Nillion：引領安全計算新時代，讓 AI 在保護隱私的同時發揮全部潛力

2024.10.22

分享至

TechFlow Selected深潮精選

Nillion：引領安全計算新時代，讓 AI 在保護隱私的同時發揮全部潛力

Nillion 作為安全計算領域的重要推動者，正釋放 AI 在各個行業的潛力。

2024.10.22 - 03:54:46

NillionAI

專注 Web3 行業深度報導，洞察潮水流動的方向

Nillion 作為安全計算領域的重要推動者，正釋放 AI 在各個行業的潛力。

作者：3rd Street Capital

編譯：深潮TechFlow

安全計算的日益重要性

在當今數字化程度不斷加深的世界中，數據洩露和個人信息濫用的風險顯著增加。這些威脅不僅對企業造成損害，也讓個人面臨巨大的風險。例如，劍橋分析事件中，Facebook 允許一家政治諮詢公司在未經用戶同意的情況下獲取數百萬用戶的個人數據，從而影響了重大政治事件。這一事件揭示了集中數據控制的危險，並凸顯了當前數字環境中個人信息的脆弱性。

除了數據濫用問題，大規模的數據洩露事件也進一步暴露了當前數據保護方法的不足。以下是近年來一些著名的洩露事件：

Ledger (2020)：27萬客戶的個人信息被曝光
LinkedIn (2021)：7億用戶的數據被洩露
LastPass (2022)：黑客入侵加密密碼庫
Microsoft (2023)：6.5萬家公司的數據被曝光

越來越多的數據洩露和濫用案例強調了加強安全措施的迫切需要。隨著人工智能 (AI) 日益融入我們的日常生活，一個關鍵問題浮現：我們如何信任 AI 來保護我們最敏感的信息？

安全計算技術有可能革新 AI，使其能夠在保護隱私的同時提供高度個性化和安全的服務。

通過安全計算釋放 AI 的潛力

即便是先進的 AI 工具如 ChatGPT 也會提醒用戶不要分享敏感或個人信息，這突顯了數據處理中的風險。近期針對 ChatGPT 和 Microsoft 的 Copilot 提起的訴訟進一步加劇了這一警示，指控它們在未經同意的情況下使用客戶數據來訓練 AI 模型。這些案件引發了對數據隱私和信任的嚴重擔憂：

不幸的是，數據隱私和安全問題阻礙了 AI 的巨大潛力。然而，試想一個未來：機器學習 AI 可以通過先進的加密技術安全地處理敏感數據，確保信息不被洩露或暴露。這將對各個行業帶來革命性變化，並改善人們的生活。

這正是安全計算能夠發揮作用的地方。它是釋放 AI 全部潛力的關鍵，能夠讓 AI 在提供個性化和定製化服務的同時，確保數據隱私和安全不受影響。

什麼是安全計算？

要理解 Nillion 如何推動這一創新，首先需要了解安全計算的概念及其運作方式。安全計算使 AI 能夠在加密數據上執行機器學習操作，這意味著即便是敏感信息，也可以在不被暴露的情況下進行處理。例如，ChatGPT 等工具可以像處理普通文本一樣處理加密數據。整個計算過程在安全環境中進行，輸出結果保持加密狀態，直到由密鑰持有者解密——這確保了您的數據在整個過程中始終保持私密。

通過安全計算，AI 可以在不犧牲數據隱私和安全的情況下提供強大而個性化的服務，使其成為機器學習未來發展的關鍵技術。

安全計算如何運作

想象一下，一群朋友每人有一個特殊食譜的秘密成分，但他們不願意向其他人透露自己的成分。他們都希望知道，如果將所有成分結合在一起，最終的菜餚會是什麼味道。

他們是這樣做的：

秘密成分放入上鎖盒子：每位朋友將自己的秘密成分放進一個上鎖的盒子裡，只有他們自己有鑰匙，因此其他人無法看到裡面的內容。
魔法廚師（安全計算）：他們把所有上鎖的盒子交給一個魔法廚師，這位廚師能夠在不打開盒子的情況下使用這些成分進行烹飪。廚師有特殊的工具，可以在盒子內混合、烘焙或炒製成分，而不需要解鎖或查看內容。
密封容器中的最終菜品：烹飪完成後，魔法廚師將最終的菜品放入一個密封容器中，只有朋友們可以一起打開。
共同分享美味：當他們打開容器時，可以品嚐到所有秘密成分結合後的美味。他們享受這道菜，並瞭解各自的貢獻如何協同發揮作用，但沒有人知道單獨的秘密成分是什麼。

這個故事生動地解釋了安全計算：

上鎖盒子（數據加密）：秘密成分就像加密的數據——受到保護且無法被他人訪問。
魔法廚師（安全計算算法）：魔法廚師代表那些能夠在加密數據上進行計算而無需解密的算法。
最終菜品（計算結果）：密封容器中的最終菜品就像計算的加密結果，只有經過授權的人才能解密或訪問。
隱私始終得到保護：在整個過程中，每位朋友的秘密成分都保持機密，但他們都能從組合結果中獲益。

簡單來說：

安全計算讓計算機能夠對加密的數據進行運算，這意味著這些數據在它們看來是無意義的字符。計算機可以處理並結合這些加密數據，生成有用的結果，而無需知道實際的數據內容。只有擁有正確“密鑰”的人才能解鎖並理解最終結果，從而確保每個人的隱私得到保護。

安全計算和零知識證明 (ZK) 是一樣的嗎？

在談論安全計算時，常有人問它是否與零知識證明 (ZK) 類似。雖然 ZK 和安全多方計算 (sMPC) 都是提升隱私的技術，但它們的用途不同。

零知識證明允許一方在不透露任何額外信息的情況下向另一方證明某個陳述是真實的。例如，你可以證明你有足夠的賬戶餘額，而不需要透露具體金額。而安全計算則讓多個參與者可以在不互相透露各自輸入的情況下，共同計算其合併數據上的函數。

簡而言之，ZK 證明專注於安全地證明事實，而 MPC，如魔法廚師的例子所示，專注於在不暴露個人輸入的情況下進行安全的協作計算。雖然 ZK 和 MPC 都是強大的隱私保護工具，但它們的用途不同：ZK 更側重於安全地證明事實，而 MPC 則使得安全的協作數據處理成為可能。

MPC 的數學原理

在魔法廚師的例子中，我們看到多個參與者如何在不透露數據的情況下貢獻數據，卻仍能創造出有意義的結果。這正是多方計算 (MPC) 的工作原理：它通過巧妙的數學方法來安全地處理隱藏的數據。

如果你對 MPC 的數學原理感興趣，可以觀看視頻系列《MPC Explained》。它用直觀的方式講解這些概念，即使沒有密碼學背景的人也能輕鬆理解。

通過安全計算推動行業變革

安全計算的原理不僅僅停留在理論上，它們在各行各業中具有變革的潛力。以下是一些安全計算在醫療、金融和個人數據管理等關鍵領域帶來革命性變化的實際例子：

醫療領域應用：

醫院可以利用安全計算安全地分享全球數百萬患者的加密基因數據。然後，AI 可以分析這些數據，識別出阿爾茨海默症等疾病的新遺傳標記，並開發預測模型。這將顯著提升早期檢測和預防的效果，同時確保患者數據的完全保密。

金融服務應用：

金融機構可以通過安全計算與監管機構合作，分析加密的交易數據，以提升欺詐檢測和合規監控。例如，銀行可以安全地將大規模交易模式的加密數據分享給由 AI 驅動的中央監管平臺。該平臺能夠分析來自多家銀行的聚合加密數據，識別系統性風險，檢測如洗錢等欺詐行為，並監控金融法規的合規性。

通過使用安全計算，銀行能夠在集體上增強金融系統抵禦欺詐和系統性風險的能力，同時保護客戶隱私和商業機密。

個人應用場景 1（醫療健康）：

個人可以安全地將他們的加密基因數據分享給 AI 驅動的平臺，以獲取高度個性化的健康計劃。這些計劃可能包括為預測和預防慢性疾病而量身定製的營養和健身方案，即便在症狀出現之前便已做好預防，同時確保敏感健康數據的完全保密。

個人應用場景 2（稅務審計）：

個人和企業可以安全地將他們的加密財務數據分享給 AI 驅動的審計平臺。這些平臺利用安全計算進行全面的稅務審計，而不會洩露敏感的財務信息。

例如，納稅人可以將加密的財務記錄上傳到平臺，平臺會分析這些數據以檢查稅法合規性，識別不符之處，併為稅務申報提供優化建議。平臺會生成詳細的報告和建議，同時確保實際財務數據的私密性，不被審計員或第三方看到。這個過程減少了人工審計的需求，節省了時間和成本，提高了準確性，並確保了隱私。

這些例子展示了安全計算如何釋放 AI 的潛力，為各個行業提供強大的解決方案，同時保持最高標準的隱私和安全。

隱私增強技術的實際應用

安全計算可能聽起來像是未來的概念，但一些全球最大的組織已經在實踐中使用隱私增強技術 (PETs)。例如，JP Morgan 在其暗池交易系統中使用多方計算 (MPC)，允許各方進行私人交易而不暴露敏感信息如庫存頭寸。同樣，Meta 在其廣告技術中使用 MPC 進行私人效果測量，使廣告客戶能夠在不訪問用戶私人數據的情況下評估廣告活動的效果。

這些例子突顯了安全計算背後的原理如何已經成功應用於解決現實世界中的隱私挑戰，展示了隱私增強技術在現代行業中的可行性和影響力。

Nillion：開啟安全計算的新紀元

介紹 Nillion：安全計算的新紀元

Nillion 作為安全計算領域的重要推動者，正釋放 AI 在各個行業的潛力。雖然 Nillion 不是唯一的安全計算解決方案，但它憑藉 Petnet 驅動的去中心化網絡脫穎而出。該網絡通過安全多方計算 (sMPC) 進行私密數據處理，並結合 Nil Message Compute (nMC) 提供高效的可擴展性。

Nillion 架構的核心要素

Nillion 架構概述

Petnet — 增強隱私技術網絡

Nillion 基礎設施的核心是 Petnet，一個安全連接系統中各節點的去中心化網絡。Petnet 允許數據以分佈式方式處理，利用 sMPC 使多個參與方能夠在不洩露私人數據的情況下進行聯合計算。nMC 進一步優化了這一過程，通過減少節點間的通信，提高了效率和可擴展性。

Petnet 還採用數據分片技術，將高價值數據 (HVD)，如個人身份、醫療記錄、專有算法和金融交易，分解成較小的加密片段，分佈在不同節點上。這確保了沒有單個節點能訪問完整數據集，從而大幅提升了安全性和性能。

雙網絡體系 — 協調層與編排層

在 Petnet 的基礎上，還有協調層和編排層：

協調層 (NilChain)：負責在網絡中分配任務，確保每個節點明確其在計算中的角色，並協調存儲操作和盲計算的支付。這一層確保經濟激勵與網絡資源的高效管理相一致。
編排層：負責協調和整合多種隱私增強技術 (PETs)，以實現複雜且安全的計算。它如同“指揮家”一般，管理和融合不同的密碼學技術。

NilVM — Nillion 虛擬機

NilVM 是 Nillion 的編程語言 Nada 編寫的盲計算程序的執行環境。它確保這些程序能夠在 Nillion 網絡中高效、安全地運行，並通過編排層優化各種隱私增強技術 (PETs) 的應用。

NIL 代幣

NIL 代幣是 Nillion 網絡的原生功能代幣。其用途包括：

安全與協調：通過質押 NIL 代幣，用戶可以獲得投票權，以委託權益證明機制保障網絡安全，並決定活躍驗證者的選擇。
管理網絡資源：用戶使用 NIL 代幣支付以使用協調層或發起盲計算請求，從而有效管理網絡資源。
Petnet 集群經濟：基礎設施提供者加入集群以支持盲計算，並通過提供網絡資源獲得 NIL 代幣獎勵。
網絡治理：NIL 持有者可以質押代幣以對鏈上提案進行投票，或將其投票權委託給其他人。

AI 的新紀元：Nillion 在安全數據處理中的變革

Nillion 通過其創新的編排層，整合安全多方計算 (sMPC) 和完全同態加密 (FHE) 等先進的隱私增強技術 (PETs)，正在引領數據安全的變革。以下是 Nillion 技術在不同領域中產生深遠影響的兩個例子。

醫療保健應用案例：加速普通感冒疫苗的開發

面臨的挑戰

普通感冒病毒每年都會出現新的毒株，這使得疫苗開發變得更加複雜。研究人員需要訪問大量多樣化的數據集來分析這些不斷變化的病毒。然而，隱私法僅允許訪問那些已明確同意的患者數據，這限制了樣本量並減緩了疫苗的開發進程。

Nillion 的解決方案

Nillion 的安全計算技術通過編排層的協調，消除了數據共享中的信任問題。通過整合安全多方計算 (sMPC) 和完全同態加密 (FHE)，Nillion 使醫院能夠安全地共享加密的患者數據。研究人員可以在不洩露個人信息的情況下分析這些數據，從而在更大範圍內實現安全和私密的合作。

帶來的影響

藉助 Nillion，研究人員可以訪問大量加密的患者數據，從而顯著加速疫苗的開發。安全地利用幾乎無限的數據集，使得快速識別疫苗目標和更好地應對新毒株成為可能，同時確保患者隱私得到保護。

為什麼現有的 AI 模型無法實現這一點

當前的 AI 模型依賴於信任，需要患者同意才能共享原始數據，這限制了參與人數和樣本規模。數據洩露和隱私問題仍然是 ChatGPT 和其他大語言模型 (LLMs) 等平臺面臨的重大挑戰。在沒有安全計算的情況下，這些模型無法確保敏感信息不被洩露或濫用，從而阻礙了在保護患者隱私的同時實現協作研究的潛力。

個人應用案例：安全的個人 AI 寫作助手

面臨的挑戰

許多人在撰寫電子郵件、編輯敏感報告或總結個人文件時，常常需要 AI 的幫助。然而，隱私問題和數據洩露的風險讓用戶對將機密信息交給 AI 平臺感到猶豫。當前的 AI 系統需要訪問原始數據，這讓用戶擔心他們的個人文件可能會被存儲、洩露或濫用。

Nillion 的解決方案

Nillion 提供了一個安全的 AI 寫作助手，通過其編排層在每個環節確保用戶隱私：

文件提交的編排：用戶可以通過 Nillion 的編排層安全地提交文件，該層負責加密過程，確保內容保密，即使 AI 服務本身也無法查看。
安全計算：在 Nillion 網絡的支持下，AI 使用安全多方計算 (sMPC) 和完全同態加密 (FHE) 來處理文檔。編排層協調這些技術，使 AI 能在不解密原始文檔的前提下進行編輯、總結和內容改進。
私密結果交付：AI 處理後的結果以加密形式返回給用戶。只有用戶可以通過其私有解密密鑰解鎖並查看最終結果。

帶來的影響

這種方法讓用戶可以放心地使用 AI 來完成寫作任務，同時保護其敏感信息。Nillion 使 AI 能夠處理曾因隱私顧慮而無法觸及的任務，如法律文件或機密商業報告的處理，而不損害用戶的信任或數據安全。

為什麼現有的 AI 模型無法實現這一點

現有的 AI 模型需要訪問原始文本數據，這帶來了顯著的隱私風險。用戶必須信任平臺不會濫用或洩露他們的敏感文件。Nillion 通過讓 AI 直接處理加密數據，消除了這種信任的必要性，確保整個過程中的隱私和保密性。

結論：Nillion 引領安全計算的未來

隨著數字世界的不斷髮展，數據洩露和敏感信息濫用的風險也在增加。日益嚴重的數據隱私問題表明，我們迫切需要更強有力的保護措施。同時，人工智能具備改變行業的巨大潛力，但由於隱私問題和當前數據處理方法中的漏洞，其潛力尚未完全發揮。

目前，AI 因為隱私和敏感信息處理的顧慮而受到限制，其應用範圍多侷限於非關鍵領域。然而，安全計算的突破將使 AI 能夠安全地處理敏感數據，釋放其真正的潛力。這將是一個轉折點，AI 將能夠融入我們日常生活的各個方面，徹底改變行業和我們與技術的互動方式。

Nillion 正在引領這一轉變。憑藉其對加密數據進行安全計算的能力，Nillion 解決了阻礙 AI 廣泛應用的挑戰。通過採用安全多方計算 (sMPC) 和完全同態加密 (FHE) 等先進的隱私增強技術，Nillion 確保敏感信息在整個過程中得到保護。從促進醫療保健領域的安全全球合作，到提供更個性化和安全的金融服務，Nillion 在解鎖 AI 全部潛力的同時，保障了隱私和安全。

加入 Nillion，探索他們的網站，閱讀文檔中關於其突破性技術的詳細信息，並在 X 上關注他們以獲取最新動態，共同參與塑造安全計算的未來：

Nillion 網站

Nillion 文檔

Nillion 的 X 賬號

我們可以攜手創造一個隱私與創新並存的數字世界。