随着数据供需的激增，个人留下了越来越广泛的数字足迹，使个人信息更容易受到滥用或未经授权的访问。我们已经看到个人数据泄露的案例，比如剑桥分析丑闻。
对于那些还没有跟上速度的人，请查看系列的第一部分，我们在那里讨论了：
数据的重要性AI 对数据的需求不断增长数据层的出现
欧洲的 GDPR、加利福尼亚州的 CCPA 以及全球其他的法规使得数据隐私不仅仅是道德问题，而是法律要求，推动企业确保数据保护。
随着人工智能技术的飞速发展，人工智能在提升隐私和可验证性方面发挥着至关重要的作用，同时也进一步复杂化了这一领域的格局。例如，虽然人工智能可以帮助检测欺诈行为，但也可以制造深度伪造，使数字内容的真实性更难以验证。
优点
隐私保护机器学习：联邦学习允许在设备上直接训练 AI 模型而不集中敏感数据，从而保护用户隐私。AI 可以用于匿名化或化名化数据，使其更难追溯到个人，同时对分析仍然有用。AI 在开发工具以检测和减轻深度伪造的传播方面至关重要，确保数字内容的可验证性（以及检测/验证AI代理的真实性）。人工智能可以帮助自动确保数据处理实践符合法律标准，使验证过程更具可伸缩性。
挑战
AI 系统通常需要大量的数据集来有效运行，但这些数据的使用、存储和谁能访问它可能是不透明的，引发了隐私问题。凭借足够的数据和复杂的人工智能，可以从据称已匿名化的数据集中重新识别个人，从而破坏隐私保护工作。随着人工智能能够生成极为逼真的文本、图像或视频，区分真实和人工智能制造的内容变得更加困难，挑战着可验证性。AI 模型可能会被欺骗或操纵（对抗性攻击），从而损害数据的可验证性或AI系统本身的完整性（如来自 Freysa，Jailbreak 等）。
挑战激发了人工智能 x 区块链 x 可验证性 x 隐私方面的发展激增，充分利用了每种技术的优势。我们正在见证以下趋势的崛起：
零知识证明 (ZKPs)零知识传输层安全 (zkTLS)可信执行环境（TEE）全同态加密（FHE）
1. ZKPsZKPs 允许一方向另一方证明他们知道某事或某个声明是真实的，而不泄露除证明本身之外的任何信息。人工智能可以利用这一点，证明数据处理或决策符合某些标准，而不披露数据本身。
一个好的案例研究是@getgrass_io。Grass 利用未使用的互联网带宽来收集和整理公共网络数据，以训练 AI 模型。
Grass Network 允许用户通过浏览器扩展或应用程序贡献他们闲置的互联网带宽。这些带宽用于抓取公共网络数据，然后将其处理成适合 AI 训练的结构化数据集。网络使用由用户运行的节点来执行这种网络抓取。
Grass Network 通过仅抓取公共数据而非个人信息，强调用户隐私。它使用ZKPs 来验证和保护数据的完整性和来源，防止数据损坏并确保透明度。这是通过 Solana 区块链上的主权数据 Rollup 来管理的，该 Rollup 处理从数据收集到处理的所有交易。
另一个很好的案例研究是@zkme_
zkMe 的 zkKYC 解决方案以隐私保护方式应对进行 KYC 流程的挑战。通过利用 ZKP，zkKYC 使平台能够在不暴露敏感个人信息的情况下验证用户身份，从而在确保合规性的同时保护用户隐私。
2. zkTLSTLS = 标准安全协议，提供两个通信应用程序之间的隐私和数据完整性（通常与 HTTPS 中的 “s” 相关）。
zk + TLS = 增强数据传输中的隐私和安全性。
一个好的案例研究是@OpacityNetwork
Opacity 采用 zkTLS 提供安全和私密的数据存储解决方案。通过集成zkTLS，Opacity 确保用户和存储服务器之间的数据传输保持机密和防篡改，解决了传统云存储服务中固有的隐私问题。
用例 — 获得工资提取
据报道，Earnifi 是一款在应用商店排名中名列前茅的应用程序，特别是在金融类别中，利用了@OpacityNetwork
隐私：用户可以向借贷人或其他服务证明他们的收入或就业状况，而无需透露敏感的银行细节或个人信息，如银行对账单。
安全性：使用 zkTLS 确保这些交易安全、验证和私密。它防止用户不必信任第三方获取其完整的财务数据。
效率：该系统降低了传统的工资预支平台所需的费用和复杂性，这些平台可能需要进行繁琐的验证流程或数据共享。
3. TEETEEs提供了硬件强制在正常执行环境和安全执行环境之间的分离。
可能是最知名的 AI 代理安全实施，以确保它们是完全自治的代理。
Popularized by:
@123skely的@aipool_tee实验：一个TEE预售，社区向代理发送资金，代理根据预定义规则自动发行代币。@marvin_tong的@PhalaNetwork：MEV 保护，与@ai16zdao的 ElizaOS, 和 Agent Kira 作为一个可验证的自主 AI 代理。@fleek的一键 TEE 部署：专注于开发者的易用性和可访问性。
4. FHE一种加密形式，允许直接在加密数据上进行计算，而无需首先解密数据。
一个好的案例研究是@mindnetwork_xyz及其专有的FHE 技术/用例。
用例 - FHE 再质押层和无风险投票
FHE 重新质押层
通过使用 FHE，重新抵押的资产保持加密，意味着私钥不会被暴露，极大地降低了安全风险。这样可以确保在验证交易时保持隐私。
无风险投票（MindV）
治理投票发生在加密数据上，确保投票保持私密和安全，降低胁迫或贿赂风险。用户通过持有重新抵押的资产来获得投票权力（$vFHE），将治理与直接资产暴露分离。
FHE + TEE
通过结合 TEE 和 FHE，它们为 AI 处理创建了强大的安全层：
TEE 在计算环境中保护操作免受外部威胁。FHE 确保整个过程中的操作都发生在加密数据上。
对于处理 1 亿美元至 10 亿美元以上交易的机构来说，隐私和安全至关重要，以防止前瞻交易、黑客攻击或交易策略曝光。
对于 AI 代理，这种双重加密增强了隐私和安全性，使其在以下方面非常有用:
敏感的培训数据隐私保护内部模型权重（防止逆向工程/知识产权盗窃）用户数据保护
全同态加密（FHE）的主要挑战仍然是由于计算密集度导致的高额外成本，从而增加能耗和延迟。
正在进行的研究正在探索诸如硬件加速、混合加密技术和算法改进等优化，以减少计算负担并提高效率。因此，FHE 的最佳使用案例是低计算量、高延迟的应用。
第二部分总结FHE = 对加密数据进行操作而无需解密（最强隐私但最昂贵）
TEE = 硬件，安全执行在隔离环境中（安全性与性能之间的平衡）
ZKP = 零知识证明或身份验证，不揭示底层数据（适用于证明事实/证书）
这是一个广泛的话题，需要涉及的内容很多，所以这并不是结束。一个关键问题仍然存在：在深度伪造技术不断提高的时代，我们如何确保基于人工智能的可验证机制真正值得信赖？在第三部分中，我们将深入探讨：
可验证层人工智能在验证数据完整性方面的作用隐私与安全的未来发展
敬请关注！
TEE 和 ZKP（以下）的其他优质资源
免责声明：
本文转载自[0xJeff]. 所有版权归原作者所有 [0xJeff]. 如果对此转载有异议，请联系Gate Learn团队会尽快处理。责任声明：本文所表达的观点和意见仅代表作者个人观点，不构成任何投资建议。Gate Learn 团队会将文章翻译成其他语言。未经许可禁止复制、分发或剽窃翻译后的文章。