編者按：本文重點討論多種增強隱私和安全性的技術，包括零知識證明（ZKP）、受信執行環境（TEE）、完全同態加密（FHE）等，介紹了這些技術在 AI 和數據處理中的應用，如何保護用戶隱私、防止數據洩露以及提高系統安全性。文章還提到了一些案例，如 Earnifi、Opacity 和 MindV，展示瞭如何通過這些技術實現無風險投票、數據加密處理等，但同時這些技術面臨很多挑戰，如計算開銷和延遲問題。
以下為原文內容（為便於閱讀理解，原內容有所整編：
隨著數據供需的激增，個人留下的數字足跡變得越來越廣泛，使得個人信息更容易受到濫用或未經授權的訪問。我們已經看到了一些個人數據洩露的案例，例如劍橋分析醜聞。
還沒有跟上的人可以查看系列的第一部分，我們在其中討論了：
·數據的重要性
·人工智能對數據需求的增長
·數據層的出現
歐洲的 GDPR、加利福尼亞州的 CCPA 以及全球其他地區的法規使得數據隱私不僅僅是一個倫理問題，而是法律要求，推動公司確保數據保護。
隨著人工智能發展的激增，AI 在提升隱私保護的同時，也進一步複雜化了隱私與可驗證性領域。例如，雖然 AI 可以幫助檢測欺詐活動，但它也使得「深度偽造」技術得以實現，從而使得驗證數字內容的真實性變得更加困難。
優點
·隱私保護的機器學習：聯邦學習允許 AI 模型直接在設備上進行訓練，而無需集中敏感數據，從而保護用戶隱私。
·AI 可以用於匿名化或假名化數據，使得數據不易追溯到個人，同時仍然可以用於分析。
·AI 對於開發檢測和減少深度偽造傳播的工具至關重要，從而確保數字內容的可驗證性（以及檢測/驗證 AI 代理的真實性）。
·AI 可以自動確保數據處理實踐符合法律標準，使得驗證過程更加可擴展。
挑戰
·AI 系統通常需要龐大的數據集才能有效運作，但數據的使用、存儲和訪問方式可能不透明，這引發了隱私問題。
·有足夠的數據和先進的 AI 技術後，可能會從本應匿名的數據集中重新識別出個體，破壞隱私保護。
·由於 AI 能夠生成高度逼真的文本、圖像或視頻，區分真實和 AI 偽造的內容變得更加困難，挑戰了可驗證性。
·AI 模型可能被欺騙或操控（對抗性攻擊），破壞數據的可驗證性或 AI 系統本身的完整性（如 Freysa、Jailbreak 等情況所示）。
這些挑戰推動了 AI、區塊鏈、可驗證性和隱私技術的快速發展，利用每項技術的優勢。我們看到了以下技術的崛起：
·零知識證明（ZKP）
·零知識傳輸層安全（zkTLS）
·受信執行環境（TEE）
·完全同態加密（FHE）
1. 零知識證明（ZKP）
ZKP 允許一方向另一方證明自己知道某些信息或某個陳述是正確的，而無需透露任何超出證明本身的信息。AI 可以利用這一點來證明數據處理或決策符合某些標準，而無需透露數據本身。一個好的案例研究是 getgrass io，Grass 利用閒置的互聯網帶寬來收集和組織公共網頁數據，用於訓練 AI 模型。
Grass Network 允許用戶通過瀏覽器擴展或應用程序貢獻他們的閒置互聯網帶寬，這些帶寬被用於抓取公共網頁數據，然後將其處理成適合 AI 訓練的結構化數據集。網絡通過用戶運行的節點來執行這個網頁抓取過程。
Grass Network 強調用戶隱私，只抓取公共數據，而非個人信息。它使用零知識證明來驗證和保護數據的完整性和來源，防止數據損壞並確保透明度。所有的數據收集到處理的交易都通過 Solana 區塊鏈上的主權數據彙總進行管理。
另一個好的案例研究是 zkme。
zkMe 的 zkKYC 解決方案應對了以隱私保護方式進行 KYC（瞭解你的客戶）流程的挑戰。通過利用零知識證明，zkKYC 使平臺能夠驗證用戶身份而不暴露敏感的個人信息，從而在維護合規性的同時保護用戶隱私。
2.zkTLS
TLS = 標準的安全協議，提供兩個通信應用程序之間的隱私和數據完整性（通常與 HTTPS 中的「s」相關）。zk + TLS = 提升數據傳輸中的隱私和安全性。
一個好的案例研究是 OpacityNetwork。
Opacity 使用 zkTLS 提供安全和私密的數據存儲解決方案，通過集成 zkTLS，Opacity 確保用戶和存儲服務器之間的數據傳輸保持機密且防篡改，從而解決了傳統雲存儲服務中固有的隱私問題。
使用案例—工資提前獲取Earnifi 是一款據報道在應用商店排名中攀升到頂端，特別是在金融類應用中，利用了 OpacityNetwork 的 zkTLS。
·隱私：用戶可以向貸款方或其他服務提供他們的收入或就業狀況，而無需透露敏感的銀行信息或個人資料，如銀行對賬單。
·安全性：zkTLS 的使用確保這些交易是安全的、經過驗證的且保持私密。它避免了用戶需要將全部財務數據託付給第三方。
·效率：該系統降低了與傳統工資提前獲取平臺相關的成本和複雜性，因為傳統平臺可能需要繁瑣的驗證過程或數據共享。
3.TEE
受信執行環境（TEE）提供了正常執行環境和安全執行環境之間的硬件強制隔離。這可能是目前在 AI 代理中最著名的安全實現方式，以確保它們是完全自主的代理。被 123skely 的 aipool tee 實驗所推廣：一個 TEE 預售活動，社區向代理發送資金，代理根據預定規則自主發行代幣。
marvin tong 的 PhalaNetwork: MEV 保護，集成 ai16zdao 的 ElizaOS，以及 Agent Kira 作為可驗證的自主 AI 代理。
fleek 的一鍵 TEE 部署：專注於簡化使用和提高開發者的可訪問性。
4.FHE（完全同態加密）
一種加密形式，允許直接在加密數據上執行計算，而無需先解密數據。
一個好的案例研究是 mindnetwork xyz 及其專有的 FHE 技術/使用案例。
使用案例—FHE 重質質押層與無風險投票
FHE 重質質押層
通過使用 FHE，重質質押的資產保持加密狀態，這意味著私鑰從未暴露，顯著減少了安全風險。這確保了隱私的同時，也驗證了交易。
無風險投票（MindV）
治理投票在加密數據上進行，確保投票保持私密和安全，減少了脅迫或賄賂的風險。用戶通過持有重質質押的資產獲得投票權力（vFHE），從而將治理與直接資產暴露解耦。
FHE + TEE
通過結合 TEE 和 FHE，它們為 AI 處理創建了一個強大的安全層：
·TEE 保護計算環境中的操作免受外部威脅。
·FHE 確保整個過程中操作始終在加密數據上進行。
對於處理 100 百萬美元至 10 億美元+交易的機構來說，隱私和安全至關重要，以防止前置交易、黑客攻擊或交易策略暴露。
對於 AI 代理而言，這種雙重加密增強了隱私與安全，使其在以下領域非常有用：
·敏感訓練數據隱私
·保護內部模型權重（防止反向工程/IP 盜竊）
·用戶數據保護
FHE 的主要挑戰仍然是由於計算密集性帶來的高開銷，導致能源消耗和延遲增加。目前的研究正在探索硬件加速、混合加密技術和算法優化等方法，以減少計算負擔並提高效率。因此，FHE 最適合低計算、高延遲的應用。
總結
·FHE = 在加密數據上進行操作，無需解密（最強隱私保護，但最昂貴）
·TEE = 硬件，隔離環境中的安全執行（在安全性和性能之間取得平衡）
·ZKP = 證明陳述或認證身份，而不揭示底層數據（適用於證明事實/憑證）
這是一個廣泛的話題，因此這不是結束。一個關鍵問題仍然存在：在日益精密的深度偽造時代，我們如何確保 AI 驅動的可驗證性機制是真正值得信賴的？在第三部分中，我們將深入探討：
·可驗證性層
·AI 在驗證數據完整性中的角色
·隱私與安全的未來發展
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