เรียบเรียงโดย: ซามูเอล อากิโนะโช

การรวบรวม: Deep Tide TechFlow

คำว่า “zkSci” เกิดขึ้นกับฉันในขณะที่ฉันกำลังดื่มกาแฟที่ Starbucks และเขียนบทความนี้ ฉันเคยเขียนเกี่ยวกับ DeSci มาก่อนเพราะฉันรู้สึกทึ่งกับการผสมผสานระหว่างการกระจายอำนาจ (บล็อกเชน) และวิทยาศาสตร์ ไม่กี่เดือนที่ผ่านมา ฉันเข้าสู่โลกแห่งการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์โดยการร่วมงานกับบริษัทใหม่ที่มุ่งเน้นการปรับปรุงความเป็นส่วนตัวด้วยการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ และความสนใจของฉันก็เพิ่มขึ้น และฉันก็เริ่มสำรวจความเชื่อมโยงที่อาจเกิดขึ้นกับสาขาวิทยาศาสตร์ ที่นี่ฉันจะนำเสนองานวิจัยและข้อค้นพบของฉันจนถึงปัจจุบัน

หลักฐานที่ไม่มีความรู้ในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์

ความเป็นส่วนตัวถือเป็นข้อกังวลที่สำคัญมาโดยตลอดเมื่อแบ่งปันข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในสาขาการวิจัยต่างๆ ต่อไปนี้เป็นขอบเขตการใช้งานจริงบางส่วนที่ฉันพบว่าการพิสูจน์ความรู้แบบไม่มีศูนย์นำเสนอโซลูชันที่น่าหวังสำหรับการแบ่งปันข้อมูลที่ปลอดภัยและรักษาความเป็นส่วนตัว

การแบ่งปันข้อมูลทางการแพทย์

การวิจัยทางการแพทย์มักเกี่ยวข้องกับความร่วมมือของสถาบันทางการแพทย์และนักวิจัยหลายแห่งที่ต้องการเข้าถึงข้อมูลผู้ป่วยเพื่อการวิเคราะห์ อย่างไรก็ตาม การแบ่งปันข้อมูลทางการแพทย์ดิบทำให้เกิดปัญหาความเป็นส่วนตัวและการรักษาความลับโดยตรง การพิสูจน์ความรู้แบบ Zero-Knowledge สามารถเอาชนะความท้าทายนี้ได้โดยการอนุญาตให้นักวิจัยแบ่งปันสถิติรวมหรือดำเนินการคำนวณข้อมูลโดยไม่ต้องเปิดเผยบันทึกผู้ป่วยแต่ละราย ตัวอย่างเช่น นักวิจัยสามารถตรวจสอบประสิทธิผลของการรักษาแบบใหม่โดยไม่ต้องเข้าถึงข้อมูลทางการแพทย์ส่วนบุคคลของผู้ป่วย รับประกันความเป็นส่วนตัว และปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านการปกป้องข้อมูล

ฟังดูไม่สมจริงไปหน่อยเหรอ? มาดูกระบวนการให้ละเอียดยิ่งขึ้น:

การแบ่งปันข้อมูลสถิติการรวมกลุ่ม: นักวิจัยสามารถใช้การพิสูจน์ความรู้ที่ไม่มีศูนย์เพื่อพิสูจน์ข้อความเกี่ยวกับสถิติรวมของข้อมูล ตัวอย่างเช่น พวกเขาสามารถแสดงให้เห็นว่าอายุเฉลี่ยของผู้ป่วยที่เป็นโรคเฉพาะเจาะจงอยู่ในช่วงที่กำหนด โดยไม่เปิดเผยอายุของบุคคลใดๆ ด้วยการแบ่งปันสถิติที่รวบรวมไว้เช่นนี้ นักวิจัยยังคงได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าโดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วยแต่ละราย

การรักษาความเป็นส่วนตัวของคอมพิวเตอร์: การพิสูจน์ความรู้แบบ Zero-Knowledge ช่วยให้นักวิจัยสามารถคำนวณข้อมูลที่เข้ารหัสหรือแฮชได้โดยไม่ต้องถอดรหัสหรือเปิดเผยค่าที่ซ่อนอยู่ ตัวอย่างเช่น นักวิจัยสามารถใช้ข้อมูลทางการแพทย์ที่เข้ารหัสเพื่อคำนวณประสิทธิผลของการรักษาใหม่ ในขณะที่ซ่อนรายละเอียดการรักษาจริงและบันทึกทางการแพทย์ของผู้ป่วยไว้อย่างสมบูรณ์

การใช้ประโยชน์จากข้อพิสูจน์ที่ไม่มีความรู้ในการวิจัยทางการแพทย์สามารถให้ข้อได้เปรียบที่สำคัญ ปรับปรุงความสามารถในการขยายขนาดและการทำงานร่วมกันในอุตสาหกรรม การพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์ช่วยให้การแบ่งปันข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้ระหว่างสถาบันและนักวิจัยหลายแห่งในความร่วมมือด้านการวิจัยทางการแพทย์ขนาดใหญ่ ความร่วมมือนี้ช่วยให้นักวิจัยสามารถเข้าถึงข้อมูลที่รวบรวมไว้โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือกระทบต่อความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วย โดยสร้างสมดุลที่ละเอียดอ่อนระหว่างการค้นพบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและการรักษาความลับส่วนบุคคล ปูทางไปสู่ความก้าวหน้าด้านการเปลี่ยนแปลงทางวิทยาศาสตร์การแพทย์ ขณะเดียวกันก็รักษามาตรฐานสูงสุดด้านความเป็นส่วนตัวและจริยธรรมของข้อมูล สภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันที่ได้รับการส่งเสริมด้วยการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ช่วยเร่งการวิจัยและส่งเสริมนวัตกรรมด้านการแพทย์ ทำให้มั่นใจได้ว่าความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วยจะได้รับการคุ้มครองตลอดกระบวนการ

นอกเหนือจากการวิจัยทางการแพทย์แล้ว ความร่วมมือด้านการวิจัยต่างๆ ยังเกี่ยวข้องกับการแบ่งปันข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น อัลกอริธึมที่เป็นกรรมสิทธิ์ ทรัพย์สินทางปัญญา หรือข้อมูลที่เป็นความลับของรัฐบาล การพิสูจน์ความรู้แบบ Zero-Knowledge เป็นกลไกที่มีประสิทธิภาพในการตรวจสอบความถูกต้องหรือความถูกต้องของข้อมูลที่แบ่งปันโดยไม่เปิดเผยเนื้อหาจริง ความสามารถนี้ช่วยเพิ่มความร่วมมือและความไว้วางใจระหว่างฝ่ายต่างๆ ในโครงการวิจัยโดยไม่กระทบต่อการรักษาความลับ

คอมพิวเตอร์ระยะไกลที่ปลอดภัย

คอมพิวเตอร์ระยะไกลที่ปลอดภัยเป็นส่วนสำคัญของการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ที่ต้องมีการจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อนโดยไม่เปิดเผยต่อบุคคลที่สาม Zero-Knowledge Proofs (ZKP) มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการเปิดใช้งานการประมวลผลระยะไกลที่ปลอดภัยในด้านต่อไปนี้:

การวิเคราะห์จีโนมที่ปลอดภัย: การวิจัยจีโนมจำเป็นต้องมีการวิเคราะห์ข้อมูลทางพันธุกรรมในวงกว้างเพื่อทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างยีนกับโรคต่างๆ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลจีโนมมีความละเอียดอ่อนมากและมีข้อมูลส่วนบุคคลเกี่ยวกับโครงสร้างจีโนมของแต่ละบุคคล การใช้การพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์ช่วยให้นักวิจัยสามารถคำนวณข้อมูลจีโนมได้อย่างปลอดภัย โดยไม่ต้องส่งข้อมูลจริงไปยังเซิร์ฟเวอร์ส่วนกลาง ซึ่งหมายความว่าสถาบันวิจัยต่างๆ สามารถทำงานร่วมกันในการวิเคราะห์จีโนมโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลทางพันธุกรรมดิบ รับประกันความเป็นส่วนตัวและรักษาความเป็นเจ้าของข้อมูล ขณะเดียวกันก็พัฒนาการวิจัยด้านยาเฉพาะบุคคลและการรักษาโรค

การวิจัยด้านสิ่งแวดล้อม: การวิจัยด้านสิ่งแวดล้อมมักเกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ รวมถึงบริษัทเอกชนและองค์กรภาครัฐ การพิสูจน์ความรู้แบบ Zero-Knowledge ช่วยให้นักวิจัยสามารถตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่จัดทำโดยหน่วยงานเหล่านี้ โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์

วิทยาศาสตร์ภูมิอากาศและการสร้างแบบจำลองสภาพภูมิอากาศ: การวิจัยสภาพภูมิอากาศเกี่ยวข้องกับแบบจำลองและการจำลองที่ซับซ้อน ซึ่งมักทำงานบนระบบแบบกระจาย การพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์สามารถใช้เพื่อยืนยันผลลัพธ์ของการจำลองเหล่านี้ โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลหรืออัลกอริธึมพื้นฐาน

ประโยชน์ของการหลีกเลี่ยงการถ่ายโอนข้อมูลไปยังบุคคลที่สาม

การไม่ส่งข้อมูลจีโนมจริงไปยังเซิร์ฟเวอร์ส่วนกลางหรือบุคคลที่สาม การพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์จะช่วยเพิ่มความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล ลดความเสี่ยงของการรั่วไหลของข้อมูลและการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต

สิ่งนี้ช่วยปกป้องความสมบูรณ์ของข้อมูลและรับประกันการปฏิบัติตามกฎระเบียบการปกป้องข้อมูล เช่น HIPAA หรือ GDPR นอกจากนี้ การพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์ยังช่วยให้สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างปลอดภัยระหว่างสถาบันวิจัย ช่วยให้ผู้เข้าร่วมสามารถคำนวณข้อมูลของตน และแบ่งปันเฉพาะการพิสูจน์การเข้ารหัสของผลการคำนวณเท่านั้น ความร่วมมือนี้ส่งเสริมความไว้วางใจและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลระหว่างทุกฝ่าย

นอกจากนี้ การพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์ยังช่วยลดค่าใช้จ่ายในการถ่ายโอนข้อมูลในการวิจัยจีโนม เนื่องจากจำเป็นต้องแลกเปลี่ยนการพิสูจน์ผลการคำนวณเท่านั้น ไม่ใช่ข้อมูลดิบ การเพิ่มประสิทธิภาพนี้ช่วยลดความยุ่งยากในการวิเคราะห์จีโนมร่วมกัน และพัฒนาความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ในด้านการแพทย์เฉพาะบุคคลและการรักษาโรค ขณะเดียวกันก็ปกป้องข้อมูลจีโนมที่ละเอียดอ่อน โดยรวมแล้ว การพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์ทำหน้าที่เป็นแนวทางการเปลี่ยนแปลงเพื่ออำนวยความสะดวกในการวิจัยจีโนมที่ปลอดภัยและรักษาความเป็นส่วนตัว และเพิ่มความไว้วางใจและประสิทธิภาพในความร่วมมือด้านการวิจัยในโดเมนที่หลากหลาย

หลักฐานแหล่งกำเนิดสินค้า

หลักฐานแหล่งกำเนิดสินค้าเป็นการประยุกต์ใช้หลักในการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ (ZKP) ซึ่งใช้เพื่อรับรองความถูกต้องและความสมบูรณ์ของเอกสารทางวิทยาศาสตร์ ข้อมูลการวิจัย เวชระเบียน และเอกสารอื่นๆ ด้วยการใช้การพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์ องค์กรและบุคคลสามารถสร้างที่มาที่ตรวจสอบได้และประวัติของข้อมูล ทำให้มั่นใจได้ถึงความน่าเชื่อถือและความน่าเชื่อถือในยุคของข้อมูลที่ไม่ถูกต้องและการดัดแปลงข้อมูล

การรับรองความถูกต้องของเอกสารทางวิทยาศาสตร์ ข้อมูลการวิจัย และบันทึกทางการแพทย์: ด้วยการเผยแพร่ออนไลน์ที่เพิ่มขึ้นและเนื้อหาดิจิทัลที่เพิ่มขึ้นอย่างมาก การรับรองความถูกต้องและความสมบูรณ์ของเอกสารทางวิทยาศาสตร์ ข้อมูลการวิจัย และเวชระเบียนจึงกลายเป็นเรื่องสำคัญ นักวิจัยสามารถใช้การพิสูจน์ที่ไม่มีความรู้เพื่อสร้างการพิสูจน์การเข้ารหัสที่ยืนยันแหล่งที่มาและผู้เขียนเอกสารทางวิทยาศาสตร์และข้อมูลการวิจัย การทำเช่นนี้ พวกเขาสามารถแสดงให้เห็นว่างานของพวกเขาไม่มีการเปลี่ยนแปลงหรือบิดเบือนความจริง เพิ่มความน่าเชื่อถือและความน่าเชื่อถือของการค้นพบของพวกเขา ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งในยุคแห่งการบิดเบือนข้อมูลและข้อมูลที่ผิดเพิ่มมากขึ้น

บทสรุปที่ยังไม่เสร็จ

ฉันเชื่อมั่นว่า zkSci มีศักยภาพอย่างมากในการปรับปรุงการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ พลังของ zkSci อยู่ที่ความสามารถในการรับประกันความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล ทำให้นักวิจัยสามารถทำงานร่วมกัน แบ่งปันข้อมูลที่ละเอียดอ่อน และดำเนินการคำนวณข้อมูลที่เข้ารหัส ในขณะเดียวกันก็ปกป้องความเป็นส่วนตัวและความเป็นเจ้าของข้อมูลของแต่ละบุคคล แนวทางที่เป็นนวัตกรรมนี้มีศักยภาพในการเร่งความก้าวหน้าในสาขาวิทยาศาสตร์ต่างๆ รวมถึงจีโนมิกส์ การวิจัยทางการแพทย์ และการวิจัยด้านสิ่งแวดล้อม

ขณะที่ฉันเจาะลึกเข้าไปในโลกแห่งการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ ฉันยินดีที่ได้เห็นการวิจัยและพัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อจัดการกับความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับค่าใช้จ่ายในการคำนวณและความสามารถในการปรับขนาด สิ่งนี้ทำให้ฉันหวังว่านักวิจัยและสถาบันต่างๆ จะนำ ZKP มาเป็นเทคโนโลยีปกป้องความเป็นส่วนตัว ซึ่งปูทางไปสู่อนาคตที่ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์อยู่ร่วมกันอย่างกลมกลืน

หากคุณเป็นนักพัฒนาหรือผู้ประกอบการที่สนใจมีส่วนร่วมใน zkSci โปรโตคอล Mina จะมอบทรัพยากรและเครื่องมือที่ใช้งานได้จริง เช่น SnarkyJS (เฟรมเวิร์กตามประเภท) ที่ช่วยให้คุณทำงานได้โดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญด้านการเข้ารหัส สร้างแอปพลิเคชันที่ไม่มีความรู้โดยไม่ต้องมี