データの整合性: それは何であり、なぜ重要なのか?

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• データ品質の低さは企業に年間数十億ドルの損失をもたらし、データに基づく意思決定、AI モデル、ビッグデータ分析への信頼を損ないます。

• ゼロ知識 (ZK) テクノロジーは、データを公開せずに検証することで有望なソリューションを提供しますが、特に既存のブロックチェーン標準では、スケーラビリティ、コスト、統合の課題に直面しています。

• Horizen 2.0 は、合理化された証明検証、堅牢なセキュリティ、開発者に優しいツールでこれらの課題に対処し、ZK アプリケーションのゲームチェンジャーとして登場します。

• Horizen 2.0 は、ZK テクノロジーを進化させることで、安全でコスト効率の高いデータ整合性ソリューションを確保し、AI とビッグ データ時代の開発者、企業、消費者を支援することを目指しています。

不良データは想像以上にコストがかかります。

Gartnerによると、データ品質の低さにより、組織は年間平均 1,290 万ドルの損失を被っています。IBM Big Data & Analytics Hub によると、これは米国経済にとって約 3.1 兆ドルの損失に相当します。

データの整合性が低いのはマルウェアが原因だと多くの人が考えていますが、それは全体のほんの一部にすぎません。ほとんどのエラーは、データ収集の間違い、フォーマットの不一致、人為的エラーなど、内部の意図しない原因によって発生します。

AI 時代を迎えるにあたり、データの整合性はますます重要になります。

AI モデルには膨大な量のデータ入力が必要であり、入力された情報が不正確であれば、出力されるデータも本質的に欠陥のあるものになります。諺にあるように、「ゴミを入れればゴミが出る」のですが、AI の場合、検証を必要とするデータの量は飛躍的に増加します。

データの整合性を維持するには、データの入力、統合、配布の有効性、一貫性、完全性を確保することが重要です。データの整合性には、データの保護、つまり不正なユーザーからのデータの保護と規制機関への準拠の確保も含まれます。

では、毎日生成される 4 億 274 万テラバイトのデータはどのように検証するのでしょうか。この記事では、次の点について説明します。

• データの完全性に対する課題
• 潜在的な解決策としてのZK証明、
• ZK証明の限界
• そして、それらの問題にどのように対処して、手頃な価格で拡張可能かつ安全なソリューションを開発するか。これが、組織が革新的なテクノロジーを効果的に導入できる唯一の方法だからです。

誠実さがなければ信頼は生まれません。データについても同じことが言えます。

LeBow College of Business のレポートによると、データ駆動型企業の約 67% が自社のデータの品質を信頼していません。このため、企業は適切でインテリジェントなビジネス上の意思決定を行うことや、AI モデルを効果的に活用すること、ビッグ データからメリットを得ることができなくなります。

データセットに対する脅威には次のようなものがあります。

• 人為的エラー:重要なデータを削除したり、不正確なデータを入力したりすること。
• 形式間の不一致:統合を必要とするシステム間で同じデータを異なる方法で追跡します。
• 収集エラー:不完全なデータまたは不正確なデータを収集しています。
• サイバーセキュリティと内部侵害:悪意のある行為者がデータを盗んだり破壊したりします。

データが内部または外部の複数のシステム間で共有されると、これらの脅威は拡大します。また、データセットが大きくなるとコストが大幅に増加します。これはすべて、データ侵害によるコンプライアンスや規制上の罰金が考慮される前の話です。

では、この数兆ドル規模の問題をどうやって解決するのでしょうか?

ゼロ知識 (ZK) テクノロジーは、ますます人気が高まっているソリューションの 1 つです。

ZK 証明は、データ自体を明かすことなく、データに関する知識を検証できます。ZK 証明の主な利点の 1 つは、パブリック ブロックチェーン (Ethereum など) のような透明なシステム内でもプライバシーが保護されることです。

このテクノロジーは現実世界で無数の用途があり、採用が一般的になるにつれて新しいユースケースが生まれています。これらは、アイデンティティ管理（身元を明かさずに、年齢や本人確認などが可能）からプライベートトランザクション（ウォレットや金融取引を非公開にする）、サプライチェーンの追跡可能性など多岐にわたります。

ZK 証明の課題は、リソースを大量に消費することです。本質的にスケーラブルではなく、検証にかなりのコストがかかる可能性があります。そして、AI モデルがより主流になるにつれて、これらのコストは増加するばかりです。

Web3 スペースの大部分は EVM 互換アプリケーション上に構築されていますが、EVM 標準は当初 ZK 機能を考慮して設計されていなかったため、ZK アプリケーション (EVM 互換ではない) を構築するには新しいツールとプロトコルのセットが必要でした。

残念ながら、これらの進歩には注意点が伴います。それは、異なるプログラミング言語、インターフェース、ツールが必要になることです。これにより、Web3 コミュニティ全体におけるコミュニケーションの障壁や断片化が生じる可能性があります。

Horizen 2.0 : ZK アプリケーション向けに最適化されたブロックチェーン

ZK dApps の開発者は、ZK 証明の検証に不可欠な検証者契約の作成と監査で困難に直面することがよくあります。これらのカスタム契約は複雑なだけでなく、悪用される可能性のある脆弱性が発生しやすくなります。

より合理化され、より安全なソリューションの必要性から、証明検証を処理するための組み込みのコンパイル済み契約を提供する Horizen 2.0 が開発されました。これにより、開発オーバーヘッドが削減され、セキュリティが強化されます。

Horizen のネイティブ レイヤー 1 アーキテクチャは、独自のネットワークとインフラストラクチャを通じて完全な分散化を維持し、堅牢なセキュリティと中断のない運用を保証します。

データの信頼性と事業継続性にはデータの整合性が不可欠: Horizen がそれを実現します

ビッグデータと AI への依存度が高まるにつれ、データ整合性の課題も増えています。ZK 証明など、データ整合性の問題を解決する新しいテクノロジーが絶えず登場していますが、それらにも限界がないわけではありません。

Horizen は 2017 年に ZK 分野への進出を開始し、それ以来これらの制限を認識して解決に着手してきました。これにより、ZK 技術を活用したいと考えているすべての開発者が、安全かつ効率的に、また ZK 証明に通常伴う多額のコストをかけずに、ZK 技術を活用できるようになりました。

Horizen 2.0 は、ZK テクノロジーの新たなフロンティアとなり、革新的な開発者が創造性を発揮し、組織がより優れたデータ品質の恩恵を受け、消費者がデータのプライバシーを安心して守れる空間となります。

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