原文作者：Defi 0x Jeff，steak studio 負責人
原文編譯：zhouzhou，BlockBeats
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 和資料處理中的應用，如何保護使用者隱私、防止資料外洩以及提高系統安全性。文章也提到了一些案例，如Earnifi、Opacity 和MindV，展示瞭如何透過這些技術實現無風險投票、資料加密處理等，但同時這些技術面臨許多挑戰，例如計算開銷和延遲問題。
以下為原文內容（為便於閱讀理解，原文內容有所整編）：
隨著資料供需的激增，個人留下的數位足跡變得越來越廣泛，使得個人資訊更容易受到濫用或未經授權的存取。我們已經看到了一些個人資料外洩的案例，例如劍橋分析醜聞。
還沒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
·人工智慧對數據需求的成長
·資料層的出現
歐洲的GDPR、加州的CCPA 以及全球其他地區的法規使得資料隱私不僅僅是一個倫理問題，而是法律要求，推動公司確保資料保護。
隨著人工智慧發展的激增，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 可以幫助偵測詐欺活動，但它也使得「深度偽造」技術得以實現，從而使得驗證數位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，同時仍可用於分析。
·AI 對於開發檢測和減少深度偽造傳播的工具至關重要，從而確保數位內容的可驗證性（以及檢測/驗證AI 代理的真實性）。
·AI 可以自動確保資料處理實務符合法律標準，使得驗證過程更加可擴展。
挑戰
·AI 系統通常需要龐大的資料集才能有效運作，但資料的使用、儲存和存取方式可能不透明，這引發了隱私問題。
·有足夠的資料和先進的AI 技術後，可能會從本應匿名的資料集中重新識別出個體，破壞隱私保護。
·由於AI 能夠產生高度逼真的文字、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），破壞資料的可驗證性或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資訊或某個陳述是正確的，而無需透露任何超出證明本身的資訊。 AI 可以利用這一點來證明資料處理或決策符合某些標準，而無需透露資料本身。一個好的案例研究是getgrass io，Grass 利用閒置的網路頻寬來收集和組織公共網頁數據，用於訓練AI 模型。
Grass Network 允許用戶透過瀏覽器擴充功能或應用程式貢獻他們的閒置網路頻寬，這些頻寬被用於抓取公共網頁數據，然後將其處理成適合AI 訓練的結構化資料集。網路透過使用者運行的節點來執行這個網頁抓取過程。
Grass Network 強調使用者隱私，只抓取公共數據，而非個人資訊。它使用零知識證明來驗證和保護資料的完整性和來源，防止資料損壞並確保透明度。所有的資料收集到處理的交易都透過Solana 區塊鏈上的主權資料匯總進行管理。
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（了解你的客戶）流程的挑戰。透過利用零知識證明，zkKYC 使平台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，提供兩個通訊應用程式之間的隱私和資料完整性（通常與HTTPS 中的“s”相關）。 zk + TLS = 提升資料傳輸中的隱私和安全性。
一個好的案例研究是OpacityNetwork。
Opacity 使用zkTLS 提供安全且私密的資料儲存解決方案，透過整合zkTLS，Opacity 確保使用者和儲存伺服器之間的資料傳輸保持機密且防篡改，從而解決了傳統雲端儲存服務中固有的隱私問題。
使用案例—薪資提前取得 Earnifi 是一款據報導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：使用者可以向貸款人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資訊或個人資料，例如銀行對帳單。
·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資料託付給第三方。
·效率：該系統降低了與傳統工資提前獲取平台相關的成本和複雜性，因為傳統平台可能需要繁瑣的驗證流程或資料共享。
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體強制隔離。這可能是目前在AI 代理中最著名的安全實作方式，以確保它們是完全自主的代理。被123 skely 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，整合ai16z dao 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存取性。
4.FHE（完全同態加密）
一種加密形式，允許直接在加密資料上執行計算，而無需先解密資料。
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 重質質押層透過使用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）
治理投票在加密資料上進行，確保投票保持私密和安全，減少了脅迫或賄賂的風險。使用者透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
透過結合TEE 和FHE，它們為AI 處理創建了一個強大的安全層：
·TEE 保護運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資料上進行。
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、駭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：
·敏感訓練資料隱私
·保護內部模型權重（防止反向工程/IP 竊盜）
·用戶資料保護
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體加速、混合加密技術和演算法最佳化等方法，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 = 在加密資料上進行操作，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（在安全性和效能之間取得平衡）
·ZKP = 證明陳述或認證身份，而不揭示底層資料（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：在日益精確的深度偽造時代，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 在驗證資料完整性中的角色
·隱私與安全的未來發展
