zama-ai/concrete-ml

解決する課題

Concrete ML は、暗号化されたデータ上で機械学習を実行できるようにするライブラリであり、データサイエンティストが暗号化の深い知識を持たなくてもよいように設計されています。医療記録、金融データ、生体認証情報などの機密情報を処理する際、データを計算プロセス全体を通して暗号化したままにすることで、プライバシーとセキュリティを確保します。

動作方法

このライブラリは Concrete フレームワークの上に構築されており、完全準同型暗号（FHE）を利用しています。標準的な機械学習モデルを自動的にその準同型等価物に変換するツールセットを提供します。scikit-learn や XGBoost と同等のインターフェースを持つ組み込みモデルを備えており、ONNX を介して PyTorch や Keras/TensorFlow のカスタムモデルを変換可能。量子化意識トレーニングを使用して FHE に対応可能にします。

対象ユーザー

機械学習のプライバシー保護（PPML）を、馴染みのあるフレームワークや API を使って実装したいデータサイエンティスト、および医療、金融、政府など厳格な規制が適用される業界で機密データを安全に分析したい組織向けに設計されています。

特徴

• FHE対応の組み込みモデル：scikit-learn や XGBoost と同等のインターフェースを持つ、すぐに使えるモデル。
• カスタムモデル対応：ONNX を介して PyTorch や Keras/TensorFlow モデルをインポート可能。
• プライバシー保護された推論：入力を暗号化したまま予測を実行可能（復号不要）。
• 幅広い用途：暗号化された感情分析、健康診断、クレジットカード承認、暗号化画像フィルタリングなど、多様な応用が可能。