パフォーマンス
RD 人気指数
RD 成長指数
比較
更新をフォローする
フォローリスト
キャラクター
EZKLについて
EZKLは、ディープラーニングモデルをゼロ知識証明に変換する、デベロッパー向けのツールキットです。中核的な機能は、ユーザーがプライベートデータやモデル自体を公開することなく、AIモデルがプライベートデータ上で正しく動作したことを証明できるようにすることです。主な価値提案は、AIと暗号技術を橋渡しすること、すなわち標準的なONNXグラフをHalo2ベースのSNARK回路に変換し、オンチェーン、ブラウザ、またはエッジデバイス上で検証可能な推論を可能にすることです。 このツールが解決する市場の課題は、AIにおける信頼のギャップです。現在、ユーザーはモデルの出力が本物であることを検証できず、データ所有者は機密性の高い入力を共有したがりません。EZKLは、プライバシーを保護しながら計算の完全性に関する暗号学的保証を提供することで、この問題を解決します。その競争優位性は、回路設計の専門知識が不要な使いやすさと、Solidity検証器やJavaScriptツールを含む実用的な展開オプションにあります。 過去6ヶ月間（2026年2月28日から2026年8月31日まで）、EZKLはクラウドベースのサービス「Lilith」を通じて証明生成のスケーリングに注力し、重い計算をオフロードしてきました。また、協調SNARK（co-SNARK）を導入し、二者が互いにプライベート入力を公開することなく共同で証明を生成できるようにしました。これはマルチパーティAIシナリオにおける重要な一歩です。プロジェクトは監査済みのコードベースを維持し、エコシステムの統合を拡大し続けています。なお、注目すべき制限として、非常に大規模なモデルでは証明生成に依然として高い計算コストがかかる点と、ツールにある程度の暗号概念に関する知識が必要である点が挙げられますが、チームはこの障壁を積極的に低減する取り組みを進めています。
過去6ヶ月間（2026年3月1日～2026年9月1日）の主な進展： - 共同SNARK（cosnark）を開発。Halo2の共同執筆者であるYing Tong Lai氏が主導し、複数当事者が互いに秘密データを開示することなくゼロ知識証明を共同生成できるようにした。本機能はEZKLに統合され、既存の証明鍵・検証鍵を最小限のワークフロー変更で再利用可能。 - cosnark証明をクラウド規模の証明生成クラスター「Lilith」に統合。単一コマンドで共同証明ピアサーバーを迅速にセットアップ可能。 - cosnarkをクローズドベータ版として公開し、早期導入者による試用を開始。 今後の開発焦点とロードマップ： - 非対称MPCを導入し、データ提供者（例：モバイル端末）の計算負荷を軽減。iOSバインディングおよびメタルアクセラレーションと連携。今後数ヶ月で研究開発を進める。 - Halo2以外の証明システムにも対応し、より広範な柔軟性を提供。 - 大規模モデルおよび高スループットシナリオ向けの証明生成を継続的に最適化。GPU高速化とフォールディングスキームにより、2027年までに証明サイズをキロバイト単位に削減予定。
ジェイソン・モートン（CEO） ジェイソン・モートンは、EZKLの共同創業者兼CEOです。以前は終身雇用の数学・統計学教授を務め、量子暗号アルゴリズムでDARPA若手教員賞を受賞し、2011年のDARPAディープラーニングプログラムの当初の主任研究員でした。イーサリアムベースの金融仲介業者を設立・売却し、Lit Protocolの暗号部門責任者を務めました。ハーバード大学で心理学の学士号、ミシガン大学で経済学の修士号、カリフォルニア大学バークレー校で数学の博士号を取得しています。