ZKML은 무엇입니까? 제로 지식 증거를 AI와 결합하는 방법은 무엇입니까?

ZKML은 제로 지식 증거를 기계 학습과 결합하여 데이터를 공개하지 않고 계산을 검증하여 금융 및 건강 관리와 같은 부문의 개인 정보를 향상시킵니다.

2025/04/12 09:35

ZKML은 무엇입니까?

ZKML 또는 제로 지식 기계 학습 은 암호화 분야와 인공 지능 사이의 매혹적인 교차점을 나타냅니다. ZKML은 핵심으로 제로 지식 증명을 기계 학습 기술과 결합하여 기본 데이터 또는 계산 프로세스 자체를 공개하지 않고 계산 또는 데이터 처리의 정확성을 검증 할 수있는 시스템을 만듭니다. 이 접근법은 특히 프라이버시와 보안이 가장 중요한 cryptocurrency 및 blockchain space에서 특히 가치가 있습니다.

제로 지식 증거는 한 당사자가 진술이 참으로 사실이라는 사실을 넘어서 추가 정보를 전달하지 않고 진술이 사실임을 다른 당사자에게 증명할 수있게합니다. 머신 러닝의 맥락에서, 이것은 민감한 교육 데이터 또는 모델 매개 변수를 노출시키지 않고도 모델을 훈련 및 검증 할 수 있음을 의미합니다. 이는 의료, 금융 및 민감한 정보를 다루는 기타 부문과 같은 데이터 프라이버시가 우려되는 응용 프로그램에 중요합니다.

ZKML의 작동 방식

제로 지식 증명을 기계 학습 프로세스에 통합하려면 몇 가지 주요 단계가 포함됩니다. 먼저, 기계 학습 모델은 데이터 세트에서 훈련됩니다. 이 교육 과정은 개인적으로 수행 될 수 있으며 교육에 사용 된 데이터가 노출되지 않도록합니다. 다음으로, 모델을 사용하거나 검증 해야하는 경우, 모델의 내부 또는 교육을받은 데이터를 밝히지 않고 모델이 예상대로 수행된다는 것을 입증하기 위해 제로 지식 증명이 사용됩니다.

예를 들어, 금융 기관은 기계 학습 모델을 사용하여 모델을 훈련시키는 데 사용 된 독점 데이터를 밝히지 않고 신용도를 예측할 수 있습니다. ZKML을 사용하여 기관은 민감한 정보를 공유하지 않고 모델의 예측이 정확하다는 것을 제 3 자에게 증명할 수 있습니다. 이는 프로세스의 개인 정보 및 무결성을 보장하는 복잡한 암호화 프로토콜을 통해 달성됩니다.

cryptocurrency에서 ZKML의 응용 프로그램

cryptocurrency 세계에서 ZKML은 상당한 잠재력을 가지고 있습니다. 가장 두드러진 응용 프로그램 중 하나는 개인 정보 보호 예약 거래 입니다. zcash와 같은 cryptocurrencies는 제로 지식 증거를 사용하여 검증 가능한 트랜잭션을 가능하지만 발신자, 수신자 또는 전송 금액을 밝히지 않는 트랜잭션을 가능하게합니다. 머신 러닝을 통합함으로써 이러한 시스템은보다 효율적이고 적응력이있어 개인 정보를 손상시키지 않으면 서 거래 검증 프로세스를 개선 할 수 있습니다.

다른 응용 프로그램은 스마트 계약 검증 에 있습니다. 이더 리움과 같은 블록 체인 플랫폼의 스마트 계약은 복잡하고 정확성을 확인하기가 어려울 수 있습니다. ZKML은 개발자가 계약의 논리 또는 운영하는 데이터를 밝히지 않고 의도 된대로 행동 할 수 있음을 증명할 수있게함으로써 도움을 줄 수 있습니다. 이것은 분산 된 응용 분야의 신뢰와 보안을 향상시킬 수 있습니다.

제로 지식 증명을 AI와 결합합니다

제로 지식 증명을 AI와 효과적으로 결합하려면 몇 가지 기술적 고려 사항을 해결해야합니다. 이 프로세스에는 제로 지식 증명과 기계 학습 운영의 계산 간접비를 효율적으로 처리 할 수있는 알고리즘과 프로토콜을 개발하는 것이 포함됩니다.

• 알고리즘 개발 : 연구원과 개발자는 제로 지식 증명을 기계 학습 모델의 교육 및 추론 프로세스에 통합 할 수있는 알고리즘을 만들어야합니다. 여기에는 제로 지식 증명에 필요한 추가 암호화 단계를 수용하기 위해 기존 머신 러닝 알고리즘을 수정하는 것이 포함됩니다.

• 프로토콜 설계 : 암호화 프로토콜의 설계는 제로 지식 증명을 효율적으로 생성하고 검증 할 수 있도록하는 데 중요합니다. 이러한 프로토콜은 제로 지식 증거의 개인 정보 및 보안 보증을 유지하면서 기계 학습 운영의 복잡성을 처리 할 수있을 정도로 강력해야합니다.

• 구현 : 실제 시스템에서 이러한 알고리즘과 프로토콜을 구현하려면 성능과 확장 성을 신중하게 고려해야합니다. 개발자는 시스템이 성능이 크게 저하되지 않고 실제 워크로드를 처리 할 수 ​​있도록해야합니다.

• 테스트 및 검증 : 결합 된 시스템이 의도 한대로 작동하는지 확인하려면 광범위한 테스트 및 검증이 필요합니다. 여기에는 기계 학습 모델의 정확성을 확인하고 제로 지식 증명의 무결성을 확인하는 것이 포함됩니다.

실제 예 : ZKML 시스템 구축

ZKML 시스템을 어떻게 구축 할 수 있는지 설명하기 위해 신용 스코어링을위한 개인 정보 보호 예약 기계 학습 모델을 만드는 단계별 접근 방식을 고려해 봅시다.

• 문제 정의 : 해결하려는 문제를 정의하여 시작하십시오. 이 경우 기본 데이터 또는 모델 매개 변수를 밝히지 않고 사용할 수있는 신용 스코어링 모델을 작성하는 것입니다.

• 머신 러닝 알고리즘 선택 : 문제에 적합한 머신 러닝 알고리즘을 선택하십시오. 신용 점수의 경우 로지스틱 회귀 모델 또는 의사 결정 트리가 적절할 수 있습니다.

• 데이터 준비 : 교육을 위해 데이터 세트를 준비하십시오. 데이터가 익명화되고 민감한 정보가 보호되어 있는지 확인하십시오.

• 모델 교육 : 준비된 데이터 세트에서 기계 학습 모델을 훈련하십시오. 이 단계는 데이터가 노출되지 않도록 개인적으로 수행해야합니다.

• 제로 지식 증거 구현 : 기존 라이브러리를 개발하거나 사용하여 제로 지식 증명을 구현하십시오. 여기에는 모델이나 데이터를 공개하지 않고 모델 예측의 정확성을 확인할 수있는 증거를 작성하는 것이 포함됩니다.

• ZKML 통합 : 제로 지식 증명을 기계 학습 파이프 라인에 통합하십시오. 여기에는 모델의 추론 프로세스를 수정하여 예측과 함께 증명을 생성하는 것이 포함될 수 있습니다.

• 테스트 및 검증 : 결합 된 시스템을 테스트하여 올바르게 작동하는지 확인하십시오. 제로 지식 증명이 올바르게 생성되고 검증되었으며 모델의 예측이 정확한지 확인하십시오.

• 시스템 배포 : 유효성이 검증되면 생산 환경에 ZKML 시스템을 배포하십시오. 실제 워크로드를 처리 할 수 ​​있고 개인 정보 보증이 유지되는지 확인하십시오.

도전과 고려 사항

제로 지식 증명을 AI와 결합하는 것은 도전이 없습니다. 주요 장애물 중 하나는 제로 지식 증거로 도입 된 계산 간접비 입니다. 이러한 증거는 계산 집중적 일 수 있으며, 이는 기계 학습 모델의 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 개발자는 개인 정보 보호와 성능 간의 균형을 찾아야하며 종종 시스템 최적화를위한 혁신적인 솔루션이 필요합니다.

또 다른 과제는 구현의 복잡성 입니다. ZKML 시스템을 개발하려면 암호화 및 기계 학습에 대한 전문 지식이 필요하며, 이는 많은 조직의 장벽이 될 수 있습니다. 또한 엄격한 테스트 및 검증의 필요성은 복잡성과 개발 비용을 추가합니다.

마지막으로 규제 및 윤리적 고려 사항이 있습니다. 의료 또는 금융과 같은 민감한 응용 프로그램에서 ZKML을 사용하는 것은 관련 규정 및 윤리적 표준을 준수해야합니다. 시스템이 사용자 개인 정보 보호 및 데이터 보호법을 존중하는 것이 성공적인 배포에 중요합니다.

자주 묻는 질문

Q1 : 모든 유형의 기계 학습 모델에 ZKML을 사용할 수 있습니까?
A1 : ZKML은 이론적으로 모든 유형의 기계 학습 모델에 적용될 수 있지만 실용성은 특정 모델과 제로 지식 증거의 계산 간접비에 따라 다릅니다. 보다 복잡한 모델에는보다 정교한 암호화 프로토콜이 필요할 수있어 구현하기 어려울 수 있습니다.

Q2 : ZKML은 교육 데이터의 개인 정보를 어떻게 보장합니까?
A2 : ZKML은 제로 지식 증거를 사용하여 데이터 자체를 공개하지 않고 모델 예측의 정확성을 확인하여 교육 데이터의 개인 정보를 보장합니다. 교육 과정은 개인적으로 수행되며 증명은 민감한 정보를 노출시키지 않는 방식으로 생성됩니다.

Q3 : ZKML을 지원하는 기존 플랫폼이나 도구가 있습니까?
A3 : 예, ZKML을 지원하는 여러 플랫폼과 도구가 있습니다. 예를 들어, ZK-SNARKS 및 ZK-STARKS와 같은 라이브러리는 제로 지식 증명에 필요한 암호화 프리미티브를 제공하며 TensorFlow 및 Pytorch와 같은 프레임 워크는 이러한 증명을 기계 학습 워크 플로우에 통합하도록 조정할 수 있습니다.

Q4 : ZKML 사용과 관련된 잠재적 위험은 무엇입니까?
A4 : ZKML과 관련된 주요 위험에는 제로 지식 증명 구현의 오류 가능성이 포함되어 시스템의 개인 정보 및 보안을 손상시킬 수 있습니다. 또한 ZKML의 계산 간접비는 기계 학습 모델의 성능에 영향을 줄 수있어 특정 응용 프로그램에서 실질적인 사용을 제한 할 수 있습니다.