Was ist zkML?

Zusammenfassung: Zero-Knowledge Machine Learning (zkML) ist eine innovative Technologie, die fortschrittliches maschinelles Lernen mit kryptografischem Datenschutz kombiniert und Zero-Knowledge-Proofs verwendet, um die Vertraulichkeit von Daten zu gewährleisten. Sie ermöglicht sichere KI-Anwendungen in sensiblen Bereichen wie dem Gesundheits- und Finanzwesen und erlaubt eine leistungsstarke Datenanalyse ohne Beeinträchtigung des Datenschutzes. 

zkML arbeitet in einem dezentralen Netzwerk, in dem verschiedene Knoten gemeinsam Modelle für maschinelles Lernen trainieren, ohne ihre individuellen Datensätze preiszugeben.

Was ist Zero-Knowledge Machine Learning (zkML)?

Zero-Knowledge Machine Learning(zkML) ist eine bahnbrechende Verschmelzung von datenschutzorientierter Kryptografie und fortgeschrittenem maschinellen Lernen. Es verwendet spezielle kryptografische Techniken, die als Zero-Knowledge-Proofs bekannt sind, um sicherzustellen, dass maschinelle Lernprozesse verifiziert und vertrauenswürdig sind, ohne dass die zugrunde liegenden vertraulichen Daten offengelegt werden. 

Im Wesentlichen ermöglicht zkML die sichere Anwendung und Validierung von Erkenntnissen des maschinellen Lernens bei vollständigem Schutz sensibler Daten. Dies ist besonders wertvoll in Bereichen, in denen der Schutz der Privatsphäre von entscheidender Bedeutung ist, z. B. im Gesundheits- oder Finanzwesen, und ermöglicht den Einsatz leistungsstarker KI-Tools, ohne die Vertraulichkeit des Einzelnen zu gefährden.

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Wie funktioniert zkML?

zkML ist eine Spitzentechnologie, die maschinelles Lernen mit kryptografischen Techniken in einem dezentralen Netzwerk verbindet. In zkML werden Modelle für maschinelles Lernen auf verschiedenen Knoten in einem verteilten Netzwerk trainiert, von denen jeder sein eigenes Datensegment enthält. Diese Knoten erstellen dann Zero-Knowledge-Beweise - eine Form von kryptografischen Beweisen. Diese Beweise ermöglichen es den Knoten, bestimmte Eigenschaften oder Merkmale ihrer Daten zu behaupten, ohne die Daten selbst preiszugeben.

Ein praktisches Beispiel ist eine zkML-Anwendung im Gesundheitswesen. Verschiedene Krankenhäuser, die jeweils als Knoten im Netz fungieren, könnten gemeinsam ein maschinelles Lernmodell auf Patientendaten trainieren. Anstatt jedoch sensible Patientendaten auszutauschen, erstellt jedes Krankenhaus einen Zero-Knowledge-Beweis. Dieser Nachweis bestätigt die Integrität und Relevanz ihrer Daten für das Modell, ohne die Vertraulichkeit der Patientendaten zu gefährden. 

Zu diesem Zweck nutzt zkML die kollektive Lernfähigkeit eines Netzwerks und wahrt dabei sorgfältig die Privatsphäre der einzelnen Daten. Diese Methode erweitert nicht nur die Fähigkeiten des maschinellen Lernens, sondern erfüllt auch die strengen Datenschutzanforderungen, die in dezentralen Systemen häufig erforderlich sind.

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zkML Anwendungsfälle

Zero-Knowledge Machine Learning (zkML) ist auf dem Vormarsch und bietet bedeutende Anwendungen zur Verbesserung der Skalierbarkeit und des Datenschutzes in verschiedenen Bereichen. Die zunehmende Zugänglichkeit für Entwickler signalisiert eine potenzielle Zunahme innovativer Anwendungen. Zu den wichtigsten Anwendungen gehören:

• Blockchain-Skalierbarkeit: zkML hilft bei der Skalierung von Ethereum durch ZK-Rollups, wie z.B. bei Plattformen wie Starknet, Scroll und Polygon Zero. Diese Lösungen sorgen für Dezentralisierung und Sicherheit, während sie den Durchsatz durch Off-Chain-Berechnungen und On-Chain-Verifizierung erhöhen.
• Schutz der Privatsphäre: Durch die Verwendung von ZK-Beweisen ermöglicht zkML die Entwicklung von Anwendungen, die die Privatsphäre der Benutzer schützen, wie Semaphore und Penumbra, und Plattformen wie Aztec Network, die private Transaktionslösungen anbieten.
• Identitätsüberprüfung und Datenprovenienz: zkML unterstützt die Erstellung von Identitätsüberprüfungssystemen wie WorldID, die einen eindeutigen Identitätsnachweis ohne Preisgabe persönlicher Daten gewährleisten, sowie Plattformen wie Sismo und Axiom.
• Private Schicht-1-Protokolle: Zcash und Mina nutzen zkML zur Erstellung privater, effizienter Layer-1-Protokolle, die Berechnungen auslagern und die Privatsphäre der Nutzer wahren.
• Bewertung von Modellen im Gesundheitswesen: zkML erleichtert die Überprüfung der Genauigkeit von Modellen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen, ohne dass sensible Daten preisgegeben werden müssen, wodurch die Vertraulichkeit von Patienten und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleistet werden.
• Transparenz bei maschinellem Lernen als Dienstleistung: Sie stellt sicher, dass die Dienstanbieter das behauptete Modell des maschinellen Lernens anbieten, und stärkt das Vertrauen in MLaaS.

Mit der Weiterentwicklung von zkML wird es sich weiter ausbreiten und eine wichtige Rolle für den Datenschutz und die Skalierbarkeit in dezentralen Systemen und anderen Bereichen spielen.

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Aktueller Stand von zkML

Der aktuelle Stand des maschinellen Lernens mit Null-Wissen (zkML) befindet sich in einer Entwicklungsphase und konzentriert sich auf die Integration von Null-Wissen-Beweisen mit maschinellem Lernen für die Inferenzphase von Modellen. Dieser Ansatz ist besonders nützlich, um die Ergebnisse von KI-Modellen wie GPT-4 oder DALL-E 2 zu überprüfen, ohne sensible Eingabedaten zu gefährden. 

Obwohl es bei der Handhabung großer Modelle aufgrund von Berechnungsbeschränkungen Einschränkungen gibt, wurden bemerkenswerte Fortschritte erzielt. So hat Modulus Labs die Machbarkeit der Erstellung von Beweisen für Modelle mit 18 Millionen Parametern demonstriert, was einen bedeutenden Schritt nach vorn bei der praktischen Anwendung von zkML zur Gewährleistung der Privatsphäre in KI-generierten Inhalten darstellt.

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Unterm Strich

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Zero-Knowledge Machine Learning (zkML) eine entscheidende Innovation darstellt, die fortschrittliches maschinelles Lernen mit kryptografischem Datenschutz verbindet. Seine Anwendung ist vor allem in Bereichen wie dem Gesundheits- und Finanzwesen von entscheidender Bedeutung, wo es den Einsatz von KI ohne Beeinträchtigung der Vertraulichkeit von Daten ermöglicht. Das derzeitige Entwicklungsstadium von zkML ist vielversprechend für die Verbesserung der Sicherheit und Skalierbarkeit in dezentralen Netzen.