Рост нулевых доказательств (ZKP): мощный и защищенный способ запуска частного ИИ

Источник: Coindoo Оригинальное название: Восход нулевых доказательств (ZKP): мощный и защищённый способ запуска частного ИИ Оригинальная ссылка:

Исследуйте, как доказательство с нулевым разглашением строит частный и проверяемый ИИ, используя технологии ZK, безопасное хранение, гибридный консенсус и бездоверенную модель для реальных вычислений в цепочке.

С началом следующего цикла блокчейна многие пользователи пытаются понять, что отличает надежные новые криптопроекты от шума, окружающего рынок. Поскольку ИИ теперь формирует большинство цифровых взаимодействий, его влияние в пространстве криптовалют продолжает расти. В то же время опасения по поводу обработки данных и личной информации увеличиваются быстрыми темпами.

Вот почему проекты, использующие технологию нулевого раскрытия информации, привлекают внимание, особенно те, которые полностью построены вокруг нее. Эти платформы используют криптографические методы, позволяющие системам ИИ подтверждать результат без раскрытия данных, стоящих за ним. Для всех, кто рассматривает варианты на крипторынке в категории ИИ и конфиденциальности, важно понимать, как Zero Knowledge Proof (ZKP) поддерживает безопасные и конфиденциальные вычисления.

Понимание того, что означает Доказательство с Нулевым Знанием (ZKP)

Проще говоря, нулевая доказательная информация — это метод, который позволяет одной стороне, называемой доказателем, показать другой стороне, известной как проверяющий, что утверждение является верным, не раскрывая информацию, стоящую за этим утверждением. Этот подход не является теоретическим. Он используется в ситуациях, когда частные данные должны оставаться скрытыми, но при этом должны быть подтверждены как точные.

Нулевые доказательства знания предлагают три основные гарантии:

• Полнота: истинное утверждение может быть доказано.
• Звучание: ложное утверждение не может быть вынуждено выглядеть правдивым.
• Нулевая информация: никаких дополнительных сведений не предоставляется, кроме факта, что утверждение является действительным.

В области ИИ и распределенных систем эти гарантии показывают, что ИИ-модель может подтвердить результат, одновременно защищая все входные данные и внутренние настройки. Именно поэтому доказательство с нулевым разглашением становится важной темой в корпоративном ИИ, инструментах работы с приватными данными и верифицируемом машинном обучении.

Почему нулевые доказательства полезны для задач ИИ

Модели ИИ часто обрабатывают информацию, которая является частной, регулируемой или крайне чувствительной. Независимо от того, касается ли данные медицинских записей, финансовых счетов, биометрических сканирований или бизнес-информации, процессы ИИ нуждаются в доверии, которого традиционные системы могут не обеспечить.

Доказательства с нулевым разглашением помогают решить эту проблему, позволяя:

• Частный ИИ-инференс: пользователи могут отправить запрос, получить ответ и проверить его точность, не раскрывая исходные данные.
• Проверяемое обучение: Создатели ИИ могут показать, что они следовали указанному процессу, улучшая ясность для пользователей и соответствуя требованиям соблюдения.
• Целостность выполнения модели: члены сети могут подтвердить, что ИИ-система выполнила правильную задачу.

Эта смесь конфиденциальности и доказательства поддерживает проектные цели сетей с нулевым знанием.

Ближе к тому, как доказательство с нулевым разглашением строит свою основную систему

Доказательство с нулевым разглашением разработано как децентрализованная блокчейн-платформа, ориентированная на ИИ, основанная на модульной криптографии и проверяемых вычислениях. Вся структура построена на Substrate и организована в несколько системных уровней.

Гибридные слои за силой сети

Нулевое знание доказательства использует два связанных метода консенсуса:

• Доказательство Интеллекта (PoI): Эта система внедряет вычисления ИИ в сетевую безопасность. Узлы выполняют задачи обучения или вывода, а затем создают Нулевые Доказательства Знания, чтобы показать, что они завершили их правильно. Их производительность оценивается по точности, эффективности и сложности работы.

• Доказательство пространства (PoSp): Это подтверждает, что узлы предоставляют реальное хранилище, поддерживаемое криптографическими проверками. Это важно для размещения наборов данных и хранения состояний моделей ИИ в распределенном виде.

Вместе PoI и PoSp связывают безопасность напрямую с полезным выходом, а не с энергозатратным майнингом.

Как работает Исполнительная Среда

Сеть поддерживает два уровня выполнения:

• Совместимость с EVM: Это позволяет разработчикам легко перемещать или развертывать смарт-контракты, подобные Ethereum.

• WASM Runtime: Это создано для более быстрой обработки AI задач и криптографических функций.

Этот двойной подход делает сеть удобной для разработчиков, одновременно предоставляя ей достаточный технический диапазон для обработки сложных задач.

Как система хранения балансирует масштаб и безопасность

Хранение осуществляется через несколько компонентов:

• Патриция пытается получить быстрые и проверенные государственные данные
• Меркле-деревья для защиты целостности от подделки
• IPFS и аналогичные протоколы для хранения больших оффчейн наборов данных и моделей

Это дает платформе возможность управлять размером современных наборов данных ИИ, при этом сохраняя каждую единицу верифицируемой с помощью криптографических правил.

Что обеспечивает безопасность сети

Настройка включает в себя:

• zk-SNARK и zk-STARK для проверки приватных вычислений
• Гомоморфное шифрование для обработки полностью зашифрованных данных
• Мультисторонние вычисления для совместных задач без раскрытия частных данных
• Подписи ECDSA и EdDSA для безопасности идентификации и транзакций

Вместе эти системы защищают сеть от утечек данных, манипуляций и будущих угроз, связанных с современными вычислениями.

Как обертки с нулевым знанием сохраняют честность задач ИИ

Ключевой частью сети является ее дизайн Zero Knowledge Wrapper. Он подтверждает, что действия ИИ остаются точными и последовательными:

• Если задача выполнена правильно, доказательство подтверждается, и узел получает вознаграждение.
• Если что-то неправильно, например, неверные данные или неполная обработка, доказательство не проходит, и задача отклоняется.

Эти правила позволяют работе ИИ осуществляться в рамках децентрализованной системы без раскрытия личной информации.

!

!

Где могут быть применены эти инструменты

Объединяя ZK-системы, PoI, PoSp и модульную криптографию, такие платформы могут поддерживать несколько задач из реального мира:

• Анализ данных частной медицинской помощи
• Решения ИИ, соответствующие нормативным требованиям в финансах
• Децентрализованные рынки для наборов данных и моделей с подтвержденным происхождением
• Корпоративные системы ИИ, которые требуют доказательства корректности без раскрытия каких-либо данных

Итоговый Обзор

Технология нулевых знаний предоставляет технический путь к приватному и проверяемому ИИ, используя методы нулевых знаний, распределенное хранилище и гибридную модель консенсуса, основанную на полезной работе. Поскольку ИИ продолжает расширяться в областях, связанных с конфиденциальностью, правилами и децентрализованными системами, сети, построенные на технологии нулевых знаний, становятся сильными кандидатами в секторе блокчейна и ИИ.