Was ist zkML?

Was ist Zero-Knowledge Machine Learning (zkML)?

Zero-Knowledge Machine Learning(zkML) kombiniert datenschutzorientierte Kryptographie und fortschrittliches maschinelles Lernen. Mithilfe von Zero-Knowledge-Beweisen gewährleistet zkML die Überprüfung von maschinellen Lernprozessen, ohne dass sensible Daten offengelegt werden.

Im Wesentlichen ermöglicht zkML die sichere Anwendung und Validierung von Erkenntnissen des maschinellen Lernens bei gleichzeitigem Schutz vertraulicher Informationen. Dies ist vor allem in Sektoren wie dem Gesundheits- und Finanzwesen wichtig, wo der Schutz der Privatsphäre an erster Stelle steht. Es ermöglicht die Implementierung von KI-Tools, ohne die Privatsphäre des Einzelnen zu gefährden.

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Wie funktioniert zkML?

Zero-Knowledge Machine Learning (zkML) integriert maschinelles Lernen mit kryptografischen Methoden in einem dezentralen Netzwerk. Modelle des maschinellen Lernens werden über mehrere Knoten hinweg trainiert, von denen jeder sein eigenes Datensegment enthält. Diese Knoten generieren dann Zero-Knowledge-Proofs, eine Art kryptografischer Beweismittel. Diese Beweise ermöglichen es den Knoten, bestimmte Aspekte ihrer Daten zu verifizieren, ohne die Daten selbst preiszugeben.

So können beispielsweise im Gesundheitswesen mehrere Krankenhäuser zusammenarbeiten, um ein maschinelles Lernmodell auf Patientendaten zu trainieren. Anstatt sensible Patientendaten auszutauschen, erstellt jedes Krankenhaus einen Zero-Knowledge-Proof. Dieser Nachweis bestätigt die Bedeutung und Integrität ihrer Daten für das Modell, ohne die Privatsphäre der Patienten zu gefährden.

zkML nutzt die kollektive Lernfähigkeit des Netzwerks und gewährleistet gleichzeitig den Schutz individueller Daten. Dieser Ansatz verbessert die Fähigkeiten des maschinellen Lernens und erfüllt gleichzeitig strenge Datenschutzstandards, was besonders in dezentralen Systemen wichtig ist.

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zkML Anwendungsfälle

Zero-Knowledge Machine Learning (zkML) ist auf dem Vormarsch und bietet bedeutende Anwendungen zur Verbesserung der Skalierbarkeit und des Datenschutzes in verschiedenen Bereichen. Die zunehmende Zugänglichkeit für Entwickler signalisiert eine potenzielle Zunahme innovativer Anwendungen. Zu den wichtigsten Anwendungen gehören:

• Blockchain-Skalierbarkeit: zkML hilft bei der Skalierung von Ethereum durch ZK-Rollups, wie z.B. bei Plattformen wie Starknet, Scroll und Polygon Zero. Diese Lösungen sorgen für Dezentralisierung und Sicherheit, während sie den Durchsatz durch Off-Chain-Berechnungen und On-Chain-Verifizierung erhöhen.
• Schutz der Privatsphäre: Durch die Verwendung von ZK-Beweisen ermöglicht zkML die Entwicklung von Anwendungen, die die Privatsphäre der Benutzer schützen, wie Semaphore und Penumbra, und Plattformen wie Aztec Network, die private Transaktionslösungen anbieten.
• Identitätsüberprüfung und Datenprovenienz: zkML unterstützt die Erstellung von Identitätsüberprüfungssystemen wie WorldID, die einen eindeutigen Identitätsnachweis ohne Preisgabe persönlicher Daten gewährleisten, sowie Plattformen wie Sismo und Axiom.
• Private Schicht-1-Protokolle: Zcash und Mina nutzen zkML zur Erstellung privater, effizienter Layer-1-Protokolle, die Berechnungen auslagern und die Privatsphäre der Nutzer wahren.
• Bewertung von Modellen im Gesundheitswesen: zkML erleichtert die Überprüfung der Genauigkeit von Modellen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen, ohne dass sensible Daten preisgegeben werden müssen, wodurch die Vertraulichkeit von Patienten und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleistet werden.
• Transparenz bei maschinellem Lernen als Dienstleistung: Sie stellt sicher, dass die Dienstanbieter das behauptete Modell des maschinellen Lernens anbieten, und stärkt das Vertrauen in MLaaS.

Mit der Weiterentwicklung von zkML wird es sich weiter ausbreiten und eine wichtige Rolle für den Datenschutz und die Skalierbarkeit in dezentralen Systemen und anderen Bereichen spielen.

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Aktueller Stand von zkML

Zero-Knowledge Machine Learning (zkML) befindet sich derzeit in der Entwicklungsphase und konzentriert sich auf die Einbeziehung von Zero-Knowledge-Beweisen in die Inferenzphase von Modellen. Dies ist besonders effektiv, um die Ergebnisse von KI-Modellen wie GPT-4 oder DALL-E 2 zu überprüfen, ohne sensible Eingabedaten preiszugeben.

Trotz der Herausforderungen, die sich bei der Verwaltung großer Modelle aufgrund der begrenzten Rechenleistung ergeben, wurden bedeutende Fortschritte erzielt. Modulus Labs zum Beispiel hat erfolgreich Beweise für Modelle mit 18 Millionen Parametern erstellt. Dies ist ein entscheidender Schritt in Richtung praktischer zkML-Anwendungen, bei denen der Schutz der Privatsphäre in KI-generierten Inhalten im Vordergrund steht.

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Unterm Strich

Zero-Knowledge Machine Learning (zkML) treibt die Integration von datenschutzfreundlicher Kryptografie mit maschinellem Lernen voran und verspricht sichere und überprüfbare KI-Anwendungen, ohne sensible Daten zu gefährden. Trotz seines Entwicklungsstadiums zeigt zkML großes Potenzial in wichtigen Sektoren wie dem Gesundheits- und Finanzwesen. Es wird erwartet, dass zkML im Zuge des weiteren technologischen Fortschritts sowohl die Skalierbarkeit als auch den Datenschutz erheblich verbessern wird, was es zu einem wichtigen Werkzeug für die Zukunft dezentraler Systeme und darüber hinaus macht.