Раскрываем доказательство нулевого разглашения: От теории к практике вместе с Aleo. Глава 7: Эффективные доказательства с нулевым разглашением для сверточных нейронных сетей (CNN)
7.1 Обзор CNN
Сверточные нейронные сети (CNN) — это класс моделей глубокого обучения, которые оказали значительное влияние в области обработки изображений и видео. Они продемонстрировали исключительный успех в различных задачах, включая классификацию изображений, обнаружение объектов и обработку естественного языка. Однако, когда речь идет о конфиденциальности, их применение становится сложным из-за огромного количества данных, которые они требуют, и вычислений, которые они должны выполнять. Платформы, такие как Aleo, могут облегчить сохранение приватности приложений CNN с помощью эффективных доказательств с нулевым разглашением, что является областью непрерывных исследований и разработок.
7.2 Недавние достижения
Существуют недавние работы, в которых предложены эффективные доказательства с нулевым разглашением, специально адаптированные для CNN. Эти работы существенно сократили стоимость предоставления доказательств с нулевым разглашением для CNN по сравнению с более общими протоколами доказательств, такими как протокол GKR из предыдущей статьи. В контексте Aleo такие достижения могут значительно расширить возможности платформы, позволяя пользователям использовать мощь CNN, сохраняя конфиденциальность.
7.3 Разложение сложных вычислений
Краеугольным камнем этих недавних достижений является способность разложить сложные вычисления на более простые компоненты. Такой подход позволяет строить доказательства с нулевым разглашением для отдельных компонентов, которые затем объединяются для создания доказательства для всего вычисления. Такой подход может быть интересным развитием для Aleo, делая возможным облегчение сложных вычислений, таких как те, которые включены в алгоритмы машинного обучения, сохраняя при этом приватность и эффективность.
7.4 Двоичное разложение
Одна из техник, которая широко используется для облегчения эффективного применения CNN, — это двоичное разложение. С помощью двоичного разложения вопрос о вычислении того, какое из двух чисел больше, или больше ли число нуля, решается путем разложения двоичных бит числа и предоставления этих бит в качестве части пределов. Эта техника полезна не только для CNN, но и может иметь положительные последствия для платформ, сохраняющих приватность, таких как Aleo, позволяя им обрабатывать более сложные вычисления и расширяя их возможности.
7.5 Приложения и будущие направления
Эффективные доказательства с нулевым разглашением для CNN имеют широкие последствия, открывая дверь для применения передовых техник машинного обучения, сохраняя приватность. С помощью этих доказательств можно разработать более продвинутые и разнообразные децентрализованные приложения, дальнейшим образом усиливая их возможности сохранения приватности. Исследования эффективных доказательств с нулевым разглашением для CNN продолжают развиваться, и будущие достижения обещают еще больше расширить возможности для применений машинного обучения с сохранением приватности. Для Aleo же будущее обещает большой потенциал в использовании этих достижений для предложения более полных и мощных решений.
Конец главы 6
Оставайтесь любознательными, продолжайте учиться и углубляйтесь в экосистему Aleo — путешествие только начинается. Присоединяйтесь к сообществу здесь:
