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EZKL 소개
EZKL은 개발자 중심의 툴킷으로, 딥러닝 모델을 영지식 증명으로 변환합니다. 핵심 기능은 사용자가 개인 데이터나 모델 자체를 노출하지 않고도 AI 모델이 개인 데이터에서 올바르게 실행되었음을 증명할 수 있도록 하는 것입니다. 주요 가치 제안은 AI와 암호화를 연결하는 것으로, 표준 ONNX 그래프를 Halo2 기반 SNARK 회로로 변환하여 온체인, 브라우저 또는 엣지 디바이스에서 검증 가능한 추론을 가능하게 합니다. 이것이 해결하는 시장의 문제점은 AI의 신뢰 격차입니다. 현재 사용자는 모델 출력이 진짜인지 확인할 수 없고, 데이터 소유자는 민감한 입력 데이터를 공유하기를 꺼립니다. EZKL은 프라이버시를 유지하면서 연산 무결성에 대한 암호학적 보증을 제공함으로써 이 문제를 해결합니다. 경쟁 우위는 사용 편의성(회로 설계 전문 지식 불필요)과 Solidity 검증기 및 JavaScript 도구를 포함한 실용적인 배포 옵션에 있습니다. 지난 6개월(2026-02-28~2026-08-31) 동안 EZKL은 무거운 연산을 오프로드하는 클라우드 기반 서비스인 Lilith를 통해 증명 생성의 확장성에 집중했습니다. 또한 두 당사자가 서로의 개인 입력을 공개하지 않고도 공동으로 증명을 생성할 수 있는 협력형 SNARK(co-SNARK)를 도입하여, 다자간 AI 시나리오에서 중요한 진전을 이루었습니다. 프로젝트는 감사된 코드베이스를 유지하고 생태계 통합을 계속 확장해 왔습니다. 한 가지 주목할 만한 한계는 매우 큰 모델의 경우 증명 생성이 여전히 계산 비용이 많이 들고, 툴킷 사용에 암호화 개념에 대한 어느 정도의 친숙함이 요구된다는 점이며, 팀은 이 장벽을 낮추기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.
지난 6개월간 주요 성과 (2026-03-01 ~ 2026-09-01): - 협력적 SNARK(cosnark) 출시: 두 명 이상의 당사자가 서로에게 개인 데이터를 공개하지 않고 영지식 증명을 공동으로 생성할 수 있습니다. 이는 Halo2 공동 저자 Ying Tong Lai가 주도했으며, 현재 EZKL에 통합되어 최소한의 워크플로 변경으로 기존 증명/검증 키를 재사용할 수 있습니다. - Cosnark 증명을 클라우드 규모 증명 생성 클러스터인 Lilith에 통합하여 단일 명령으로 협력 증명 피어 서버를 빠르게 설정할 수 있습니다. - Cosnark 비공개 베타 버전 출시, 얼리 어답터를 대상으로 시범 운영 중. 향후 개발 중점 및 로드맵: - 비대칭 MPC 도입: 데이터 제공자(예: 모바일 기기)의 연산 부담을 줄이고 iOS 바인딩 및 메탈 가속을 보완합니다. 이는 활발한 연구 분야이며 향후 몇 달간 탐구될 예정입니다. - Halo2를 넘어 추가 증명 시스템 통합을 통한 유연성 확대. - 대규모 모델 및 고처리량 시나리오를 위한 증명 생성 최적화 지속. GPU 가속 및 폴딩 기법을 통해 2027년까지 증명 크기를 킬로바이트 수준으로 줄일 계획입니다.
Jason Morton (CEO) Jason Morton은 EZKL의 공동 창립자이자 CEO입니다. 그는 이전에 수학 및 통계학 정교수로 재직했으며, 양자 영감 암호 알고리즘으로 DARPA Young Faculty Award를 수상했고, 2011년 원래 DARPA 딥러닝 프로그램의 책임 연구원이었습니다. 그는 이더리움 기반 금융 중개업체를 설립하고 매각했으며, Lit Protocol의 암호화 책임자를 역임했습니다. 하버드에서 심리학 학사, 미시간 대학교에서 경제학 석사, UC 버클리에서 수학 박사 학위를 받았습니다.