编者按：本文重点讨论多种增强隐私和安全性的技术，包括零知识证明（ZKP）、受信执行环境（TEE）、完全同态加密（FHE）等，介绍了这些技术在 AI 和数据处理中的应用，如何保护用户隐私、防止数据泄露以及提高系统安全性。文章还提到了一些案例，如 Earnifi、Opacity 和 MindV，展示了如何通过这些技术实现无风险投票、数据加密处理等，但同时这些技术面临很多挑战，如计算开销和延迟问题。

以下为原文内容（为便于阅读理解，原内容有所整编：

随着数据供需的激增，个人留下的数字足迹变得越来越广泛，使得个人信息更容易受到滥用或未经授权的访问。我们已经看到了一些个人数据泄露的案例，例如剑桥分析丑闻。

还没有跟上的人可以查看系列的第一部分，我们在其中讨论了：

·数据的重要性

·人工智能对数据需求的增长

·数据层的出现

欧洲的 GDPR、加利福尼亚州的 CCPA 以及全球其他地区的法规使得数据隐私不仅仅是一个伦理问题，而是法律要求，推动公司确保数据保护。

随着人工智能发展的激增，AI 在提升隐私保护的同时，也进一步复杂化了隐私与可验证性领域。例如，虽然 AI 可以帮助检测欺诈活动，但它也使得「深度伪造」技术得以实现，从而使得验证数字内容的真实性变得更加困难。

优点

·隐私保护的机器学习：联邦学习允许 AI 模型直接在设备上进行训练，而无需集中敏感数据，从而保护用户隐私。

·AI 可以用于匿名化或假名化数据，使得数据不易追溯到个人，同时仍然可以用于分析。

·AI 对于开发检测和减少深度伪造传播的工具至关重要，从而确保数字内容的可验证性（以及检测/验证 AI 代理的真实性）。

·AI 可以自动确保数据处理实践符合法律标准，使得验证过程更加可扩展。

挑战

·AI 系统通常需要庞大的数据集才能有效运作，但数据的使用、存储和访问方式可能不透明，这引发了隐私问题。

·有足够的数据和先进的 AI 技术后，可能会从本应匿名的数据集中重新识别出个体，破坏隐私保护。

·由于 AI 能够生成高度逼真的文本、图像或视频，区分真实和 AI 伪造的内容变得更加困难，挑战了可验证性。

·AI 模型可能被欺骗或操控（对抗性攻击），破坏数据的可验证性或 AI 系统本身的完整性（如 Freysa、Jailbreak 等情况所示）。

这些挑战推动了 AI、区块链、可验证性和隐私技术的快速发展，利用每项技术的优势。我们看到了以下技术的崛起：

·零知识证明（ZKP）

·零知识传输层安全（zkTLS）

·受信执行环境（TEE）

·完全同态加密（FHE）

1. 零知识证明（ZKP）

ZKP 允许一方向另一方证明自己知道某些信息或某个陈述是正确的，而无需透露任何超出证明本身的信息。AI 可以利用这一点来证明数据处理或决策符合某些标准，而无需透露数据本身。一个好的案例研究是 getgrass io，Grass 利用闲置的互联网带宽来收集和组织公共网页数据，用于训练 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的闲置互联网带宽，这些带宽被用于抓取公共网页数据，然后将其处理成适合 AI 训练的结构化数据集。网络通过用户运行的节点来执行这个网页抓取过程。

Grass Network 强调用户隐私，只抓取公共数据，而非个人信息。它使用零知识证明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。所有的数据收集到处理的交易都通过 Solana 区块链上的主权数据汇总进行管理。

另一个好的案例研究是 zkme。

zkMe 的 zkKYC 解决方案应对了以隐私保护方式进行 KYC（了解你的客户）流程的挑战。通过利用零知识证明，zkKYC 使平台能够验证用户身份而不暴露敏感的个人信息，从而在维护合规性的同时保护用户隐私。

2.zkTLS

TLS = 标准的安全协议，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 = 提升数据传输中的隐私和安全性。

一个好的案例研究是 OpacityNetwork。

Opacity 使用 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且防篡改，从而解决了传统云存储服务中固有的隐私问题。

使用案例—工资提前获取Earnifi 是一款据报道在应用商店排名中攀升到顶端，特别是在金融类应用中，利用了 OpacityNetwork 的 zkTLS。

·隐私：用户可以向贷款方或其他服务提供他们的收入或就业状况，而无需透露敏感的银行信息或个人资料，如银行对账单。

·安全性：zkTLS 的使用确保这些交易是安全的、经过验证的且保持私密。它避免了用户需要将全部财务数据托付给第三方。

·效率：该系统降低了与传统工资提前获取平台相关的成本和复杂性，因为传统平台可能需要繁琐的验证过程或数据共享。

3.TEE

受信执行环境（TEE）提供了正常执行环境和安全执行环境之间的硬件强制隔离。这可能是目前在 AI 代理中最著名的安全实现方式，以确保它们是完全自主的代理。被 123skely 的 aipool tee 实验所推广：一个 TEE 预售活动，社区向代理发送资金，代理根据预定规则自主发行代币。

marvin tong 的 PhalaNetwork: MEV 保护，集成 ai16zdao 的 ElizaOS，以及 Agent Kira 作为可验证的自主 AI 代理。

fleek 的一键 TEE 部署：专注于简化使用和提高开发者的可访问性。

4.FHE（完全同态加密）

一种加密形式，允许直接在加密数据上执行计算，而无需先解密数据。

一个好的案例研究是 mindnetwork xyz 及其专有的 FHE 技术/使用案例。

使用案例—FHE 重质质押层与无风险投票

FHE 重质质押层
通过使用 FHE，重质质押的资产保持加密状态，这意味着私钥从未暴露，显著减少了安全风险。这确保了隐私的同时，也验证了交易。

无风险投票（MindV）
治理投票在加密数据上进行，确保投票保持私密和安全，减少了胁迫或贿赂的风险。用户通过持有重质质押的资产获得投票权力（vFHE），从而将治理与直接资产暴露解耦。

FHE TEE
通过结合 TEE 和 FHE，它们为 AI 处理创建了一个强大的安全层：

·TEE 保护计算环境中的操作免受外部威胁。

·FHE 确保整个过程中操作始终在加密数据上进行。

对于处理 100 百万美元至 10 亿美元 交易的机构来说，隐私和安全至关重要，以防止前置交易、黑客攻击或交易策略暴露。

对于 AI 代理而言，这种双重加密增强了隐私与安全，使其在以下领域非常有用：

·敏感训练数据隐私

·保护内部模型权重（防止反向工程/IP 盗窃）

·用户数据保护

FHE 的主要挑战仍然是由于计算密集性带来的高开销，导致能源消耗和延迟增加。目前的研究正在探索硬件加速、混合加密技术和算法优化等方法，以减少计算负担并提高效率。因此，FHE 最适合低计算、高延迟的应用。

总结

·FHE = 在加密数据上进行操作，无需解密（最强隐私保护，但最昂贵）

·TEE = 硬件，隔离环境中的安全执行（在安全性和性能之间取得平衡）

·ZKP = 证明陈述或认证身份，而不揭示底层数据（适用于证明事实/凭证）

这是一个广泛的话题，因此这不是结束。一个关键问题仍然存在：在日益精密的深度伪造时代，我们如何确保 AI 驱动的可验证性机制是真正值得信赖的？在第三部分中，我们将深入探讨：

·可验证性层

·AI 在验证数据完整性中的角色

·隐私与安全的未来发展

「原文链接」