在过去的一年中，zk-SNARK的进展超出了预期。尽管普遍共识认为这些创新还需要数年时间，但应用程序，如ZK-EVM，正在出现。zk-SNARK的增强功能已使得探索区块链的新用例成为可能，尤其是，我们正在密切关注使用zk-SNARK解决由机器学习和人工智能增加使用带来的许多紧迫问题的研究。
随着机器学习的普及，它正在广泛应用于各种应用程序中。然而，其预测的可信度以及对不透明数据源的依赖性成为了一个主要问题。复制声称具有高准确度的模型的能力很难，而在实际产品中预测的一致性和正确性也没有保证。
本文旨在简要介绍为什么对基于zk-SNARK的机器学习（ZK-ML）系统产生了浓厚的兴趣，并讨论了该技术的一些潜在应用。
去中心化ZK-RaaS平台Opside公布代币经济学:金色财经报道，去中心化ZK-RaaS平台Opside首次公开其代币经济学，其中33%将分配于PoS和PoW奖励。Opside为众多ZK-Rollup/zkEVM提供了一个统一的ZKP算力市场，以激励矿工参与ZKP计算。文中还解释了PoS&PoW混合共识的经济模型。（The Block）[2023/5/4 14:41:36]
使用监督式机器学习时，输入被提供给已经用特定参数训练过的模型。然后该模型产生可被其他系统使用的输出。由于轻量级的机器学习框架和ONNX等格式，现在可以在边缘设备上运行这些推理，例如手机或物联网设备，而不是将输入数据发送到集中式服务器。这提高了用户的可扩展性和隐私性。
动态 | 越南电信集团（VNPT）官方数字资产交易所 ZK--pro 收购新加坡海豚交易所:据官方消息，此次越南社会主义共和国国家邮政通信集团(VNPT)电信广播科技发展股份有限公司全球通信启动发布会上越南电信集团（VNPT）官方数字资产交易所 ZK-pro正式收购了新加坡海豚交易所。海豚交易所是一个全球领先的数字资产交易平台，其核心团队由来自国内外互联网核心团队技术人员以及资深的区块链领域专家、经营者共同组成，具有专业的技术水平、出色的运营能力的高素质人才。此次双方将通过数字化供应链全面打通科技金融产融合结合，实现企业多渠道发展的目标。凭借ZK-pro正式成为越南第一家持牌的全牌照交易所，未来双方联手将会深耕旗下持牌合法业务，数字化交易所，数字化智慧城市、数字化支付、数字化商城、数字化银行、数字化通信领域等等业务板块。[2020/1/4]
然而，需要注意的是，通常会将机器学习模型的输入和参数都保持私密并隐藏在公众视野之外。这是因为输入数据可能包含敏感信息，例如个人金融或生物识别数据，而模型参数也可能包含敏感信息，例如生物识别验证参数。
声音 | V神评价MimbleWimble：只有零知识证明 ZK-SNARKs 等全局匿名集，才能真正保证隐私安全:针对 Dragonfly Capital 的分析师 Ivan Bogatyy 发布的关于阐述 MimbleWimble 协议有重大缺陷、Grin 网络 96% 的交易可被破译的文章。
以太坊创始人Vitalik在推特回应称：如果隐私模型设置了一个中等的匿名集，那么它实际上设置了一个小范围的匿名集。如果隐私模型的匿名集较小，则其匿名集为 1。只有全局匿名集（例如，使用 ZK-SNARKs 技术进行的加密）才真正具有安全性。[2019/11/19]
另一方面，使用ML模型的输出的下游系统，例如链上智能合约，需要能够验证输入是否正确处理以产生声称的输出。
声音 | V神：过去三周Zk-SNARKs确实取得了巨大进步:在以色列特拉维夫举行的以太坊会议上，当被问及关于隐私技术的最新发展（特别是隐私币 Zcash 等使用的零知识证明）时，V神表示：“过去三周里，Zk-SNARKs确实取得了巨大的进步，但很多人还没有意识到这一点。”V神还提到了Plonk，一种将由Aztec Protocol推出的、创建零知识证明的新方法，这是ConsenSys支持的一个项目，项目重点是在10月份将隐私技术引入以太坊。这一技术将降低创建零知识证明的复杂性，使更多人能够更容易使用它。V神说，“这意味着成千上万的人将很容易参与进来”。此外，在DeFi方面，V神肯定DeFi潜在价值，但指出其存在明确的中心化后门和预言机问题。（Decrypt）[2019/9/16]
机器学习和zkSNARK协议的结合提供了一种新的解决方案，解决了这些看似矛盾的要求。
有许多论文讨论了我们可以如何使用zk-SNARKs来改善我们未来的机器学习。ZK-ML社区提供了一个非常有用的决策树，让我们考虑这种技术的各种用例。
这个决策树基于两个标准的交集：需要隐私和计算完整性，以及使用机器学习解决的启发式优化问题。换句话说，决策树用于确定是否适合使用涉及ZKML的用例，在这些用例中，隐私和计算完整性很重要，并且使用机器学习技术解决启发式优化问题，
以下是 zk 如何用于 ML 模型创新的一些方式：
zk-SNARK 可用于在不向模型的创建者或用户公开私有数据的情况下对机器学习模型进行训练。这允许开发可以在敏感或受监管的行业（如医疗保健或金融）中使用的模型，而不会损害使用个人数据的个人隐私。
zk-SNARK 可用于证明机器学习模型是在特定数据集上进行训练的，或者特定模型用于进行预测，而不会透露训练数据或模型的详细信息。这可以增加对机器学习模型结果的信任，这在信用评分或医学诊断等应用中非常重要。
zk-SNARK 可用于通过确保模型未被篡改或替换为不同的模型来保护机器学习模型的完整性。这在模型部署在不受信任的环境（如边缘设备或公共云）中的应用中非常有用。
像 ZKonduit 这样的项目正在将 ZK-ML 视为赋予区块链眼睛、让智能合约行使判断力、单人预言机以及通常以可扩展的方式在链上获取数据的关键。使用ZK-ML预言者提供了一种更简单、更快速、更高效的方式，将链下数据传输到区块链上，大大增加了将数据带到链上的潜力。ZK-ML可以使“智能法官”解释模糊事件。这可能为Web3带来不可想象的新用例，但以下仅是最近讨论过的一些用例：
能够证明一个人的身份与相应的身份证匹配，并且该身份证号码不在制裁名单上。虽然这项技术是可用的，但监管机构可能不会接受它，因为它们目前要求银行“了解”其客户，而不仅仅是验证他们不在制裁名单上。这是监管机构的一个新领域，必须采取措施防止不受欢迎的参与者使用去中心化项目。
智能合约或抽象账户添加了一个ZK-ML欺诈垃圾邮件检查，用于检测异常行为。这意味着可以通过分析活动模式并将其与已知的欺诈或垃圾邮件活动模式进行比较，使用零知识机器学习技术来检测和防止欺诈或垃圾邮件行为。这可以通过检测和防止恶意活动来帮助确保系统的安全性和完整性。
Zk-SNARKs技术允许以保护输入数据隐私的方式执行复杂计算，适用于需要保护敏感信息的情况。可以将机器学习算法集成到该技术中，以实现更先进的决策制定、评估和更高效、准确的通信系统。这些能力对未来的DAO内部动态可能至关重要。
将零知识证明集成到人工智能系统中，可以为用户和使用这些系统的公司提供新的安全和隐私保护级别。通过使人工智能能够证明其决策的有效性，而不揭示底层数据或算法，零知识证明可以帮助缓解数据泄露和恶意攻击的风险。此外，它们还可以通过提供透明和可验证的方式来证明其公平性和准确性，从而有助于建立人工智能系统的信任。
随着人工智能领域的不断发展和扩大，零知识证明的应用将越来越重要，以确保这些强大技术的安全和负责任的部署。
金色荐读
金色财经 善欧巴
Chainlink预言机
白话区块链
金色早8点
Odaily星球日报
欧科云链
深潮TechFlow
MarsBit
Arcane Labs
郑重声明： 本文版权归原作者所有， 转载文章仅为传播更多信息之目的， 如作者信息标记有误， 请第一时间联系我们修改或删除， 多谢。