Как доказательство с нулевым разглашением обеспечивает конфиденциальность в ИИ и децентрализованных рынках данных

Источник: Coinomedia Оригинальный заголовок: Доказательство с нулевым разглашением обеспечивает безопасность ИИ и создает безопасные децентрализованные рынки для монетизации чувствительных данных Оригинальная ссылка: https://coinomedia.com/zero-knowledge-proof-secures-ai-and-enables-safe-decentralized-marketplaces-for-monetizing-sensitive-data/ Искусственный интеллект развивается быстрыми темпами, но сохранение конфиденциальности данных остается серьезной проблемой. Организации обладают огромными объемами ценной информации, однако они неохотно делятся ею для обучения ИИ из-за опасений утечек. Такой осторожный подход замедляет развитие и мешает появлению передовых инструментов. Необходимо новое решение для обработки чувствительных файлов без риска их раскрытия.

Доказательство с нулевым разглашением (ZKP) предлагает безопасный метод решения этой проблемы. Оно создает защитный слой вокруг данных, позволяя ИИ использовать их без прямого доступа к файлам. Эта технология вводит рынок, где конфиденциальность и удобство использования сосуществуют. Отрасли, требующие полной секретности, теперь получают возможность для инноваций. Благодаря устранению разрыва между безопасностью и прогрессом, ZKP позволяет создавать более умные системы ИИ без компромисса в конфиденциальности.

Преодоление препятствия в области конфиденциальности

ИИ требует больших объемов высококачественных данных для эффективной работы. Но текущая система создает узкое место. Больницы, банки и юридические фирмы обладают ценными данными, которые могут стать основой для жизненно важных или трансформирующих решений на базе ИИ. Однако делиться этими данными рискованно, юридически ограничено и часто небезопасно при хранении на традиционных облачных платформах. Разработчикам не хватает пригодных для использования входных данных, а владельцы данных избегают их продажи.

Доказательство с нулевым разглашением решает эту проблему. Оно позволяет подтвердить полезность данных, не раскрывая при этом исходные файлы. В то время как некоторые платформы блокчейн популяризировали смарт-контракты, они не обеспечивают такого уровня конфиденциальности, как ZKP. Эта технология проверяет вычисления и гарантирует их правильность без раскрытия секретов. В результате получается безопасный способ раскрытия скрытого потенциала чувствительных наборов данных. Используя ZKP, развитие ИИ может продолжаться безопасно и в соответствии с законами о конфиденциальности.

Создание децентрализованного рынка данных

Ключевое решение заключается в новом децентрализованном рынке. Эта платформа позволяет владельцам данных сдавать их в аренду для обучения ИИ без передачи контроля над файлами. Исходные данные остаются на защищенном сервере поставщика. Модели ИИ перемещаются к данным, извлекают шаблоны и уходят, не видя оригинальных файлов. Такой подход превращает данные из продаваемого продукта в арендуемый актив.

Доказательство с нулевым разглашением выступает в роли механизма надзора. Оно обеспечивает, чтобы арендатор получал инсайты, а владелец данных оставался защищенным. Разделение обучения и прямого доступа делает невозможным применение мер безопасности в традиционных онлайн-средах. Эта модульная система защищает активы и одновременно позволяет вести торговлю. Алгоритмы могут совершенствоваться эффективно, не рискуя владением. В результате создается система, в которой данные полностью пригодны для использования, но никогда не подвергаются потенциальным угрозам.

Как работает конфиденциальное выполнение

Основной механизм очень интересен. В его основе лежит «Слой генерации доказательств». Когда модель ИИ обучается на приватных данных, она создает криптографическое доказательство, называемое zk-SNARK. Это доказательство служит в качестве математической квитанции. Оно подтверждает, что вычисление выполнено правильно, а результаты точны, не раскрывая входные данные. Это похоже на доказательство знания пароля без его озвучивания.

Этот процесс называется «Конфиденциальный ИИ». Он позволяет выполнять сложные вычисления в приватной среде, раскрывая только результаты. Доказательство с нулевым разглашением гарантирует, что процесс не может быть подделан и защищает исходные активы. Разработчики могут создавать мощные приложения, используя чувствительные наборы данных, безопасно. Конфиденциальное выполнение создает безопасный путь для обучения ИИ, позволяя инновации без компромисса в конфиденциальности или соблюдении нормативных требований.

Практическое применение в различных отраслях

Доказательство с нулевым разглашением имеет применение далеко за пределами теории. Оно позволяет организациям, ранее работавшим изолированно, сотрудничать, не жертвуя конфиденциальностью. Конкуренты теперь могут совместно работать над улучшением систем, сохраняя чувствительную информацию в тайне. Некоторые ключевые сектора включают:

• Здравоохранение: Больницы могут объединять данные пациентов для обучения моделей ИИ для раннего обнаружения заболеваний без нарушения правил конфиденциальности или раскрытия личных данных.

• Финансы: Банки могут разрабатывать инструменты обнаружения мошенничества, используя совместные транзакционные данные, при этом сохраняя конфиденциальность клиентов.

• Юридические технологии: Юридические фирмы могут автоматизировать проверку контрактов и анализ дел, сохраняя всю информацию клиентов в безопасности.

ZKP устраняет препятствия для конфиденциальности, соблюдая законы, и способствует инновациям в отраслях, использующих чувствительные данные.

Новая эра конфиденциального ИИ

Выбор между конфиденциальностью и развитием ИИ больше не обязателен. Доказательство с нулевым разглашением предоставляет рамки для безопасного использования мощных вычислительных ресурсов при защите чувствительных данных. Учреждения теперь могут участвовать в революции ИИ, не боясь утечек.

Эта технология превращает цифровые активы в конфиденциальную, торгуемую форму. В то время как ранние платформы блокчейн делали акцент на переводе денег, ZKP сосредоточен на безопасной передаче ценности. Формируется конфиденциальная экономика данных, готовая стимулировать системы следующего поколения ИИ.