Что такое zkML?

Что такое Zero-Knowledge Machine Learning (zkML)?

Zero-Knowledge Machine Learning(zkML) сочетает в себе криптографию, ориентированную на конфиденциальность, и передовое машинное обучение. Используя доказательства с нулевым знанием, zkML обеспечивает проверку процессов машинного обучения без раскрытия конфиденциальных данных.

По сути, zkML позволяет безопасно применять и проверять результаты машинного обучения, сохраняя при этом конфиденциальную информацию. Это особенно важно в таких отраслях, как здравоохранение и финансы, где конфиденциальность имеет первостепенное значение. Это позволяет внедрять инструменты ИИ без риска для частной жизни.

‍

Как работает zkML?

Zero-Knowledge Machine Learning (zkML) объединяет машинное обучение с криптографическими методами в децентрализованной сети. Модели машинного обучения обучаются на нескольких узлах, каждый из которых содержит свой сегмент данных. Затем эти узлы генерируют доказательства с нулевым знанием - тип криптографического доказательства. Эти доказательства позволяют узлам проверять определенные аспекты своих данных, не раскрывая самих данных.

Например, в здравоохранении несколько больниц могут совместно обучать модель машинного обучения на данных о пациентах. Вместо того чтобы делиться конфиденциальными записями пациентов, каждая больница генерирует доказательство с нулевым знанием. Это доказательство подтверждает важность и целостность их данных для модели, не нарушая конфиденциальность данных пациента.

zkML использует возможности коллективного обучения сети, обеспечивая при этом конфиденциальность индивидуальных данных. Такой подход расширяет возможности машинного обучения и при этом отвечает строгим стандартам конфиденциальности, что особенно важно для децентрализованных систем.

‍

Примеры использования zkML

Машинное обучение с нулевыми знаниями (zkML) стремительно развивается, предлагая значительные возможности для повышения масштабируемости и конфиденциальности в различных областях. Его растущая доступность для разработчиков свидетельствует о потенциальном всплеске инновационных применений. Ключевые приложения включают:

• Масштабируемость блокчейна: zkML помогает масштабировать Ethereum с помощью ZK-роллапов, примером которых могут служить такие платформы, как Starknet, Scroll и Polygon Zero. Эти решения поддерживают децентрализацию и безопасность, повышая пропускную способность за счет вычислений вне цепи и верификации на цепи.
• Защита конфиденциальности: Используя ZK-доказательства, zkML позволяет разрабатывать приложения, защищающие конфиденциальность пользователей, такие как Semaphore и Penumbra, и платформы, такие как Aztec Network, предлагающие решения для частных транзакций.
• Верификация личности и подтверждение достоверности данных: zkML поддерживает создание систем верификации личности, таких как WorldID, обеспечивающих уникальное подтверждение личности без раскрытия персональных данных, наряду с такими платформами, как Sismo и Axiom.
• Частные протоколы первого уровня: Zcash и Mina используют zkML для создания частных, эффективных протоколов первого уровня, разгружая вычисления и сохраняя конфиденциальность пользователей.
• Оценка моделей в здравоохранении: zkML позволяет проверять точность моделей машинного обучения в здравоохранении, не раскрывая конфиденциальных данных, обеспечивая конфиденциальность пациентов и соответствие нормативным стандартам.
• Прозрачность машинного обучения как услуги: Гарантирует, что поставщики услуг предлагают заявленную модель машинного обучения, что повышает доверие к MLaaS.

По мере развития zkML он будет расширяться, играя важную роль в обеспечении конфиденциальности и масштабируемости в децентрализованных системах и других секторах.

‍

Текущее состояние zkML

Машинное обучение с нулевым знанием (zkML) в настоящее время находится на стадии развития и фокусируется на включении доказательств с нулевым знанием в стадию вывода моделей. Это особенно эффективно для проверки результатов моделей ИИ, таких как GPT-4 или DALL-E 2, без раскрытия конфиденциальных входных данных.

Несмотря на сложности в управлении большими моделями, связанные с вычислительными ограничениями, был достигнут значительный прогресс. Например, компания Modulus Labs успешно создала доказательства для моделей с 18 миллионами параметров. Это важнейший шаг на пути к практическому применению zkML, подчеркивающему конфиденциальность контента, создаваемого ИИ.

‍

Нижняя линия

Zero-Knowledge Machine Learning (zkML) - это интеграция криптографии, сохраняющей конфиденциальность, с машинным обучением, обещающая безопасные и проверяемые приложения ИИ без ущерба для конфиденциальных данных. Несмотря на то что zkML находится в стадии развития, он демонстрирует большой потенциал в таких важных секторах, как здравоохранение и финансы. Ожидается, что по мере развития технологий zkML значительно улучшит масштабируемость и конфиденциальность, что сделает его важным инструментом для будущего децентрализованных систем и не только.