Зростання доказів з нульовим знанням (ZKP): Потужний і захищений спосіб запуску приватного ШІ

Джерело: Coindoo Оригінальна назва: Підйом нульового знання (ZKP): Потужний та захищений спосіб запуску приватного ШІ Оригінальне посилання:

Досліджуйте, як Zero Knowledge Proof створює приватний і перевіряємий ШІ за допомогою технології ZK, безпечного зберігання, гібридного консенсусу та бездоказової моделі для реальних обчислень в ланцюгу.

Оскільки починається наступний цикл блокчейну, багато користувачів намагаються зрозуміти, що відрізняє надійні нові криптопроекти від шуму, який оточує ринок. Оскільки ШІ зараз формує більшість цифрових взаємодій, його вплив у криптопросторі продовжує зростати. В той же час, побоювання щодо обробки даних та особистої інформації швидко зростають.

Ось чому проекти, які використовують технологію нульового знання, отримують увагу, особливо ті, що повністю побудовані навколо неї. Ці платформи використовують криптографічні методи, які дозволяють AI-системам підтверджувати результат, не розкриваючи дані, що за ним стоять. Для тих, хто розглядає варіанти на крипторинку в категорії AI та конфіденційності, важливо розуміти, як Нульове Знання (ZKP) підтримує безпечні та приватні обчислення.

Розуміння того, що означає нульове знання доказу (ZKP)

Простими словами, Доказ нульового знання — це метод, який дозволяє одній стороні, званій довірителем, показати, що твердження є правильним для другої сторони, відомої як перевіряючий, не ділячись інформацією, що стоїть за цим твердженням. Цей дизайн не є теоретичним. Він використовується в ситуаціях, коли приватні дані мають залишатися прихованими, але при цьому підтверджуватися як точні.

Докази з нульовим знанням пропонують три основні гарантії:

• Завершеність: істинне твердження можна довести.
• Здоров'я: хибне твердження не можна змусити здаватися правдою.
• Нульове знання: не надається жодної додаткової інформації, крім факту, що заява є дійсною.

У штучному інтелекті та розподілених системах ці гарантії показують, що модель штучного інтелекту може підтвердити результат, зберігаючи всі вхідні дані та внутрішні налаштування в безпеці. Ось чому доказ нульового знання стає важливою темою в підприємницькому штучному інтелекті, інструментах приватних даних та перевіряємому машинному навчанні.

Чому доводи з нульовим знанням корисні для завдань ШІ

Моделі ШІ часто обробляють інформацію, яка є приватною, регульованою або надзвичайно чутливою. Незалежно від того, чи йдеться про медичні записи, фінансові рахунки, біометричні сканування або бізнесову інформацію, процеси ШІ потребують довіри, якої традиційні системи можуть не забезпечити.

Докази з нульовим знанням допомагають вирішити цю проблему, дозволяючи:

• Приватний штучний інтелект: люди можуть подавати запит, отримувати відповідь і перевіряти точність, не розкриваючи сирі дані.
• Перевірне навчання: Творці ШІ можуть продемонструвати, що вони дотримувалися зазначеного процесу, покращуючи прозорість для користувачів та задовольняючи вимоги відповідності.
• Цілісність виконання моделі: учасники мережі можуть підтвердити, що AI система виконала правильне завдання.

Ця комбінація приватності та доказів підтримує цілі дизайну мереж нульового знання.

Ближчий погляд на те, як доказ нульового знання формує свою основну систему

Доказ нульового знання розроблений як децентралізована блокчейн-платформа, орієнтована на штучний інтелект, побудована на основі модульної криптографії та перевірюваних обчислень. Його повна структура побудована з Substrate і організована в кілька системних шарів.

Гібридні шари за силою мережі

Доказ нульового знання використовує два пов'язані методи консенсусу:

• Доказ інтелекту (PoI): Ця установка приносить обчислення штучного інтелекту в мережеву безпеку. Вузли виконують завдання навчання або висновку, а потім створюють Нульові знання доказів, щоб показати, що вони виконали їх правильно. Їхня продуктивність вимірюється через точність, ефективність і складність роботи.

• Доказ простору (PoSp): Це підтверджує, що вузли надають реальне сховище, яке підтримується криптографічними перевірками. Це важливо для розміщення наборів даних і зберігання станів моделей ШІ у розподіленому вигляді.

Разом PoI та PoSp пов'язують безпеку безпосередньо з корисним виходом, а не з енергоємним майнінгом.

Як працює середовище виконання

Мережа підтримує два шари виконання:

• Сумісність з EVM: Це дозволяє розробникам легко переміщувати або розгортати смарт-контракти, подібні до Ethereum.

• WASM Runtime: Це створено для швидшої обробки завдань ШІ та криптографічних функцій.

Цей подвійний підхід зберігає мережу дружньою для будівельників, забезпечуючи при цьому достатню технічну різноманітність для обробки складних навантажень.

Як система зберігання балансує масштаб і безпеку

Зберігання здійснюється через кілька компонентів:

• Патриція намагається отримати швидкі та перевірені державні дані
• Меркле-дерева для стійкої до підробок цілісності
• IPFS та подібні протоколи для великих офлайн-даних та зберігання моделей

Це надає платформі можливість управляти розміром сучасних AI наборів даних, зберігаючи при цьому можливість перевірки кожного елемента за допомогою криптографічних правил.

Що забезпечує безпеку мережі

Налаштування включає:

• zk-SNARKs та zk-STARKs для перевірки приватних обчислень
• Гомоморфне шифрування для обробки повністю зашифрованих даних
• Багатопартійні обчислення для спільних завдань без розкриття приватних даних
• Підписи ECDSA та EdDSA для безпеки ідентифікації та транзакцій

Ці системи разом захищають мережу від витоків даних, маніпуляцій і майбутніх загроз, пов'язаних з сучасними обчисленнями.

Як обгортки з нульовими знаннями забезпечують чесність завдань ШІ

Ключовою частиною мережі є її дизайн Zero Knowledge Wrapper. Він підтверджує, що дії ШІ залишаються точними та послідовними:

• Якщо задача вірна, доказ підтверджується, і вузол нагороджується.
• Якщо щось не так, наприклад, некоректні дані або неповна обробка, доказ не проходить, і завдання відхиляється.

Ці правила дозволяють обробляти роботу штучного інтелекту у децентралізованій системі без розкриття приватної інформації.

!

!

Де можна застосувати ці інструменти

Об'єднуючи системи ZK, PoI, PoSp та модульну криптографію, такі платформи можуть підтримувати кілька реальних завдань:

• Аналіз даних приватної охорони здоров'я
• AI-рішення, які відповідають регуляторним вимогам для фінансів
• Децентралізовані ринки для наборів даних і моделей з перевіреним походженням
• Корпоративні системи штучного інтелекту, які потребують доказу правильності без розкриття будь-яких даних

Кінцевий огляд

Технологія нульового знання забезпечує технічний шлях до приватного та перевірного ШІ, використовуючи методи з нульовим знанням, розподілене зберігання та гібридну модель консенсусу, зосереджену на корисній роботі. Оскільки ШІ продовжує розширюватися в сферах, пов'язаних з конфіденційністю, правилами та децентралізованими системами, мережі, побудовані навколо технології нульового знання, стають сильними кандидатами в секторі блокчейн та ШІ.