ethereumnews.ru
Что такое машинное обучение с нулевым разглашением (zkML)?
Машинное обучение с нулевым разглашением (zkML) сочетает в себе криптографию, ориентированную на конфиденциальность, и передовое машинное обучение. Используя доказательства с нулевым разглашением, zkML обеспечивает проверку процессов машинного обучения без раскрытия каких-либо конфиденциальных данных.
По сути, zkML обеспечивает безопасное применение и проверку результатов машинного обучения, сохраняя при этом конфиденциальную информацию. Это особенно важно в таких секторах, как здравоохранение и финансы, где конфиденциальность имеет первостепенное значение. Это позволяет внедрять инструменты искусственного интеллекта без риска для конфиденциальности личности.
Как работает zkML?
Машинное обучение с нулевым разглашением (zkML) объединяет машинное обучение с криптографическими методами в децентрализованной сети. Модели машинного обучения обучаются на нескольких узлах, каждый из которых содержит собственный сегмент данных. Эти узлы затем генерируют доказательства с нулевым разглашением — тип криптографических доказательств. Эти доказательства позволяют узлам проверять определенные аспекты своих данных, не раскрывая сами данные.
Например, в здравоохранении несколько больниц могут сотрудничать для обучения модели машинного обучения на данных пациентов. Вместо того, чтобы делиться конфиденциальными записями пациентов, каждая больница генерирует доказательство с нулевым разглашением. Это доказательство подтверждает важность и целостность данных для модели без ущерба для конфиденциальности пациентов.
zkML использует возможности коллективного обучения сети, обеспечивая при этом конфиденциальность индивидуальных данных. Этот подход расширяет возможности машинного обучения, одновременно соблюдая строгие стандарты конфиденциальности, что особенно важно в децентрализованных системах.
Варианты использования zkML
Машинное обучение с нулевым разглашением (zkML) быстро развивается, предлагая важные приложения для повышения масштабируемости и конфиденциальности в различных областях. Его растущая доступность для разработчиков сигнализирует о потенциальном всплеске инновационного использования. Ключевые приложения включают в себя:
- Масштабируемость блокчейна: zkML помогает масштабировать Ethereum посредством объединений ZK, примером чего являются такие платформы, как Starknet , Scroll и Polygon Zero. Эти решения поддерживают децентрализацию и безопасность, одновременно повышая пропускную способность за счет вычислений вне цепочки и проверки внутри цепочки.
- Защита конфиденциальности. Используя доказательства ZK, zkML позволяет разрабатывать приложения, защищающие конфиденциальность пользователей, такие как Semaphore и Penumbra , а также платформы, такие как Aztec Network, которые предлагают решения для частных транзакций.
- Проверка личности и происхождение данных: zkML поддерживает создание систем проверки личности, таких как WorldID , обеспечивая уникальную аттестацию личности без раскрытия личных данных, а также такие платформы, как Sismo и Axiom.
- Частные протоколы уровня 1: Zcash и Mina используют zkML для создания частных, эффективных протоколов уровня 1, разгрузки вычислений и обеспечения конфиденциальности пользователей.
- Оценка модели здравоохранения: zkML упрощает проверку точности модели машинного обучения в здравоохранении без раскрытия конфиденциальных данных, обеспечивая конфиденциальность пациентов и соответствие нормативным стандартам.
- Машинное обучение как прозрачность услуги: оно гарантирует, что поставщики услуг предлагают заявленную модель машинного обучения, повышая доверие к MLaaS.
По мере развития zkML он будет расширяться и дальше, играя жизненно важную роль в обеспечении конфиденциальности и масштабируемости в децентрализованных системах и других секторах.
Текущее состояние zkML
Машинное обучение с нулевым разглашением (zkML) в настоящее время находится на стадии разработки, основное внимание уделяется включению доказательств с нулевым разглашением в стадию вывода моделей. Это особенно эффективно для проверки выходных данных моделей искусственного интеллекта, таких как GPT-4 или DALL-E 2, без раскрытия конфиденциальных входных данных.
Несмотря на проблемы с управлением большими моделями из-за вычислительных ограничений, был достигнут значительный прогресс. Например, компания Modulus Labs успешно создала доказательства для моделей с 18 миллионами параметров. Это важный шаг на пути к практическим приложениям zkML, подчеркивающим конфиденциальность контента, создаваемого ИИ.
Заключение
Машинное обучение с нулевым разглашением (zkML) продвигает интеграцию криптографии, сохраняющей конфиденциальность, с машинным обучением, обещая безопасные и проверяемые приложения искусственного интеллекта без ущерба для конфиденциальных данных. Несмотря на свое состояние развития, zkML демонстрирует большой потенциал в таких важных секторах, как здравоохранение и финансы. Ожидается, что по мере дальнейшего развития технологий zkML значительно повысит масштабируемость и конфиденциальность, что сделает его важным инструментом для будущего децентрализованных систем и за его пределами.