在數位化世界裡，加密技術如何保護個人資料隱私？

·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）

·完全同態加密（FHE）

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展或應用程式貢獻他們的閒置互聯網頻寬，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。

另一個好的個案研究是 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S 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—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 OpakNetwork 的 zpakNetwork。

·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，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。由 123skely 的 aipool tee 實驗所推廣：一個 TEE 預售活動，社區向代理商發送資金，代理商根據預定規則自主發行代幣。

marvin tong 的 PhalaNetwork: MEV 保護，整合 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 重質化資產。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 竊取）

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 = 硬體，隔離環境中的安全執行（在安全性與效能識別>

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

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