zkml

Что такое Zero-Knowledge Machine Learning?

Zero-knowledge machine learning — это технология, при которой процесс инференса модели упаковывается в zero-knowledge proof. Это дает возможность другим сторонам проверить корректность вычислений, не раскрывая ни саму модель, ни входные данные. Это можно сравнить с предъявлением чека об оплате: вы доказываете факт оплаты, не раскрывая весь перечень покупок.

Zero-knowledge proof — это математическое доказательство, выступающее в роли компактного подтверждения. Любой может быстро удостовериться в его корректности, но никакой дополнительной информации не раскрывается. В машинном обучении инференс — это когда модель получает входные данные и выдает результат, например, определяет, есть ли на изображении кошка. Zero-knowledge machine learning объединяет эти концепции: смарт-контракты в блокчейне могут проверить корректность результата (например, «есть кошка или нет»), не раскрывая ни входное изображение, ни детали модели.

Почему Zero-Knowledge Machine Learning важен?

Zero-knowledge machine learning устраняет противоречие между «достоверностью» и «конфиденциальностью»: результатам должны доверять разные участники, но данные и модель зачастую должны оставаться приватными. Это особенно актуально в блокчейне, где данные открыты, но не предназначены для работы с чувствительной информацией напрямую.

В реальных условиях компании не хотят раскрывать параметры моделей или ноу-хау, а пользователи обеспокоены приватностью. Регуляторы требуют верифицируемого соответствия, а on-chain приложения — низких издержек и высокой надежности. Zero-knowledge machine learning позволяет совместить верифицируемость и приватность, становясь ключевым мостом между AI и Web3.

Как работает Zero-Knowledge Machine Learning?

Основной принцип: сначала зафиксировать, затем доказать, затем проверить.

Шаг первый: зафиксировать параметры модели и входные данные с помощью хеширования — это похоже на помещение предметов в конверт с меткой снаружи.

Шаг второй: выполнить инференс локально и сгенерировать краткое доказательство того, что «с этой моделью и этим входом получен этот результат».

Шаг третий: отправить результат и доказательство верификатору или смарт-контракту; контракт проверяет только корректность доказательства и не раскрывает содержимое «конверта».

Существует два основных подхода к zero-knowledge proof:

• zk-SNARK: Короткие доказательства, которые быстро проверяются — как SMS-код, подходят для быстрого on-chain подтверждения. Это компактный и эффективный формат.
• zk-STARK: Не требует сложной доверенной настройки и обеспечивает лучшую масштабируемость — аналог прозрачной проверки билета.

Чтобы сделать инференс модели верифицируемым, нужно преобразовать операции модели в проверяемое вычислительное описание — «схему» (circuit). Это похоже на разбиение сложных вычислений на множество небольших, легко проверяемых шагов. Система доказательств затем генерирует доказательство для этой схемы.

Как Zero-Knowledge Machine Learning применяется в блокчейне?

On-chain процессы обычно строятся по принципу «off-chain инференс + on-chain верификация». Пользователь или сервис-провайдер выполняет инференс и создает доказательства вне блокчейна; смарт-контракт в сети только проверяет доказательство, избегая затратных вычислений on-chain.

Шаг первый: отправка коммитментов. Хеши модели и входных данных отправляются on-chain или хранятся офлайн для фиксации использованных модели и входа.

Шаг второй: генерация доказательств. Локально или на сервере создается zero-knowledge proof, подтверждающее, что «инференс выполнен с зафиксированными моделью и входом, результат — R».

Шаг третий: on-chain верификация. Вызывается функция проверки смарт-контракта, в которую передаются результат и доказательство. Контракт проверяет корректность доказательства; при успехе результат можно безопасно использовать как доверенные данные.

В публичных блокчейнах, таких как Ethereum, стоимость проверки каждого доказательства зависит от выбранной системы. На 2024 год основные краткие доказательства можно верифицировать по стоимости, приемлемой для большинства приложений — обычно в пределах нескольких долларов (в зависимости от нагрузки сети и реализации контракта). Для дальнейшего снижения издержек применяют перенос верификации на Layer 2, рекурсивные доказательства для объединения нескольких инференсов в одну проверку и пакетную верификацию для минимизации расходов.

В каких случаях применяется Zero-Knowledge Machine Learning?

Zero-knowledge machine learning оптимален для задач, где результат должен быть достоверным, а детали — конфиденциальными.

• DeFi: скоринг и оценка рисков — используется история транзакций и on-chain активность для расчета риска пользователя; on-chain верифицируется только корректность оценки, без раскрытия профиля пользователя. Например, кредитные протоколы могут требовать доказательство, что «риск не превышает порог», перед изменением залога.
• Оракулы и ценовые сигналы: модели выявляют волатильность или аномалии; результаты детекции верифицируются on-chain без раскрытия структуры модели или обучающих данных, что снижает риск обратной инженерии.
• Игры и античит: серверы используют модели для оценки аномального поведения игроков; on-chain соревнования или контракты с наградами проверяют только «корректность решения», не раскрывая правила, что снижает риск обхода.
• Модерация контента и комплаенс: модели проверяют контент off-chain; on-chain верифицируется только доказательство «пройдено/не пройдено», что балансирует прозрачность и приватность.
• Контроль рисков на бирже (концептуально): в сценариях управления рисками Gate определенные сигналы о подозрительных сделках могут публиковаться on-chain через zero-knowledge machine learning. Контракты проверяют, что «сигнал валиден», не раскрывая правила и пользовательские данные, что позволяет активировать лимиты или задержки.

Чем Zero-Knowledge Machine Learning отличается от традиционных решений по приватности?

Zero-knowledge machine learning может дополнять, но не заменяет TEE (Trusted Execution Environment), MPC (Multi-Party Computation) или гомоморфное шифрование — у каждого подхода своя область применения.

• В сравнении с TEE: TEE — это «вычисления в защищенной комнате» с опорой на аппаратную безопасность и удаленную аттестацию. Zero-knowledge machine learning — это «вынос результата с криптографическим доказательством»: верификатору не нужно доверять среде исполнения. TEE обеспечивает высокую производительность, но требует доверия к аппаратной цепочке; zero-knowledge proof более открыт, но требует дополнительных вычислений.
• В сравнении с MPC: MPC позволяет нескольким сторонам совместно вычислять результат, не раскрывая приватные данные; zero-knowledge machine learning акцентирует «односторонние вычисления, верифицируемые любым». Для совместного обучения или инференса лучше подходит MPC, для верификации третьими лицами — zero-knowledge machine learning.
• В сравнении с гомоморфным шифрованием: гомоморфное шифрование позволяет вычислять на зашифрованных данных, результат остается зашифрованным. Zero-knowledge machine learning предоставляет доказательство корректности вычислений. Первое защищает приватность в процессе, второе — позволяет любому проверить результат без расшифровки.

На практике решения часто комбинируют — например, ускоряя генерацию доказательств внутри TEE или используя MPC для совместного обучения с последующими zero-knowledge proof для результатов инференса.

Как начать применять Zero-Knowledge Machine Learning?

Начать можно с трех этапов:

Шаг первый: определить задачу. Выбрать конкретную задачу принятия решения, например, «является ли транзакция аномальной?» или «превышен ли ценовой порог?», а не генерацию; указать, какие элементы должны оставаться приватными (параметры модели, входные данные, пороги).

Шаг второй: выбор модели и построение схемы. Использовать легковесные модели (например, небольшие деревья решений или подмодули сверточных сетей) и преобразовать шаги инференса в верифицируемые базовые операции («схематизация»). Чем проще и меньше модель, тем быстрее генерация доказательства. Задать фиксированную точность и диапазоны операторов, чтобы избежать сложности с плавающей точкой.

Шаг третий: генерация доказательства и деплой контракта. Выбрать систему доказательств и реализовать верификационный контракт; развернуть на Layer 2 или Rollups для снижения затрат; предусмотреть интерфейсы для пакетной обработки или рекурсии. Настроить логирование и тестирование воспроизводимости для согласованности между off-chain инференсом и on-chain верификацией.

В инженерной части важно обеспечить согласованность препроцессинга данных (off-chain препроцессинг должен быть верифицируемым), фиксировать случайность и seed (для воспроизводимости), а также реализовать лимиты запросов и контроль доступа, чтобы предотвратить утечки через чрезмерные запросы к модели.

Каковы риски и ограничения Zero-Knowledge Machine Learning?

Zero-knowledge machine learning — не универсальное решение; основные ограничения связаны с производительностью и стоимостью.

• Затраты на генерацию доказательств: на 2024 год время генерации для легких моделей снизилось с минут до секунд или десятков секунд, но для сложных моделей остается высоким и может требовать GPU или специализированных ускорителей.
• Стоимость проверки и доступность on-chain: комиссии за проверку в основной сети зависят от состояния сети и реализации контракта; рекомендуется использовать Layer 2 или пакетную верификацию.
• Размер и точность модели: схематизация и перевод в целые числа могут потребовать упрощения модели или снижения точности — всегда есть компромисс между точностью и скоростью доказательства.
• Побочные каналы утечки: даже без раскрытия модели злоумышленники могут определять границы через частые запросы; снижайте риски с помощью лимитов, добавления шума или публикации результатов с разной детализацией.
• Финансовые и управленческие риски: в контрактах с активами ошибки в логике проверки или параметрах могут привести к неправильным расчетам; необходим тщательный аудит контрактов и процессов генерации доказательств, а также резервные механизмы.

Какие перспективы у Zero-Knowledge Machine Learning?

Основные направления развития отрасли:

• Рекурсия и пакетирование: объединение нескольких инференсов в одно итоговое краткое доказательство позволяет проводить on-chain проверку одной операцией, существенно снижая издержки и ускоряя процесс.
• Специализированное железо и операторы: оптимизация схемы доказательств под типовые операции (свёртки, функции активации, разветвления деревьев) в сочетании с ускорением на GPU/ASIC сокращает время генерации доказательств.
• Интеграция с крупными моделями: применение техник дистилляции или декомпозиции больших моделей на верифицируемые подзадачи позволяет «доверенным малым моделям» выступать on-chain арбитрами; для чувствительных сценариев применяются «доказательства-обёртки» вместо полной генерации.

На 2024 год размер доказательств снизился до десятков или сотен килобайт, стоимость верификации приемлема, а зрелость экосистемы позволяет внедрять решения для задач с четкими правилами или пороговыми условиями — с постепенным расширением на более сложные кейсы.

Краткое резюме Zero-Knowledge Machine Learning

Zero-knowledge machine learning объединяет «достоверную верификацию» и «защиту приватности» для блокчейн-сценариев: оффлайн-инференс формирует краткие доказательства, которые быстро проверяются on-chain, позволяя смарт-контрактам безопасно использовать результаты. На практике наиболее эффективно выбирать четкие задачи, легкие модели и Layer 2 сети. Комбинация ZKML с TEE, MPC или гомоморфным шифрованием обеспечивает баланс между производительностью и приватностью. Для сценариев с активами и управлением рисками внедряйте аудит, лимиты и резервные механизмы для защиты средств и целостности данных.

FAQ

В чем принципиальное отличие zero-knowledge machine learning от традиционного машинного обучения?

Ключевое различие — в механизмах защиты приватности. В традиционном машинном обучении исходные данные загружаются на централизованный сервер для обработки, что создает риск утечки. В zero-knowledge machine learning владелец данных выполняет вычисления локально и передает только результат с приватным доказательством — сами данные не покидают устройство. Это как получить посылку, не отдавая ключи от дома: курьеру нужно только подтвердить вашу личность для доставки.

Является ли zero-knowledge machine learning особенно медленным в реальных приложениях?

Действительно, есть компромисс по производительности. Генерация и верификация приватных доказательств увеличивают вычислительную нагрузку — обычно это в 10–100 раз медленнее стандартного машинного обучения, в зависимости от сложности модели. Однако в сферах, критичных к приватности, таких как медицинская диагностика или финансовый риск-менеджмент, такие издержки часто оправданы. Благодаря оптимизации железа и алгоритмов этот разрыв сокращается.

Можно ли применять zero-knowledge machine learning для криптотрейдинга?

Да. Zero-knowledge machine learning применим для on-chain выявления рисков и анализа мошенничества — обнаружения подозрительных торговых паттернов при сохранении приватности пользователя. Например, при торговле на Gate модели ZKML могут проверять риск-профиль аккаунта без раскрытия истории транзакций или размера активов платформе — обеспечивая надежную, но невидимую защиту.

Действительно ли zero-knowledge доказательства приватности невозможно подделать?

Zero-knowledge доказательства приватности базируются на криптографических принципах, делающих их теоретически неподделываемыми. Для подделки таких доказательств нужно нарушить фундаментальные криптографические основы, что считается вычислительно невозможным для современных технологий. Однако безопасность зависит от качества реализации — поэтому важно выбирать аудированные и сертифицированные решения.

Нужно ли обычным пользователям разбираться в математике zero-knowledge proofs для использования zero-knowledge machine learning?

Нет. Использование ZKML не требует специальных знаний — достаточно знать, что ваша приватность защищена. Разработчики и платформы скрывают всю криптографическую сложность за удобным интерфейсом; например, в приложениях Gate вы просто следуете шагам для получения приватных преимуществ — так же, как пользуетесь интернетом, не зная протоколов TCP/IP.