零知識證明的崛起 (ZKP)：一種強大且受保護的私有AI運行方式

來源：Coindoo 原始標題：零知識證明的崛起 (ZKP)：一種強大且受保護的私有AI運行方式 原始連結：

探索零知識證明如何利用ZK技術、安全存儲、混合共識和無信任模型構建私密且可驗證的人工智能，以實現真正的鏈上計算。

隨着下一個區塊鏈週期的開始，許多用戶試圖理解什麼使得可信的新加密項目與市場周圍的噪音區分開來。隨着人工智能在大多數數字互動中發揮作用，它在加密領域的影響力也在不斷增長。與此同時，對於數據處理和個人信息的擔憂也在快速增加。

這就是爲什麼使用零知識證明技術的項目越來越受到關注，特別是那些完全圍繞它構建的平台。這些平台使用加密方法，允許 AI 系統確認結果而不透露其背後的數據。對於任何在 AI 和隱私類別中審查加密市場選項的人來說，了解零知識證明 (ZKP) 如何支持安全和私密計算是非常重要的。

理解零知識證明 (ZKP) 的含義

簡單來說，零知識證明是一種方法，它允許一方（稱爲證明者）向另一方（稱爲驗證者）展示某個陳述是正確的，而不共享該陳述背後的信息。這種設計並非理論性的。它用於需要保持私人數據隱祕的情況下，同時仍然確認其準確性。

零知識證明提供三個核心保證：

• 完整性：一個真實的陳述可以被證明。
• 健全性：虛假的陳述不能被迫顯得真實。
• 零知識： 除了聲明是有效的這一事實外，不共享額外信息。

在人工智能和分布式系統中，這些保證表明，人工智能模型可以確認結果，同時保護所有輸入和內部設置。這就是爲什麼零知識證明在企業人工智能、私密數據工具和可驗證機器學習中變得越來越重要。

零知識證明對人工智能任務的有用性

AI模型通常處理私密、受監管或極其敏感的信息。無論數據涉及醫療記錄、金融帳戶、生物識別掃描還是商業信息，AI處理都需要傳統系統可能無法提供的信任。

零知識證明通過允許解決這個問題:

• **私有AI推理：**人們可以提交查詢，接收答案，並在不暴露原始數據的情況下驗證準確性。
• 可驗證的培訓： AI創作者可以展示他們遵循了所述的過程，提高用戶的清晰度並滿足合規要求。
• 模型執行的完整性: 網路成員可以確認AI系統執行了正確的任務。

這種隱私與證明的結合支持了零知識網路的設計目標。

更深入地了解零知識證明如何構建其核心系統

零知識證明被設計爲一個以去中心化人工智能爲重點的區塊鏈平台，圍繞模塊化密碼學和可驗證計算構建。其完整結構是用Substrate構建的，並組織成多個系統層。

網路強度背後的混合層

零知識證明使用兩種相連的共識方法：

• 智能證明 (PoI): 該設置將人工智能計算引入網路安全。節點處理訓練或推斷任務，然後生成零知識證明以表明它們正確完成了這些任務。它們的表現通過準確性、效率和工作的復雜性來衡量。

• 空間證明 (PoSp): 這驗證了節點提供由加密檢查支持的真實存儲。它對於以分布式方式托管數據集和存儲AI模型狀態非常重要。

PoI和PoSp將安全性直接連結到有用的輸出，而不是耗電的挖礦。

執行環境的工作原理

該網路支持兩個執行層：

• EVM兼容性： 這使得開發者能夠輕鬆移動或部署類似以太坊的智能合約。

• WASM 運行時： 這是爲了更快地處理 AI 任務和加密功能而構建的。

這種雙重方法使網路對構建者友好，同時提供足夠的技術範圍來處理高級工作負載。

存儲系統如何平衡規模與安全性

存儲通過幾個組件進行處理：

• 帕特裏夏嘗試快速獲取經過驗證的狀態數據
• 默克爾樹用於防篡改的完整性
• FIL及類似協議用於大型鏈外數據集和模型存儲

這使得平台能夠管理現代人工智能數據集的大小，同時通過加密規則保持每個數據的可驗證性。

什麼驅動網路的安全層

該設置包括：

• zk-SNARKs 和 zk-STARKs 用於私密計算檢查
• 同態加密用於處理完全加密的數據
• 多方計算用於共享任務而不暴露私人輸入
• ECDSA 和 EdDSA 籤名用於身分和交易安全

這些系統共同保護網路免受數據泄露、操控以及與先進計算相關的未來威脅。

零知識包裝如何保持人工智能任務的誠信

網路的一個關鍵部分是其零知識包裝設計。它確認AI行爲保持準確和一致：

• 如果任務正確，證明將得到驗證，節點將獲得獎勵。
• 如果有任何錯誤，例如數據不正確或處理不完整，證明將失敗，任務將被拒絕。

這些規則允許在去中心化系統中處理人工智能工作，而不暴露私人信息。

這些工具可以應用於哪裏

通過結合ZK系統、PoI、PoSp和模塊化密碼學，這些平台可以支持多個現實世界的任務：

• 私人醫療數據分析
• 符合金融監管檢查的 AI 決策
• 去中心化的數據集和模型市場，具有經過驗證的來源
• 需要正確性證明的企業人工智能系統，而不暴露任何數據

最終概述

零知識證明技術通過使用零知識方法、分布式存儲和以有用工作爲中心的混合共識模型，爲私密和可驗證的人工智能提供了技術路徑。隨着人工智能在與隱私、規則和去中心化系統相關的領域不斷擴展，圍繞零知識技術構建的網路正在區塊鏈和人工智能領域中成爲強有力的候選者。