zkSci : Comment la preuve de connaissance nulle s'applique-t-elle à la recherche scientifique ?

Auteur : Samuel Akinosho ; Compilé par : Deep Wave TechFlow

Le terme « zkSci » m'est venu alors que je buvais un café chez Starbucks et que j'écrivais cet article. J'ai déjà écrit sur DeSci parce que je suis fasciné par la convergence de la décentralisation (blockchain) et de la science. Il y a quelques mois, j'ai rejoint une nouvelle entreprise axée sur l'amélioration de la confidentialité des preuves à connaissance nulle. En entrant dans le domaine des preuves à connaissance nulle, mon intérêt a grandi et j'ai commencé à explorer les liens potentiels avec le domaine scientifique. Ici, je présenterai mes recherches et mes découvertes à ce jour.

Preuve de connaissance zéro dans la recherche scientifique

La confidentialité a toujours été une préoccupation importante lors du partage de données sensibles dans divers domaines de recherche. Voici quelques domaines d'application pratiques dans lesquels j'ai trouvé que les preuves sans connaissance offrent une solution prometteuse pour un partage de données sécurisé et préservant la confidentialité.

Partage de données médicales

La recherche médicale implique souvent la collaboration de plusieurs institutions médicales et chercheurs qui ont besoin d’accéder aux données des patients à des fins d’analyse. Cependant, le partage de données médicales brutes soulève directement des problèmes de confidentialité. Les preuves sans connaissance peuvent surmonter ce défi en permettant aux chercheurs de partager des statistiques globales ou d'effectuer des calculs sur les données sans révéler les dossiers individuels des patients. Par exemple, les chercheurs peuvent vérifier l'efficacité d'un nouveau traitement sans accéder aux informations médicales personnelles des patients, garantissant ainsi la confidentialité et le respect des réglementations en matière de protection des données.

Cela semble un peu irréaliste ? Examinons de plus près le processus :

Partage de statistiques agrégées : les chercheurs peuvent utiliser des preuves sans connaissance pour prouver des déclarations sur les statistiques agrégées des données. Par exemple, ils pourraient démontrer que l'âge moyen des patients atteints d'une maladie particulière se situe dans une certaine fourchette sans révéler l'âge d'un individu. En partageant des statistiques agrégées comme celle-ci, les chercheurs peuvent toujours tirer des informations précieuses sans compromettre la vie privée de chaque patient.

Informatique préservant la confidentialité : les preuves sans connaissance permettent aux chercheurs d'effectuer des calculs sur des données cryptées ou hachées sans décrypter ni révéler la valeur sous-jacente. Par exemple, les chercheurs pourraient utiliser des données médicales cryptées pour calculer l'efficacité d'un nouveau traitement, tout en masquant complètement les détails réels du traitement et les dossiers médicaux des patients.

L’utilisation de preuves sans connaissance dans la recherche médicale peut offrir des avantages significatifs, améliorant l’évolutivité et la collaboration dans l’industrie. Les preuves sans connaissance permettent un partage de données efficace et évolutif entre plusieurs institutions et chercheurs dans le cadre de collaborations de recherche médicale à grande échelle. Cette collaboration permet aux chercheurs d'accéder à des données agrégées sans exposer d'informations sensibles ni compromettre la vie privée des patients. Il établit un équilibre délicat entre la découverte basée sur les données et la confidentialité personnelle, ouvrant la voie à des progrès transformateurs dans la science médicale tout en maintenant les normes éthiques et de confidentialité des données les plus élevées. L’environnement collaboratif facilité par des preuves sans connaissance accélère la recherche et favorise l’innovation en médecine, garantissant ainsi la protection de la vie privée des patients tout au long du processus.

Au-delà de la recherche médicale, diverses collaborations de recherche impliquent le partage d’informations sensibles, telles que des algorithmes propriétaires, la propriété intellectuelle ou des données gouvernementales classifiées. Les preuves sans connaissance fournissent un mécanisme puissant pour vérifier l'authenticité ou l'exactitude des informations partagées sans révéler le contenu réel. Cette capacité améliore la coopération et la confiance entre les parties impliquées dans un projet de recherche sans compromettre la confidentialité.

Informatique à distance sécurisée

L'informatique à distance sécurisée est un aspect important de la recherche scientifique qui nécessite de traiter des données sensibles sans les exposer à des tiers. Les preuves sans connaissance (ZKP) sont particulièrement utiles pour permettre une informatique à distance sécurisée dans les domaines suivants :

Effectuez une analyse génomique en toute sécurité : La recherche génomique nécessite une analyse à grande échelle des données génétiques pour comprendre la relation entre les gènes et diverses maladies. Cependant, les données génomiques sont très sensibles et contiennent des informations personnelles sur la constitution génomique d’un individu. Grâce à des preuves sans connaissance, les chercheurs peuvent effectuer des calculs sécurisés sur des données génomiques sans transmettre les données réelles à un serveur centralisé. Cela signifie que différentes institutions de recherche peuvent collaborer sur l’analyse génomique sans partager de données génétiques brutes, en garantissant la confidentialité et en préservant la propriété des données, tout en faisant progresser la recherche sur la médecine personnalisée et le traitement des maladies.

Recherche environnementale : la recherche environnementale implique généralement la collecte de données provenant de diverses sources, notamment d'entreprises privées et d'organisations gouvernementales. Les preuves sans connaissance permettent aux chercheurs de vérifier l'exactitude des données fournies par ces entités sans révéler d'informations exclusives.

Science du climat et simulation du climat : la recherche sur le climat implique des modèles et des simulations complexes, souvent exécutés sur des systèmes distribués. Des preuves sans connaissance peuvent être utilisées pour vérifier les résultats de ces simulations sans révéler les données ou les algorithmes sous-jacents.

Avantages d'éviter le transfert de données à des tiers

En ne transmettant pas les données génomiques réelles à un serveur centralisé ou à un tiers, les preuves sans connaissance améliorent la confidentialité et la sécurité des données, réduisant ainsi le risque de fuite de données et d'accès non autorisé.

Cela protège l'intégrité des données et garantit le respect des réglementations en matière de protection des données telles que HIPAA ou GDPR. De plus, les preuves sans connaissance permettent une collaboration sécurisée entre les institutions de recherche, permettant aux participants d'effectuer des calculs sur leurs données et de partager uniquement des preuves cryptographiques des résultats des calculs. Cette collaboration favorise la confiance et la confidentialité des données entre toutes les parties.

En outre, les preuves sans connaissance réduisent également les frais de transfert de données dans la recherche génomique, car seules les preuves des résultats de calcul doivent être échangées, plutôt que les données brutes. Cette optimisation simplifie l'analyse génomique collaborative et fait progresser les avancées scientifiques en matière de médecine personnalisée et de traitement des maladies tout en protégeant les données génomiques sensibles. Dans l’ensemble, les preuves sans connaissance constituent une approche transformatrice qui favorise une recherche génomique sécurisée et préservant la confidentialité et améliore la confiance et l’efficacité des collaborations de recherche dans divers domaines.

Preuve de source

La preuve de provenance est une application clé des preuves sans connaissance (ZKP) utilisées pour garantir l'authenticité et l'intégrité des articles scientifiques, des données de recherche, des dossiers médicaux et d'autres documents. En tirant parti de preuves sans connaissance, les organisations et les individus peuvent établir une provenance et un historique vérifiables des données, garantissant ainsi la confiance et la fiabilité à une époque marquée par la désinformation et la falsification des données.

Garantir l'authenticité des articles scientifiques, des données de recherche et des dossiers médicaux : Avec l'essor de la publication en ligne et l'augmentation massive du contenu numérique, il est devenu essentiel de garantir l'authenticité et l'intégrité des articles scientifiques, des données de recherche et des dossiers médicaux. Les chercheurs peuvent utiliser des preuves sans connaissance pour générer des preuves cryptographiques qui confirment la source et l’auteur des articles scientifiques et des données de recherche. Ce faisant, ils peuvent démontrer que leur travail n’a pas été altéré ou déformé, renforçant ainsi la crédibilité et la fiabilité de leurs conclusions, ce qui est particulièrement important à une époque de manipulation et de désinformation croissantes de l’information.

Conclusion inachevée

Je crois fermement que zkSci a un énorme potentiel pour améliorer la recherche scientifique. La puissance de zkSci réside dans sa capacité à garantir la confidentialité et la sécurité des données, permettant aux chercheurs de collaborer, de partager des informations sensibles et d'effectuer des calculs sur des données cryptées tout en protégeant la confidentialité individuelle et la propriété des données. Cette approche innovante a le potentiel d’accélérer les progrès dans divers domaines scientifiques, notamment la génomique, la recherche médicale et la recherche environnementale.

Alors que je continue à approfondir le monde des preuves sans connaissance, je suis heureux de voir la recherche et le développement en cours relever activement les défis liés à la surcharge de calcul et à l'évolutivité. Cela me donne l’espoir que davantage de chercheurs et d’institutions adopteront ZKP comme technologie de protection de la vie privée, ouvrant ainsi la voie à un avenir où la confidentialité des données et le progrès scientifique coexisteront harmonieusement.

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