ZKML: सुरक्षा अनुप्रयोग में विकास क्षमता के साथ सफलता प्रौद्योगिकी
प्रमुख बिंदु:
- मशीन लर्निंग की लोकप्रियता बढ़ी है और अब इसे विभिन्न व्यावहारिक अनुप्रयोगों में बड़े पैमाने पर नियोजित किया जाता है। शून्य-ज्ञान प्रमाण तब से शून्य-ज्ञान मशीन लर्निंग (ZKML) विकसित करने का आधार बन गया है।
- वैधता प्रमाणों के अलावा, हम एमएल के गोपनीयता-संरक्षण उपयोग की अनुमति देने के लिए गणना के कुछ हिस्सों को छिपा सकते हैं।
2022 से, शून्य-ज्ञान (ZK) लोकप्रिय बना हुआ है, और इसकी तकनीक ने महत्वपूर्ण प्रगति की है, जैसा कि ZK श्रृंखला की परियोजनाओं ने किया है। इसके साथ ही, जीरो-नॉलेज मशीन लर्निंग (ZKML) के लोकप्रिय होने और उत्पादन और रोजमर्रा की जिंदगी में इसके व्यापक उपयोग के साथ, कई कंपनियों ने मशीन लर्निंग मॉडल को डिजाइन, प्रशिक्षित और तैनात करना शुरू कर दिया है।
ZKML एक अनुसंधान और विकास विषय है जिसने हाल ही में क्रिप्टोग्राफी हलकों में लहरें बनाई हैं। लेकिन वास्तव में यह क्या है और यह मददगार क्यों है? आइए इस लेख में कॉइनकू के साथ इस विषय के बारे में जानें।
शून्य-ज्ञान क्या है?
एक शून्य-ज्ञान (ZK) प्रमाण एक क्रिप्टोग्राफ़िक प्रक्रिया है जिसमें एक पक्ष, समर्थक, दूसरे, सत्यापनकर्ता को यह प्रदर्शित कर सकता है कि एक विशेष कथन सत्य है, इस तथ्य के अलावा कोई अतिरिक्त जानकारी उजागर किए बिना कि कथन सत्य है। यह अध्ययन का एक क्षेत्र है जिसने अनुसंधान से लेकर प्रोटोकॉल कार्यान्वयन और अनुप्रयोगों तक विभिन्न मोर्चों पर महत्वपूर्ण विकास किया है।
वह प्रक्रिया जिसके द्वारा एक पक्ष (कहावत करने वाला) दूसरे पक्ष (सत्यापनकर्ता) को यह साबित कर सकता है कि वह x का मान जानता है, उनके बारे में कोई जानकारी दिए बिना x का मान उसके दिल में है।
जीरो-नॉलेज प्रूफ तकनीक का प्राथमिक लक्ष्य इसकी वैधता की पुष्टि करते हुए भी इनपुट जानकारी की गोपनीयता बनाए रखना है।
शून्य-ज्ञान प्रमाण बनाना एक कम्प्यूटेशनल रूप से महंगी प्रक्रिया है जो प्रारंभिक गणना की तुलना में कई गुना अधिक महंगी है। इसका तात्पर्य यह है कि कुछ ऐसी गणनाएँ हैं जिनके लिए शून्य-ज्ञान प्रमाण असंभव हैं क्योंकि उन्हें उपलब्ध सबसे बड़े हार्डवेयर पर बनाने में लगने वाला समय लगता है। फिर भी, क्रिप्टोग्राफी, प्रौद्योगिकी और वितरित प्रणालियों में हाल के सुधारों ने शून्य-ज्ञान प्रमाणों को और अधिक महंगी गणनाओं के लिए प्राप्त करने योग्य बना दिया है। इन अग्रिमों ने प्रोटोकॉल के विकास को सक्षम किया है जो भारी संगणनाओं के प्रमाणों का लाभ उठा सकता है, इसलिए नए अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन स्थान को व्यापक बना सकता है।
ZK के फायदे
सार्वजनिक ब्लॉकचेन नेटवर्क जैसे पारदर्शी सिस्टम में गोपनीयता-संरक्षण डेटासेट को नियोजित करने की क्षमता शून्य-ज्ञान प्रमाण (जैसे एथेरियम) का प्रमुख लाभ है। जबकि ब्लॉकचैन अत्यधिक पारदर्शी होने का इरादा है, कोई भी अपने स्वयं के ब्लॉकचैन नोड को चलाने वाले को लेज़र पर संग्रहीत सभी डेटा को देखने और डाउनलोड करने में सक्षम है, ZKP तकनीक के अतिरिक्त उपयोगकर्ताओं और कंपनियों को बिना स्मार्ट अनुबंध के निष्पादन में अपने निजी डेटा सेट का लाभ उठाने की अनुमति देता है। अंतर्निहित डेटा को उजागर करना।
ब्लॉकचैन नेटवर्क में गोपनीयता बनाए रखना पारंपरिक संगठनों जैसे आपूर्ति श्रृंखला निगमों, उद्यमों और बैंकों के लिए महत्वपूर्ण है जो संवाद करना चाहते हैं और स्मार्ट अनुबंध बनाना चाहते हैं लेकिन प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए अपने व्यापार रहस्य को बनाए रखना चाहिए। इसके अलावा, ऐसे संगठनों को अपने ग्राहकों की व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (PII) की रक्षा करने और यूरोपीय संघ के सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (GDPR) और यूएस हेल्थ इंश्योरेंस पोर्टेबिलिटी एंड अकाउंटेबिलिटी एक्ट (HIPAA) जैसे नियमों का पालन करने के लिए कानून द्वारा अक्सर आवश्यक होता है।
हालांकि अनुमति प्राप्त ब्लॉकचेन नेटवर्क उद्यमों की लेनदेन गोपनीयता को सार्वजनिक अवलोकन से सुरक्षित रखने के लिए विकसित हुए हैं, ZKP संगठनों को नेटवर्क के साथ सुरक्षित रूप से संवाद करने में सक्षम बनाता है। संवेदनशील और निजी डेटा सेट के प्रबंधन को छोड़े बिना, सार्वजनिक ब्लॉकचैन आमतौर पर दुनिया भर में उपयोगकर्ताओं के विशाल नेटवर्क प्रभाव से लाभान्वित होते हैं। परिणामस्वरूप, ZKP तकनीक पहले से अनुपलब्ध सार्वजनिक ब्लॉकचेन नेटवर्क के लिए व्यापक रूप से संस्थागत उपयोग के मामलों को प्रभावी ढंग से सक्षम कर रही है, नवाचार को बढ़ावा दे रही है, और वैश्विक आर्थिक विकास को बढ़ावा दे रही है।
मशीन लर्निंग
मशीन लर्निंग एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अनुशासन है जिसमें एल्गोरिदम का निर्माण और परिनियोजन शामिल है जो कंप्यूटर को स्वतंत्र रूप से डेटा को सीखने और अनुकूलित करने की अनुमति देता है, एक पुनरावृत्त प्रक्रिया के माध्यम से अपने प्रदर्शन को बढ़ाता है जिसे प्रोग्रामिंग की आवश्यकता नहीं होती है। यह एल्गोरिदम और मॉडल का उपयोग करके डेटा की पहचान करता है, फिर भविष्यवाणियों/निर्णयों को उत्पन्न करने के लिए मॉडल पैरामीटर का उपयोग करता है।
बड़े भाषा मॉडल, जैसे GPT-4 और बार्ड, अत्याधुनिक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण प्रणालियाँ हैं जो मानव-जैसे पाठ का उत्पादन करने के लिए भारी मात्रा में प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करती हैं, जबकि टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल, जैसे DALL-E 2, Midjourney , और स्थिर प्रसार, उल्लेखनीय निष्ठा के साथ पाठ्य विवरण को दृश्य प्रतिनिधित्व में परिवर्तित करते हैं।
मशीन लर्निंग का अब विभिन्न क्षेत्रों में प्रभावी ढंग से उपयोग किया जा रहा है। जैसे-जैसे ये मॉडल विकसित होते हैं, वैसे-वैसे अधिक संख्या में काम करने के लिए मशीन लर्निंग की आवश्यकता होगी। ZK तकनीक एक उच्च-सटीकता मॉडल प्राप्त करने के लिए आवश्यक है: निजी डेटा के सार्वजनिक मॉडल सत्यापन को नियोजित करना या सार्वजनिक डेटा का उपयोग करके निजी मॉडल को मान्य करना।
इस प्रकार अब तक, हमने जिस ZKML पर चर्चा की है, उसका उपयोग एमएल मॉडल प्रशिक्षण के बजाय एमएल मॉडल अनुमान चरणों के शून्य-ज्ञान प्रमाण प्रदान करने के लिए किया जाता है।
ZKML का महत्व
जैसे-जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक आगे बढ़ती है, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, ह्यूमन इंटेलिजेंस और ह्यूमन जेनरेशन के बीच अंतर करना तेजी से चुनौतीपूर्ण होता जाता है। यह एक ऐसा मुद्दा है जिसे शून्य-ज्ञान प्रमाण संबोधित कर सकते हैं। यह हमें यह पता लगाने में सक्षम बनाता है कि मॉडल या इनपुट के बारे में कोई अतिरिक्त जानकारी दिए बिना किसी विशिष्ट मॉडल को लागू करके सामग्री का एक निश्चित भाग बनाया गया है या नहीं।
भविष्य में जहां एआई-जनित सामग्री तेजी से मानव-निर्मित जानकारी की नकल करती है, शून्य-ज्ञान क्रिप्टोग्राफी का संभावित उपयोग यह निर्धारित करने में हमारी सहायता कर सकता है कि किसी दिए गए इनपुट के लिए एक विशिष्ट मॉडल को लागू करके सामग्री का एक निश्चित टुकड़ा तैयार किया गया था। यदि उनके लिए एक शून्य-ज्ञान सर्किट प्रतिनिधित्व बनाया गया है, तो यह GPT4 जैसे विशाल भाषा मॉडल, टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल जैसे DALL-E 2, या किसी अन्य मॉडल से आउटपुट की जाँच करने की तकनीक दे सकता है। इन प्रमाणों की शून्य-ज्ञान गुणवत्ता हमें आवश्यकता पड़ने पर इनपुट या मॉडल के अनुभागों को छिपाने की अनुमति देती है। इसका एक उत्कृष्ट उदाहरण संवेदनशील डेटा पर मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करना और उपयोगकर्ता को किसी तीसरे पक्ष को अपने इनपुट का खुलासा किए बिना उनके डेटा पर मॉडल अनुमान के परिणाम जानने की अनुमति देना होगा।
पुराने मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म अक्सर डेवलपर्स से मेजबान को प्रदर्शन सत्यापन के लिए अपने मॉडल आर्किटेक्चर जमा करने के लिए कहते हैं। इससे कई समस्याएं हो सकती हैं, जिनमें निम्न शामिल हैं:
- बौद्धिक संपदा हानि: पूरे मॉडल आर्किटेक्चर का खुलासा करने से महत्वपूर्ण व्यापार रहस्य या आविष्कार प्रकट हो सकते हैं जो डेवलपर्स छुपा रखना चाहते हैं।
- पारदर्शिता का अभाव: मूल्यांकन पद्धति अपारदर्शी हो सकती है, और प्रतिभागी यह जांचने में असमर्थ हो सकते हैं कि उनका मॉडल दूसरों की तुलना में कैसा है।
- डेटा गोपनीयता से संबंधित चिंताएँ: संवेदनशील डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल साझा करने से अनजाने में अंतर्निहित डेटा के बारे में जानकारी प्रकट हो सकती है, जो गोपनीयता मानकों और कानून का उल्लंघन करती है।
- इन कठिनाइयों ने मशीन लर्निंग मॉडल और उनके प्रशिक्षण डेटा की गोपनीयता को सुरक्षित करने के तरीकों के विकास को आवश्यक बना दिया है।
ZK उन मुद्दों को संबोधित करने का एक संभावित तरीका प्रस्तुत करता है जो मानक एमएल सिस्टम का सामना करते हैं। ZKML, ZK की शक्ति का उपयोग करके, निम्नलिखित लाभों के साथ एक गोपनीयता-संरक्षण समाधान प्रदान करता है:
- मॉडल गोपनीयता: डेवलपर्स अपनी बौद्धिक संपदा को संरक्षित करते हुए, पूरे मॉडल आर्किटेक्चर को प्रकट किए बिना सत्यापन में भाग ले सकते हैं।
- पारदर्शी सत्यापन: ZK मॉडल के आंतरिक भाग का खुलासा किए बिना मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन कर सकता है, जिससे पारदर्शी और भरोसेमंद मूल्यांकन प्रक्रिया की अनुमति मिलती है।
- डेटा गोपनीयता: यह गारंटी देने के लिए कि संवेदनशील जानकारी का खुलासा नहीं किया गया है, ZK का उपयोग सार्वजनिक डेटा का उपयोग करके सार्वजनिक मॉडल या निजी मॉडल का उपयोग करके निजी डेटा को मान्य करने के लिए किया जा सकता है।
- ZK को ML प्रक्रिया में शामिल करने से एक सुरक्षित और गोपनीयता-संरक्षण मंच तैयार होता है जो पारंपरिक ML की कमियों को दूर करता है। यह न केवल गोपनीयता कंपनी में मशीन लर्निंग के उपयोग को प्रोत्साहित करता है, बल्कि यह अनुभवी Web2 डेवलपर्स को Web3 पारिस्थितिकी तंत्र के अंदर की क्षमता की जांच करने के लिए भी आकर्षित करता है।
Zkonduit की ezkl लाइब्रेरी, जो आपको ONNX के माध्यम से निर्यात किए गए ML मॉडल के ZK प्रूफ बनाने में सक्षम बनाती है, ZKML सिस्टम की कला की स्थिति को बेहतर बनाने का एक और प्रयास है। यह किसी भी एमएल इंजीनियर को अपने मॉडल के अनुमान चरणों के ZK प्रमाण उत्पन्न करने और किसी भी सत्यापनकर्ता को परिणाम साबित करने की अनुमति देता है।
निष्कर्ष
ZKML समुदाय की स्थापना 2022 की दूसरी छमाही में कई अलग-अलग टीमों और ZKML क्षेत्र (वर्ल्डकॉइन सहित) में काम करने वाले लोगों द्वारा की गई थी।
कई संगठन ZK प्रूफ कम्प्यूटेशन में तेजी लाने के लिए अनुकूलित हार्डवेयर विकसित करके ZK तकनीक को बेहतर बनाने का प्रयास कर रहे हैं, विशेष रूप से प्रोवर और सत्यापनकर्ता एल्गोरिदम जैसे संसाधन-गहन संचालन के लिए। विशिष्ट हार्डवेयर, प्रूफ सिस्टम डिजाइन (प्रूफ साइज, वेरिफिकेशन टाइम, प्रूफ जेनरेशन टाइम, आदि) और अधिक प्रदर्शनकारी ZK प्रोटोकॉल कार्यान्वयन में प्रगति के कारण, यह कम समय में कम शक्तिशाली कंप्यूटरों पर बड़े मॉडल साबित करने में सक्षम होगा क्योंकि ZK तकनीक आगे बढ़ती है। .
ZKML अभी भी विकास के अपने प्रारंभिक चरण में है, लेकिन इसने महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करना शुरू कर दिया है, और हम श्रृंखला पर अधिक आविष्कारशील ZKML अनुप्रयोगों को देखने की उम्मीद कर सकते हैं। हम एक ऐसे भविष्य की कल्पना कर सकते हैं जहां ZKML के विकसित होते ही गोपनीयता-संरक्षण मशीन लर्निंग मानक बन जाए।
अस्वीकरण: इस वेबसाइट पर जानकारी सामान्य बाजार टिप्पणी के रूप में प्रदान की जाती है और निवेश सलाह का गठन नहीं करती है। हम आपको निवेश करने से पहले अपना खुद का शोध करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं।
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ZKML: सुरक्षा अनुप्रयोग में विकास क्षमता के साथ सफलता प्रौद्योगिकी
प्रमुख बिंदु:
- मशीन लर्निंग की लोकप्रियता बढ़ी है और अब इसे विभिन्न व्यावहारिक अनुप्रयोगों में बड़े पैमाने पर नियोजित किया जाता है। शून्य-ज्ञान प्रमाण तब से शून्य-ज्ञान मशीन लर्निंग (ZKML) विकसित करने का आधार बन गया है।
- वैधता प्रमाणों के अलावा, हम एमएल के गोपनीयता-संरक्षण उपयोग की अनुमति देने के लिए गणना के कुछ हिस्सों को छिपा सकते हैं।
2022 से, शून्य-ज्ञान (ZK) लोकप्रिय बना हुआ है, और इसकी तकनीक ने महत्वपूर्ण प्रगति की है, जैसा कि ZK श्रृंखला की परियोजनाओं ने किया है। इसके साथ ही, जीरो-नॉलेज मशीन लर्निंग (ZKML) के लोकप्रिय होने और उत्पादन और रोजमर्रा की जिंदगी में इसके व्यापक उपयोग के साथ, कई कंपनियों ने मशीन लर्निंग मॉडल को डिजाइन, प्रशिक्षित और तैनात करना शुरू कर दिया है।
ZKML एक अनुसंधान और विकास विषय है जिसने हाल ही में क्रिप्टोग्राफी हलकों में लहरें बनाई हैं। लेकिन वास्तव में यह क्या है और यह मददगार क्यों है? आइए इस लेख में कॉइनकू के साथ इस विषय के बारे में जानें।
शून्य-ज्ञान क्या है?
एक शून्य-ज्ञान (ZK) प्रमाण एक क्रिप्टोग्राफ़िक प्रक्रिया है जिसमें एक पक्ष, समर्थक, दूसरे, सत्यापनकर्ता को यह प्रदर्शित कर सकता है कि एक विशेष कथन सत्य है, इस तथ्य के अलावा कोई अतिरिक्त जानकारी उजागर किए बिना कि कथन सत्य है। यह अध्ययन का एक क्षेत्र है जिसने अनुसंधान से लेकर प्रोटोकॉल कार्यान्वयन और अनुप्रयोगों तक विभिन्न मोर्चों पर महत्वपूर्ण विकास किया है।
वह प्रक्रिया जिसके द्वारा एक पक्ष (कहावत करने वाला) दूसरे पक्ष (सत्यापनकर्ता) को यह साबित कर सकता है कि वह x का मान जानता है, उनके बारे में कोई जानकारी दिए बिना x का मान उसके दिल में है।
जीरो-नॉलेज प्रूफ तकनीक का प्राथमिक लक्ष्य इसकी वैधता की पुष्टि करते हुए भी इनपुट जानकारी की गोपनीयता बनाए रखना है।
शून्य-ज्ञान प्रमाण बनाना एक कम्प्यूटेशनल रूप से महंगी प्रक्रिया है जो प्रारंभिक गणना की तुलना में कई गुना अधिक महंगी है। इसका तात्पर्य यह है कि कुछ ऐसी गणनाएँ हैं जिनके लिए शून्य-ज्ञान प्रमाण असंभव हैं क्योंकि उन्हें उपलब्ध सबसे बड़े हार्डवेयर पर बनाने में लगने वाला समय लगता है। फिर भी, क्रिप्टोग्राफी, प्रौद्योगिकी और वितरित प्रणालियों में हाल के सुधारों ने शून्य-ज्ञान प्रमाणों को और अधिक महंगी गणनाओं के लिए प्राप्त करने योग्य बना दिया है। इन अग्रिमों ने प्रोटोकॉल के विकास को सक्षम किया है जो भारी संगणनाओं के प्रमाणों का लाभ उठा सकता है, इसलिए नए अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन स्थान को व्यापक बना सकता है।
ZK के फायदे
सार्वजनिक ब्लॉकचेन नेटवर्क जैसे पारदर्शी सिस्टम में गोपनीयता-संरक्षण डेटासेट को नियोजित करने की क्षमता शून्य-ज्ञान प्रमाण (जैसे एथेरियम) का प्रमुख लाभ है। जबकि ब्लॉकचैन अत्यधिक पारदर्शी होने का इरादा है, कोई भी अपने स्वयं के ब्लॉकचैन नोड को चलाने वाले को लेज़र पर संग्रहीत सभी डेटा को देखने और डाउनलोड करने में सक्षम है, ZKP तकनीक के अतिरिक्त उपयोगकर्ताओं और कंपनियों को बिना स्मार्ट अनुबंध के निष्पादन में अपने निजी डेटा सेट का लाभ उठाने की अनुमति देता है। अंतर्निहित डेटा को उजागर करना।
ब्लॉकचैन नेटवर्क में गोपनीयता बनाए रखना पारंपरिक संगठनों जैसे आपूर्ति श्रृंखला निगमों, उद्यमों और बैंकों के लिए महत्वपूर्ण है जो संवाद करना चाहते हैं और स्मार्ट अनुबंध बनाना चाहते हैं लेकिन प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए अपने व्यापार रहस्य को बनाए रखना चाहिए। इसके अलावा, ऐसे संगठनों को अपने ग्राहकों की व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (PII) की रक्षा करने और यूरोपीय संघ के सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (GDPR) और यूएस हेल्थ इंश्योरेंस पोर्टेबिलिटी एंड अकाउंटेबिलिटी एक्ट (HIPAA) जैसे नियमों का पालन करने के लिए कानून द्वारा अक्सर आवश्यक होता है।
हालांकि अनुमति प्राप्त ब्लॉकचेन नेटवर्क उद्यमों की लेनदेन गोपनीयता को सार्वजनिक अवलोकन से सुरक्षित रखने के लिए विकसित हुए हैं, ZKP संगठनों को नेटवर्क के साथ सुरक्षित रूप से संवाद करने में सक्षम बनाता है। संवेदनशील और निजी डेटा सेट के प्रबंधन को छोड़े बिना, सार्वजनिक ब्लॉकचैन आमतौर पर दुनिया भर में उपयोगकर्ताओं के विशाल नेटवर्क प्रभाव से लाभान्वित होते हैं। परिणामस्वरूप, ZKP तकनीक पहले से अनुपलब्ध सार्वजनिक ब्लॉकचेन नेटवर्क के लिए व्यापक रूप से संस्थागत उपयोग के मामलों को प्रभावी ढंग से सक्षम कर रही है, नवाचार को बढ़ावा दे रही है, और वैश्विक आर्थिक विकास को बढ़ावा दे रही है।
मशीन लर्निंग
मशीन लर्निंग एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अनुशासन है जिसमें एल्गोरिदम का निर्माण और परिनियोजन शामिल है जो कंप्यूटर को स्वतंत्र रूप से डेटा को सीखने और अनुकूलित करने की अनुमति देता है, एक पुनरावृत्त प्रक्रिया के माध्यम से अपने प्रदर्शन को बढ़ाता है जिसे प्रोग्रामिंग की आवश्यकता नहीं होती है। यह एल्गोरिदम और मॉडल का उपयोग करके डेटा की पहचान करता है, फिर भविष्यवाणियों/निर्णयों को उत्पन्न करने के लिए मॉडल पैरामीटर का उपयोग करता है।
बड़े भाषा मॉडल, जैसे GPT-4 और बार्ड, अत्याधुनिक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण प्रणालियाँ हैं जो मानव-जैसे पाठ का उत्पादन करने के लिए भारी मात्रा में प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करती हैं, जबकि टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल, जैसे DALL-E 2, Midjourney , और स्थिर प्रसार, उल्लेखनीय निष्ठा के साथ पाठ्य विवरण को दृश्य प्रतिनिधित्व में परिवर्तित करते हैं।
मशीन लर्निंग का अब विभिन्न क्षेत्रों में प्रभावी ढंग से उपयोग किया जा रहा है। जैसे-जैसे ये मॉडल विकसित होते हैं, वैसे-वैसे अधिक संख्या में काम करने के लिए मशीन लर्निंग की आवश्यकता होगी। ZK तकनीक एक उच्च-सटीकता मॉडल प्राप्त करने के लिए आवश्यक है: निजी डेटा के सार्वजनिक मॉडल सत्यापन को नियोजित करना या सार्वजनिक डेटा का उपयोग करके निजी मॉडल को मान्य करना।
इस प्रकार अब तक, हमने जिस ZKML पर चर्चा की है, उसका उपयोग एमएल मॉडल प्रशिक्षण के बजाय एमएल मॉडल अनुमान चरणों के शून्य-ज्ञान प्रमाण प्रदान करने के लिए किया जाता है।
ZKML का महत्व
जैसे-जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक आगे बढ़ती है, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, ह्यूमन इंटेलिजेंस और ह्यूमन जेनरेशन के बीच अंतर करना तेजी से चुनौतीपूर्ण होता जाता है। यह एक ऐसा मुद्दा है जिसे शून्य-ज्ञान प्रमाण संबोधित कर सकते हैं। यह हमें यह पता लगाने में सक्षम बनाता है कि मॉडल या इनपुट के बारे में कोई अतिरिक्त जानकारी दिए बिना किसी विशिष्ट मॉडल को लागू करके सामग्री का एक निश्चित भाग बनाया गया है या नहीं।
भविष्य में जहां एआई-जनित सामग्री तेजी से मानव-निर्मित जानकारी की नकल करती है, शून्य-ज्ञान क्रिप्टोग्राफी का संभावित उपयोग यह निर्धारित करने में हमारी सहायता कर सकता है कि किसी दिए गए इनपुट के लिए एक विशिष्ट मॉडल को लागू करके सामग्री का एक निश्चित टुकड़ा तैयार किया गया था। यदि उनके लिए एक शून्य-ज्ञान सर्किट प्रतिनिधित्व बनाया गया है, तो यह GPT4 जैसे विशाल भाषा मॉडल, टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल जैसे DALL-E 2, या किसी अन्य मॉडल से आउटपुट की जाँच करने की तकनीक दे सकता है। इन प्रमाणों की शून्य-ज्ञान गुणवत्ता हमें आवश्यकता पड़ने पर इनपुट या मॉडल के अनुभागों को छिपाने की अनुमति देती है। इसका एक उत्कृष्ट उदाहरण संवेदनशील डेटा पर मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करना और उपयोगकर्ता को किसी तीसरे पक्ष को अपने इनपुट का खुलासा किए बिना उनके डेटा पर मॉडल अनुमान के परिणाम जानने की अनुमति देना होगा।
पुराने मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म अक्सर डेवलपर्स से मेजबान को प्रदर्शन सत्यापन के लिए अपने मॉडल आर्किटेक्चर जमा करने के लिए कहते हैं। इससे कई समस्याएं हो सकती हैं, जिनमें निम्न शामिल हैं:
- बौद्धिक संपदा हानि: पूरे मॉडल आर्किटेक्चर का खुलासा करने से महत्वपूर्ण व्यापार रहस्य या आविष्कार प्रकट हो सकते हैं जो डेवलपर्स छुपा रखना चाहते हैं।
- पारदर्शिता का अभाव: मूल्यांकन पद्धति अपारदर्शी हो सकती है, और प्रतिभागी यह जांचने में असमर्थ हो सकते हैं कि उनका मॉडल दूसरों की तुलना में कैसा है।
- डेटा गोपनीयता से संबंधित चिंताएँ: संवेदनशील डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल साझा करने से अनजाने में अंतर्निहित डेटा के बारे में जानकारी प्रकट हो सकती है, जो गोपनीयता मानकों और कानून का उल्लंघन करती है।
- इन कठिनाइयों ने मशीन लर्निंग मॉडल और उनके प्रशिक्षण डेटा की गोपनीयता को सुरक्षित करने के तरीकों के विकास को आवश्यक बना दिया है।
ZK उन मुद्दों को संबोधित करने का एक संभावित तरीका प्रस्तुत करता है जो मानक एमएल सिस्टम का सामना करते हैं। ZKML, ZK की शक्ति का उपयोग करके, निम्नलिखित लाभों के साथ एक गोपनीयता-संरक्षण समाधान प्रदान करता है:
- मॉडल गोपनीयता: डेवलपर्स अपनी बौद्धिक संपदा को संरक्षित करते हुए, पूरे मॉडल आर्किटेक्चर को प्रकट किए बिना सत्यापन में भाग ले सकते हैं।
- पारदर्शी सत्यापन: ZK मॉडल के आंतरिक भाग का खुलासा किए बिना मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन कर सकता है, जिससे पारदर्शी और भरोसेमंद मूल्यांकन प्रक्रिया की अनुमति मिलती है।
- डेटा गोपनीयता: यह गारंटी देने के लिए कि संवेदनशील जानकारी का खुलासा नहीं किया गया है, ZK का उपयोग सार्वजनिक डेटा का उपयोग करके सार्वजनिक मॉडल या निजी मॉडल का उपयोग करके निजी डेटा को मान्य करने के लिए किया जा सकता है।
- ZK को ML प्रक्रिया में शामिल करने से एक सुरक्षित और गोपनीयता-संरक्षण मंच तैयार होता है जो पारंपरिक ML की कमियों को दूर करता है। यह न केवल गोपनीयता कंपनी में मशीन लर्निंग के उपयोग को प्रोत्साहित करता है, बल्कि यह अनुभवी Web2 डेवलपर्स को Web3 पारिस्थितिकी तंत्र के अंदर की क्षमता की जांच करने के लिए भी आकर्षित करता है।
Zkonduit की ezkl लाइब्रेरी, जो आपको ONNX के माध्यम से निर्यात किए गए ML मॉडल के ZK प्रूफ बनाने में सक्षम बनाती है, ZKML सिस्टम की कला की स्थिति को बेहतर बनाने का एक और प्रयास है। यह किसी भी एमएल इंजीनियर को अपने मॉडल के अनुमान चरणों के ZK प्रमाण उत्पन्न करने और किसी भी सत्यापनकर्ता को परिणाम साबित करने की अनुमति देता है।
निष्कर्ष
ZKML समुदाय की स्थापना 2022 की दूसरी छमाही में कई अलग-अलग टीमों और ZKML क्षेत्र (वर्ल्डकॉइन सहित) में काम करने वाले लोगों द्वारा की गई थी।
कई संगठन ZK प्रूफ कम्प्यूटेशन में तेजी लाने के लिए अनुकूलित हार्डवेयर विकसित करके ZK तकनीक को बेहतर बनाने का प्रयास कर रहे हैं, विशेष रूप से प्रोवर और सत्यापनकर्ता एल्गोरिदम जैसे संसाधन-गहन संचालन के लिए। विशिष्ट हार्डवेयर, प्रूफ सिस्टम डिजाइन (प्रूफ साइज, वेरिफिकेशन टाइम, प्रूफ जेनरेशन टाइम, आदि) और अधिक प्रदर्शनकारी ZK प्रोटोकॉल कार्यान्वयन में प्रगति के कारण, यह कम समय में कम शक्तिशाली कंप्यूटरों पर बड़े मॉडल साबित करने में सक्षम होगा क्योंकि ZK तकनीक आगे बढ़ती है। .
ZKML अभी भी विकास के अपने प्रारंभिक चरण में है, लेकिन इसने महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करना शुरू कर दिया है, और हम श्रृंखला पर अधिक आविष्कारशील ZKML अनुप्रयोगों को देखने की उम्मीद कर सकते हैं। हम एक ऐसे भविष्य की कल्पना कर सकते हैं जहां ZKML के विकसित होते ही गोपनीयता-संरक्षण मशीन लर्निंग मानक बन जाए।
अस्वीकरण: इस वेबसाइट पर जानकारी सामान्य बाजार टिप्पणी के रूप में प्रदान की जाती है और निवेश सलाह का गठन नहीं करती है। हम आपको निवेश करने से पहले अपना खुद का शोध करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं।
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