我的数据真的属于我吗？探索区块链隐私层的必要性

随着数据供需的激增，个人留下的数字足迹越来越广泛，使个人信息更容易遭受滥用或未经授权的访问。我们已经见过诸如Cambridge Analytica丑闻等案例，个人数据被泄露。

对于尚未了解相关内容的读者，可以查看本系列的第一部分，我们讨论了以下内容：

• 数据的重要性
• AI对数据需求的增长
• 数据层的兴起

欧洲的GDPR、加州的CCPA等全球各地的法规，使数据隐私不仅是一个伦理问题，更成为法律要求，推动企业确保数据保护。

在AI快速发展的背景下，AI在提升隐私保护和数据可验证性的同时，也使这一领域变得更加复杂。例如，AI可以帮助检测欺诈活动，但同时也推动了深度伪造（deepfake）的生成，使得验证数字内容的真实性变得更加困难。

优势

• 隐私保护型机器学习：联邦学习允许AI模型直接在设备上训练，而无需集中敏感数据，从而保护用户隐私。
• AI可以用于数据匿名化或伪匿名化，使其更难追溯到个人，同时仍然可用于分析。
• AI在开发检测和遏制深度伪造的工具方面至关重要，确保数字内容的可验证性（同时也可用于检测/验证AI智能体的真实性）。
• AI可以自动确保数据处理符合法律标准，使合规性验证过程更具可扩展性。

挑战

• AI系统通常需要庞大的数据集才能有效运行，但数据的使用方式、存储方式以及访问权限往往不透明，带来隐私问题。
• 在拥有足够数据和先进AI的情况下，可能从表面上匿名化的数据集中重新识别个人信息，从而削弱隐私保护。
• AI能够生成高度逼真的文本、图像或视频，使得区分真实内容与AI伪造内容变得更加困难，影响可验证性。
• AI模型可能受到攻击或操控（对抗性攻击），从而破坏数据的可验证性或AI系统本身的完整性（如Freysa、Jailbreak等案例）。

这些挑战推动了AI × 区块链 × 可验证性 × 隐私领域的快速发展，利用每种技术的优势来应对问题。我们正见证以下技术的兴起：

• 零知识证明（ZKP）
• 零知识传输层安全协议（zkTLS）
• 可信执行环境（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其掌握某个信息或某个陈述为真，而无需透露任何额外信息。AI可以利用ZKP证明数据处理或决策符合特定标准，而无需披露数据本身。

一个典型案例是<a href="https://x.com/@getgrass_io“”>@getgrass_io。Grass利用闲置的互联网带宽收集和整理公共网页数据，以训练AI模型。Grass 网络允许用户通过浏览器扩展或应用贡献闲置的互联网带宽，该带宽用于抓取公共网页数据，并将其处理成适用于AI训练的结构化数据集。该网络由用户运行的节点执行网页抓取任务。

Grass 网络强调用户隐私，仅抓取公共数据，而非个人信息。它利用ZKP验证并保障数据的完整性和来源，防止数据被篡改，同时确保透明性。这一过程由Solana区块链上的主权数据汇总（rollup）管理，涵盖从数据收集到处理的所有交易。

另一个案例是<a href="https://x.com/@zkme_“”>@zkme_

zkMe的zkKYC解决方案针对隐私保护的KYC流程提供支持。通过ZKP，zkKYC能够在不暴露敏感个人信息的情况下验证用户身份，从而在确保合规性的同时保护用户隐私。

2.zkTLS

TLS = 标准安全协议，提供应用程序之间的隐私和数据完整性保护（通常与HTTPS中的“s”相关）。

zk + TLS = 增强数据传输的隐私性和安全性。

一个典型案例是<a href="https://x.com/@OpacityNetwork“”>@OpacityNetwork。Opacity利用zkTLS提供安全且私密的数据存储解决方案。通过集成zkTLS，Opacity确保用户与存储服务器之间的数据传输保持机密且不可篡改，从而解决传统云存储服务中固有的隐私问题。

应用案例——工资预支（Earned Wage Access）

Earnifi是一款在应用商店金融类排行榜上名列前茅的应用，它利用<a href="https://x.com/@OpacityNetwork“”>@OpacityNetwork的zkTLS技术。

隐私：用户可以向贷款机构或其他服务证明其收入或就业状况，而无需披露敏感的银行明细或个人信息，如银行对账单。

安全：zkTLS的使用确保这些交易安全、可验证且私密，无需用户将完整的财务数据交给第三方。

高效：该系统减少了传统工资预支平台所需的大量验证流程或数据共享，从而降低成本和复杂性。

3. 可信执行环境（TEE）

TEE提供硬件级别的隔离，将普通执行环境与安全执行环境分开。

它可能是AI智能体最知名的安全实现方式之一，确保智能体完全自主运作。

知名案例

• <a href="https://x.com/@123skely“”>@123skely 的 <a href="https://x.com/@aipool_tee“”>@aipool_tee 实验：一个TEE预售实验，社区向智能体发送资金，智能体根据预设规则自主发行代币。
• <a href="https://x.com/@marvin_tong“”>@marvin_tong 的 <a href="https://x.com/@PhalaNetwork“”>@PhalaNetwork：提供MEV保护，并与<a href="https://x.com/@ai16zdao“”>@ai16zdao的ElizaOS集成，同时支持Agent Kira作为可验证的自主AI智能体。
• <a href="https://x.com/@fleek“”>@fleek 的一键TEE部署：专注于简化开发流程，提高可用性和可访问性。

4. 全同态加密（FHE）

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。

一个很好的案例是 <a href="https://x.com/@mindnetwork_xyz“”>@mindnetwork_xyz 及其专有的 FHE 技术/用例。

用例 — FHE 再质押层 & 无风险投票

FHE 再质押层

通过 FHE，再质押资产始终保持加密状态，这意味着私钥不会被暴露，从而大幅降低安全风险。这确保了在验证交易时的隐私性。

无风险投票（MindV）

治理投票在加密数据上进行，确保投票过程保持私密和安全，降低胁迫或贿赂的风险。用户通过持有再质押资产获取投票权（$vFHE），从而使治理与直接资产持有脱钩。

FHE + TEE

通过结合 TEE 和 FHE，它们为 AI 计算创建了强大的安全层：

• TEE 保护计算环境内的操作免受外部威胁。
• FHE 确保整个过程中所有操作均在加密数据上进行。

对于处理 1 亿至 10 亿美元以上交易的机构而言，隐私和安全至关重要，以防止抢跑、黑客攻击或交易策略泄露。

对于 AI 智能体，这种双重加密增强了隐私和安全性，适用于以下场景：

• 敏感训练数据隐私保护
• 内部模型权重保护（防止逆向工程/IP 盗窃）
• 用户数据保护

FHE 目前的主要挑战仍然是高计算开销，由于计算强度大，导致能耗增加和延迟较高。正在进行的研究探索优化方案，如硬件加速、混合加密技术和算法改进，以减少计算负担并提高效率。因此，FHE 最适用于低计算量、高延迟的应用场景。

第 2 部分总结

FHE = 在加密数据上执行操作而无需解密（最强隐私性，但成本最高）

TEE = 硬件级，隔离环境中的安全执行（在安全性与性能之间取得平衡）

ZKP = 在不透露底层数据的情况下证明陈述或认证身份（适用于事实/凭证验证）

这是一个广泛的话题，因此讨论并未结束。一个关键问题仍然存在：在深度伪造技术日益成熟的时代，我们如何确保 AI 驱动的可验证机制真正值得信赖？在第 3 部分中，我们将更深入地探讨：

• 可验证性层
• AI 在数据完整性验证中的角色
• 隐私与安全的未来发展

敬请期待！

TEE & ZKP 相关优质资源（如下）

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