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WEB:零知识机器学习(ZKML)的应用和潜力

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4. ZKML的挑战

虽然ZKML在不断改进和优化,但该领域还处于早期发展阶段,仍存在一些从技术到实践的挑战:

数据:过去一周零知识区块链上的交易量和投资者存款激增:5月24日消息,DeFi用户正涌向使用“零知识证明”的基于以太坊的区块链,DefiLlama数据显示,zkSync Era、Starknet和Polygon zkEVM的活动在过去一周大幅飙升,这些链上去中心化交易所交易量过去一周分别增长了88%、48%和230%,总锁定价值(Total Value Locked,简称TVL) 过去一周增长分别增长了13%、16%和219%。[2023/5/24 15:22:47]

以最小的精度损失量化

Dora Grant DAO第二轮零知识投票环节结束:2月17日消息,Dora Grant DAO已于北京时间11月15日23:59在开发者激励平台DoraHacks.io关闭第二轮零知识投票通道。投票最终结果和对投票结果的零知识证明将于18日公布,第二期100,000美金资助的分配将由社区投票和入围项目尽职调查结果决定。

Dora Grant DAO计划旨在持续支持在以下三个领域的多链Web3开源极客团队: Dora Factory / DoraHacks生态延伸基础设施,多链Web3核心基础设施和工具, 加密-前沿科技交叉领域。[2023/2/17 12:12:38]

电路的大小,特别是当一个网络由多层组成时

Polygon开源零知识证明系统Plonky2:8月16日消息,Polygon宣布开源零知识证明系统Plonky2,另外,STARK证明器Starky也是开源的。Plonky2由Polygon于今年1月份公布,Plonky2是一种递归SNARK,并且与以太坊原生兼容,结合了PLONK和FRI,具有快速证明和无可信设置。[2022/8/16 12:28:58]

矩阵乘法的有效证明

对抗性攻击

这些挑战一是会影响到机器学习模型的准确性,二是会影响其成本和证明速度,三是模型窃取攻击的风险。

目前对于这些问题的改进正在进行,@0xPARC 在 2021 年的ZK-MNIST演示展示了如何在可验证电路中执行小规模MNIST图像分类模型;Daniel Kang 对ImageNet规模模型进行了同样的操作,目前 ImageNet 规模的模型的精度已经提高到 92%,预计将很快达到与更广泛的ML空间的进一步的硬件加速。

ZKML 仍处于早期开发阶段,但它已经开始展现不少成果,可以期待看到更多ZKML的链上创新应用。随着 ZKML 的不断发展,我们可以预见未来隐私保护机器学习将成为常态。

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