Message de Gate News, le 23 avril — Succinct Labs, soutenu par la société de capital-risque Paradigm, a dévoilé ZCAM, une application iPhone conçue pour lutter contre les photos et vidéos générées par l’IA en utilisant la cryptographie afin d’empreinter les médias au moment de leur capture. L’application signe les photos et les vidéos avec des enregistrements infalsifiables qui relient le contenu à l’appareil qui l’a capturé, permettant aux utilisateurs de vérifier indépendamment si les médias proviennent d’un appareil réel ou s’ils ont été altérés ou générés numériquement.
L’approche de Succinct s’appuie sur le matériel de l’appareil pour générer des signatures cryptographiques uniques. Lorsqu’un utilisateur capture une photo ou une vidéo à l’aide de ZCAM, l’application génère un hachage cryptographique à partir des pixels capturés. La société a cité les recherches du Center for Financial Services de Deloitte, qui prédisent que l’IA générative pourrait entraîner des pertes dues à la fraude atteignant $40 milliards aux États-Unis d’ici 2027, contre 12,3 milliards de dollars en 2023. Les détecteurs commerciaux d’IA peuvent échouer facilement, a déclaré Succinct, ce qui fait de sa méthode d’authentification basée sur l’appareil une solution potentiellement plus fiable.
En 2024, Paradigm a mené un tour de financement de $55 millions dans Succinct Labs aux côtés d’investisseurs, dont les fondateurs de Polygon et EigenLayer. Le SP1 de la société, une machine virtuelle de connaissance zéro (zkVM), sécurise actuellement plus de $4 milliards d’actifs numériques. En août dernier, Succinct a lancé son mainnet pour le Succinct Prover Network, un marché décentralisé sur Ethereum qui permet aux applications d’envoyer des requêtes de preuve à connaissance zéro avec des proveurs indépendants en compétition pour les vérifier, tout en activant son token natif PROVE.
Bien que la technologie montre des promesses, son adoption pourrait rencontrer des difficultés. Succinct a indiqué des cas d’usage potentiels pour les entreprises et les journalistes, mais inciter à une adoption généralisée par les utilisateurs de ZCAM reste un obstacle majeur pour le passage à l’échelle de la plateforme.
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