За редакцією: Самуель Акіношо

Упорядник: Deep Wave TechFlow

Термін «zkSci» прийшов до мене, коли я пив каву в Starbucks і писав цей пост. Я вже писав про DeSci раніше, тому що мене захоплює конвергенція децентралізації (блокчейн) і науки. Кілька місяців тому я приєднався до нової компанії, яка займається покращенням конфіденційності доказів із нульовим знанням. Увійшовши в сферу доказів із нульовим знанням, мій інтерес зріс, і я почав досліджувати потенційні зв’язки з науковою сферою. Тут я розповім про свої дослідження та результати.

Докази з нульовим знанням у наукових дослідженнях

Конфіденційність завжди була важливою проблемою під час обміну конфіденційними даними в різних галузях досліджень. Ось кілька практичних сфер застосування, де я виявив, що докази з нульовим знанням пропонують багатообіцяюче рішення для безпечного та конфіденційного обміну даними.

Обмін медичними даними

Медичні дослідження часто передбачають співпрацю кількох медичних установ і дослідників, яким потрібен доступ до даних пацієнтів для аналізу. Однак обмін необробленими медичними даними безпосередньо піднімає питання конфіденційності та конфіденційності. Докази з нульовим знанням можуть подолати цю проблему, дозволяючи дослідникам ділитися зведеною статистикою або виконувати обчислення на основі даних, не розкриваючи індивідуальних записів пацієнтів. Наприклад, дослідники можуть перевірити ефективність нового лікування без доступу до особистої медичної інформації пацієнта, забезпечуючи конфіденційність і дотримуючись правил захисту даних.

Звучить трохи нереально? Розглянемо процес детальніше:

Обмін даними агрегованої статистики: Дослідники можуть використовувати докази з нульовим знанням, щоб підтвердити твердження щодо агрегованої статистики даних. Наприклад, вони можуть продемонструвати, що середній вік пацієнтів із певним захворюванням знаходиться в межах певного діапазону, не розкриваючи вік будь-якої особи. Поділяючись такою зведеною статистикою, дослідники все ще можуть отримати цінну інформацію, не порушуючи конфіденційності окремих пацієнтів.

Обчислення із збереженням конфіденційності: докази з нульовим знанням дозволяють дослідникам виконувати обчислення із зашифрованими чи хешованими даними без розшифровки чи розкриття основного значення. Наприклад, дослідники можуть використовувати зашифровані медичні дані для розрахунку ефективності нового лікування, повністю приховуючи фактичні деталі лікування та медичні записи пацієнтів.

Використання доказів нульового знання в медичних дослідженнях може надати значні переваги, покращуючи масштабованість і співпрацю в галузі. Докази з нульовим знанням дозволяють ефективний і масштабований обмін даними між кількома установами та дослідниками у рамках великомасштабного співробітництва медичних досліджень. Ця співпраця дозволяє дослідникам отримувати доступ до зведених даних, не розкриваючи конфіденційну інформацію та не порушуючи конфіденційність пацієнтів. Він встановлює тонкий баланс між відкриттям, керованим даними, та особистою конфіденційністю, прокладаючи шлях до трансформаційних досягнень у медичній науці, зберігаючи при цьому найвищі стандарти конфіденційності та етики даних. Середовище співпраці, створене доказами з нульовим знанням, прискорює дослідження та сприяє інноваціям у сфері медицини, забезпечуючи захист конфіденційності пацієнтів протягом усього процесу.

Окрім медичних досліджень, різноманітні дослідницькі колаборації передбачають обмін конфіденційною інформацією, як-от власними алгоритмами, інтелектуальною власністю чи конфіденційними державними даними. Докази з нульовим знанням забезпечують потужний механізм для перевірки автентичності чи правильності спільної інформації без розкриття фактичного вмісту. Ця можливість покращує співпрацю та довіру між сторонами дослідницького проекту без шкоди для конфіденційності.

Безпечне віддалене обчислення

Захищені віддалені обчислення є важливим аспектом наукових досліджень, які потребують обробки конфіденційних даних без надання їх третім особам. Докази з нульовим знанням (ZKP) особливо корисні для забезпечення безпечних віддалених обчислень у таких сферах:

Безпечно виконуйте геномний аналіз: для геномних досліджень потрібен широкомасштабний аналіз генетичних даних, щоб зрозуміти зв’язок між генами та різними захворюваннями. Однак геномні дані є дуже чутливими та містять особисту інформацію про геномну структуру людини. Використовуючи докази з нульовим знанням, дослідники можуть виконувати безпечні обчислення геномних даних без передачі фактичних даних на централізований сервер. Це означає, що різні дослідницькі установи можуть співпрацювати в геномному аналізі без обміну необробленими генетичними даними, забезпечуючи конфіденційність і зберігаючи право власності на дані, одночасно просуваючи дослідження в галузі персоналізованої медицини та лікування хвороб.

Дослідження навколишнього середовища: дослідження навколишнього середовища зазвичай включають збір даних із різних джерел, зокрема приватних компаній і державних організацій. Докази з нульовим знанням дозволяють дослідникам перевірити точність даних, наданих цими суб’єктами, не розкриваючи конфіденційну інформацію.

Наука про клімат і моделювання клімату: дослідження клімату включають складні моделі та симуляції, які часто виконуються в розподілених системах. Докази з нульовим знанням можна використовувати для перевірки результатів цих симуляцій без розкриття базових даних або алгоритмів.

Переваги уникнення передачі даних третім особам

Не передаючи фактичні геномні дані централізованим серверам або третім сторонам, докази з нульовим знанням підвищують конфіденційність і безпеку даних, зменшуючи ризик витоку даних і несанкціонованого доступу.

Це захищає цілісність даних і забезпечує відповідність нормам захисту даних, таким як HIPAA або GDPR. Крім того, докази з нульовим знанням забезпечують безпечну співпрацю між дослідницькими установами, дозволяючи учасникам виконувати обчислення своїх даних і ділитися лише криптографічними доказами результатів обчислень. Ця співпраця сприяє довірі та конфіденційності даних між усіма сторонами.

Крім того, докази з нульовим знанням також зменшують накладні витрати на передачу даних у геномних дослідженнях, оскільки потрібно обмінюватися лише доказами результатів обчислень, а не необробленими даними. Ця оптимізація спрощує спільний геномний аналіз і сприяє науковому прогресу в персоналізованій медицині та лікуванні захворювань, одночасно захищаючи конфіденційні геномні дані. Загалом, докази з нульовим знанням служать трансформаційним підходом, який сприяє безпечним геномним дослідженням із збереженням конфіденційності та підвищує довіру та ефективність у дослідницькій співпраці в різних галузях.

Підтвердження походження

Підтвердження походження — це ключове застосування доказів із нульовим знанням (ZKP), які використовуються для забезпечення автентичності та цілісності наукових статей, даних досліджень, медичних записів та інших документів. Використовуючи докази з нульовим знанням, організації та окремі особи можуть встановити перевірене походження та історію даних, забезпечуючи довіру та надійність в епоху, сповнену дезінформації та підробки даних.

Забезпечення автентичності та цілісності наукових статей, даних досліджень і медичних записів: із розвитком онлайн-публікацій і масовим збільшенням цифрового вмісту забезпечення автентичності та цілісності наукових статей, даних досліджень і медичних записів стало критично важливим. Дослідники можуть використовувати докази з нульовим знанням для створення криптографічних доказів, які підтверджують походження та авторство наукових статей і даних досліджень. Роблячи це, вони можуть продемонструвати, що їхня робота не була підроблена або спотворена, зміцнюючи довіру та надійність своїх висновків, що особливо важливо в епоху зростання інформаційних маніпуляцій та дезінформації.

Незавершений висновок

Я твердо вірю, що zkSci має величезний потенціал для вдосконалення наукових досліджень. Потужність zkSci полягає в його здатності забезпечувати конфіденційність і безпеку даних, дозволяючи дослідникам співпрацювати, ділитися конфіденційною інформацією та виконувати обчислення із зашифрованими даними, одночасно захищаючи конфіденційність і право власності на дані. Цей інноваційний підхід має потенціал для прискорення прогресу в різних наукових галузях, включаючи геноміку, медичні дослідження та дослідження навколишнього середовища.

Продовжуючи глибше заглиблюватися у світ доказів із нульовим знанням, я радий бачити, що триваючі дослідження та розробки активно вирішують проблеми, пов’язані з обчислювальними витратами та масштабованістю. Це вселяє в мене надію, що більше дослідників та установ приймуть ZKPs як техніку збереження конфіденційності, прокладаючи шлях до майбутнього, де конфіденційність даних і науковий прогрес гармонійно співіснують.

Якщо ви розробник або підприємець, який зацікавлений зробити свій внесок у zkSci, протокол Mina надає практичні ресурси та інструменти, такі як SnarkyJS (фреймворк на основі типу), який дає вам змогу працювати без досвіду криптографії. Створювати програми з нульовим знанням.