 알 필요 없이 암호화된 데이터에 대한 작업을 수행할 수 있게 해줍니다. 이 기술은 클라우드 환경에서 데이터를 처리할 때 데이터를 더욱 안전하게 보호합니다.

3. 개인정보 보호 강화 기술(PET)

개인정보 보호 강화 기술(PET)은 익명화, 의사 익명화, 데이터 둔감화 등 개인의 개인정보 보호 수준을 높이기 위한 다양한 방법을 말합니다. 데이터 비식별화 등

적용 분야: 블라인드 컴퓨팅에서는 이러한 기술을 MPC 및 동형 암호화와 함께 사용하여 처리 중 데이터의 보안과 개인정보 보호를 더욱 강화할 수 있습니다. 예를 들어, 입력 데이터를 익명화하여 데이터의 출처를 어떤 참여자도 식별하지 못하도록 할 수 있습니다.

4. 퀀텀 블라인드 컴퓨팅

퀀텀 블라인드 컴퓨팅은 양자 컴퓨팅 원리를 사용하여 블라인드 컴퓨팅을 구현하는 방법입니다. 이를 통해 사용자는 양자 컴퓨터에서 암호화된 연산을 수행하여 입력 및 출력 데이터의 프라이버시를 보호할 수 있습니다.

응용 분야: 양자 블라인드 컴퓨팅은 현재 연구 단계에 있으며, 실현되면 더 복잡한 문제를 처리하고 클라우드 환경에서 사용자의 계산 능력을 확장할 수 있을 것으로 기대됩니다.

03 Nillion의 이중 네트워크 아키텍처

블라인드 컴퓨팅을 달성하기 위해 위의 기술을 종합하기 위해 Nillion은 조정 계층(NilChain)과 오케스트레이션 계층(Petnet)으로 구성된 이중 네트워크 아키텍처를 사용합니다. 펫넷). 이러한 설계는 시스템 보안과 프라이버시를 유지하면서 효율적인 데이터 저장 및 처리를 보장합니다.

1. 닐체인

오케스트레이션 계층은 스토리지와 블라인드 컴퓨팅을 포함한 네트워크 내 결제 작업을 관리합니다. 모든 트랜잭션이 원활하게 실행되고 리소스가 효율적으로 할당되도록 보장합니다.

2. 오케스트레이션 계층(Petnet)

오케스트레이션 계층은 MPC와 같은 개인정보 보호 강화 기술을 활용하여 저장 데이터를 보호하고 해당 데이터에서 블라인드 계산을 가능하게 합니다. Petnet은 여러 노드 간에 데이터가 공유되는 경우에도 높은 수준의 보안과 개인정보 보호가 유지되도록 보장합니다. 이 계층은 개발자가 다양한 요구사항을 충족하는 다양한 애플리케이션을 구축할 수 있는 유연한 플랫폼을 제공합니다.

04 Nillion의 지금까지의 진행 상황

10월 30일, Nillion은 Hack VC가 주도하는 2,500만 달러 규모의 펀딩을 Arbitrum과 함께 마감했다고 발표했습니다, 월드코인, 세이와 함께 2,500만 달러의 펀딩을 마감했다고 발표했습니다. 현재까지 Nillion은 총 5천만 달러의 자금을 조달했습니다.

출시 이후 Nillion은 몇 가지 인상적인 성과를 거두었습니다.

• 검증자 수: 247,660명

• 보호된 총 데이터: 711GB

• 도전된 총 비밀 개수: 120,254,931

검증자는 데이터의 보안과 무결성을 유지하는 데 도움이 되며, 이 숫자의 증가는 Nillion 네트워크가 더욱 강력하고 안전해지고 있음을 의미합니다.

현재 Nillion 파트너로는 NEAR, Aptos, Arbitrum, Mantle, IO.net, Ritual 등의 블록체인 네트워크가 있습니다. 프라이빗 모델 AI 모델 학습 및 추론을 위한 리추얼, 네사, AI 학습 데이터 저장, 공유 및 수익 창출을 위한 레인폴, 드위니티, 누클라이, 합성 데이터 생성 및 개인 데이터 보호를 위한 미주, 가상 프로토콜, 캡스 AI, 크러쉬 등 다양한 영역에 참여하고 있습니다. AI, 개인화된 프라이빗 프록시를 생성하는 닐리언, DePIN 네트워크를 기밀하고 안전하게 지원하는 핀도라 등. 닐리언은 대량의 데이터를 안전하게 공유하고 저장해야 하는 블록체인과 AI의 교차점에 있는 프로젝트에 어필하려고 노력합니다.

앞으로 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에서 닐리언이 사용되어 더욱 안전하고 투명한 데이터 생태계에 기여할 것으로 기대합니다.

05 요약

닐리온은 혁신적인 기술 아키텍처와 강력한 개인정보 보호 기능을 통해 현재 디지털 세상의 데이터 프라이버시 문제에 대한 실행 가능한 솔루션을 제공하여 사용자가 디지털 서비스의 편리함을 누리면서 동시에 세상의 편리함을 누릴 수 있도록 지원합니다. 개인정보 유출이나 오용에 대한 걱정 없이 디지털 서비스의 편리함을 누릴 수 있습니다.

현재에 서 있는 우리는 AI의 미래를 상상할 수 없으며, 개인화된 디지털 사본의 부상과 데이터 프라이버시 문제는 시소의 양쪽 끝과 같습니다. 효과적인 데이터 프라이버시 보호 없이는 개인화된 AI가 시장에서 폭넓게 수용되기 어려울 것입니다. 따라서 기술 발전과 사용자 개인정보 보호 사이의 균형을 찾는 방법은 업계가 해결해야 할 중요한 과제가 될 것입니다. 닐리언 네트워크의 개발로 이 플랫폼을 기반으로 한 새로운 애플리케이션이 더 많이 등장하여 AI 시대에 인류 사회에 긍정적인 영향을 미칠 수 있기를 기대합니다.