zkSci: Как доказательство с нулевым разглашением применимо к научным исследованиям?

Составитель: Сэмюэл Акиносё

Составил: Deep Wave TechFlow

Термин «zkSci» пришел ко мне, когда я пил кофе в Starbucks и писал этот пост. Я уже писал о DeSci раньше, потому что меня восхищает конвергенция децентрализации (блокчейна) и науки. Несколько месяцев назад я присоединился к новой компании, занимающейся повышением конфиденциальности доказательств с нулевым разглашением. Войдя в область доказательств с нулевым разглашением, мой интерес вырос, и я начал исследовать потенциальные связи с научной областью. Здесь я представлю свои исследования и выводы на сегодняшний день.

Доказательство с нулевым разглашением в научных исследованиях

Конфиденциальность всегда была важной проблемой при обмене конфиденциальными данными в различных областях исследований. Вот некоторые области практического применения, в которых я обнаружил, что доказательства с нулевым разглашением предлагают многообещающее решение для безопасного и сохраняющего конфиденциальность обмена данными.

Обмен медицинскими данными

Медицинские исследования часто предполагают сотрудничество нескольких медицинских учреждений и исследователей, которым необходим доступ к данным пациентов для анализа. Однако обмен необработанными медицинскими данными напрямую поднимает вопросы конфиденциальности и конфиденциальности. Доказательства с нулевым разглашением могут решить эту проблему, позволяя исследователям обмениваться совокупной статистикой или выполнять расчеты на основе данных, не раскрывая отдельные записи пациентов. Например, исследователи могут проверить эффективность нового лечения, не имея доступа к личной медицинской информации пациентов, обеспечивая конфиденциальность и соблюдая правила защиты данных.

Звучит непрактично? Давайте подробнее рассмотрим процесс:

Обмен данными агрегированной статистики. Исследователи могут использовать доказательства с нулевым разглашением, чтобы доказать утверждения об агрегированной статистике данных. Например, они могут продемонстрировать, что средний возраст пациентов с конкретным заболеванием находится в определенном диапазоне, не раскрывая при этом возраст какого-либо человека. Обмениваясь подобными агрегированными статистическими данными, исследователи все равно могут получить ценную информацию, не ставя под угрозу конфиденциальность отдельных пациентов.

Вычисления с сохранением конфиденциальности. Доказательства с нулевым разглашением данных позволяют исследователям выполнять вычисления с зашифрованными или хешированными данными без расшифровки или раскрытия основной ценности. Например, исследователи могут использовать зашифрованные медицинские данные для расчета эффективности нового лечения, полностью скрывая при этом фактические детали лечения и медицинские записи пациентов.

Использование доказательств с нулевым разглашением в медицинских исследованиях может дать значительные преимущества, улучшая масштабируемость и сотрудничество в отрасли. Доказательства с нулевым разглашением данных обеспечивают эффективный и масштабируемый обмен данными между несколькими учреждениями и исследователями в рамках крупномасштабного сотрудничества в области медицинских исследований. Такое сотрудничество позволяет исследователям получать доступ к агрегированным данным, не раскрывая конфиденциальную информацию и не ставя под угрозу конфиденциальность пациентов. Он обеспечивает тонкий баланс между открытиями на основе данных и личной конфиденциальностью, открывая путь к революционным достижениям в медицинской науке, сохраняя при этом высочайшую конфиденциальность данных и этические стандарты. Среда для совместной работы, поддерживаемая доказательствами с нулевым разглашением, ускоряет исследования и способствует инновациям в медицинской сфере, обеспечивая защиту конфиденциальности пациентов на протяжении всего процесса.

Помимо медицинских исследований, различные исследовательские проекты предполагают обмен конфиденциальной информацией, такой как запатентованные алгоритмы, интеллектуальная собственность или конфиденциальные правительственные данные. Доказательства с нулевым разглашением информации предоставляют мощный механизм проверки подлинности или правильности совместно используемой информации без раскрытия фактического содержания. Эта возможность расширяет сотрудничество и доверие между сторонами исследовательского проекта без ущерба для конфиденциальности.

Безопасные удаленные вычисления

Безопасные удаленные вычисления — важный аспект научных исследований, который требует обработки конфиденциальных данных без раскрытия их третьим лицам. Доказательства с нулевым разглашением (ZKP) особенно полезны для обеспечения безопасных удаленных вычислений в следующих областях:

Безопасное проведение геномного анализа. Геномные исследования требуют крупномасштабного анализа генетических данных, чтобы понять взаимосвязь между генами и различными заболеваниями. Однако геномные данные очень чувствительны и содержат личную информацию о геномном составе человека. Используя доказательства с нулевым разглашением, исследователи могут выполнять безопасные вычисления с геномными данными, не передавая фактические данные на централизованный сервер. Это означает, что различные исследовательские учреждения могут сотрудничать в области геномного анализа, не обмениваясь необработанными генетическими данными, обеспечивая конфиденциальность и сохраняя право собственности на данные, одновременно продвигая исследования в области персонализированной медицины и лечения заболеваний.

Экологические исследования. Экологические исследования обычно включают сбор данных из различных источников, включая частные компании и государственные организации. Доказательства с нулевым разглашением позволяют исследователям проверять точность данных, предоставленных этими организациями, без раскрытия конфиденциальной информации.

Климатология и моделирование климата. Исследования климата включают в себя сложные модели и симуляции, часто выполняемые в распределенных системах. Доказательства с нулевым разглашением можно использовать для проверки результатов такого моделирования без раскрытия лежащих в его основе данных или алгоритмов.

Преимущества предотвращения передачи данных третьим лицам

Не передавая фактические геномные данные на централизованный сервер или третьей стороне, доказательства с нулевым разглашением повышают конфиденциальность и безопасность данных, снижая риск утечки данных и несанкционированного доступа.

Это защищает целостность данных и обеспечивает соблюдение правил защиты данных, таких как HIPAA или GDPR. Кроме того, доказательства с нулевым разглашением обеспечивают безопасное сотрудничество между исследовательскими учреждениями, позволяя участникам выполнять вычисления на своих данных и делиться только криптографическими доказательствами результатов вычислений. Такое сотрудничество способствует укреплению доверия и конфиденциальности данных между всеми сторонами.

Кроме того, доказательства с нулевым разглашением также сокращают накладные расходы на передачу данных в геномных исследованиях, поскольку необходимо обмениваться только доказательствами результатов вычислений, а не необработанными данными. Эта оптимизация упрощает совместный геномный анализ и способствует развитию научных достижений в области персонализированной медицины и лечения заболеваний, одновременно защищая конфиденциальные геномные данные. В целом, доказательства с нулевым разглашением служат преобразующим подходом, который способствует безопасным и сохраняющим конфиденциальность геномным исследованиям, а также повышает доверие и эффективность исследовательского сотрудничества в различных областях.

Подтверждение источника

Доказательство происхождения — это ключевое применение доказательств с нулевым разглашением (ZKP), используемое для обеспечения подлинности и целостности научных работ, данных исследований, медицинских записей и других документов. Используя доказательства с нулевым разглашением, организации и частные лица могут установить поддающееся проверке происхождение и историю данных, обеспечивая доверие и надежность в эпоху дезинформации и подделки данных.

Обеспечение подлинности научных статей, данных исследований и медицинских записей. С развитием онлайн-публикаций и массовым увеличением цифрового контента обеспечение подлинности и целостности научных статей, данных исследований и медицинских записей стало критически важным. Исследователи могут использовать доказательства с нулевым разглашением для создания криптографических доказательств, подтверждающих происхождение и авторство научных работ и данных исследований. Поступая таким образом, они могут продемонстрировать, что их работа не была изменена или искажена, что повысит достоверность и надежность их выводов, что особенно важно в эпоху растущего манипулирования информацией и дезинформации.

Незаконченное заключение

Я твердо верю, что zkSci обладает огромным потенциалом для улучшения научных исследований. Сила zkSci заключается в ее способности обеспечивать конфиденциальность и безопасность данных, позволяя исследователям сотрудничать, обмениваться конфиденциальной информацией и выполнять вычисления с зашифрованными данными, одновременно защищая индивидуальную конфиденциальность и право собственности на данные. Этот инновационный подход потенциально может ускорить прогресс в различных научных областях, включая геномику, медицинские исследования и исследования окружающей среды.

Продолжая углубляться в мир доказательств с нулевым разглашением, я рад видеть, что текущие исследования и разработки активно решают проблемы, связанные с вычислительными издержками и масштабируемостью. Это вселяет в меня надежду, что все больше исследователей и учреждений примут ZKP в качестве технологии защиты конфиденциальности, прокладывая путь в будущее, в котором конфиденциальность данных и научный прогресс гармонично сосуществуют.

Если вы разработчик или предприниматель, заинтересованный в участии в zkSci, протокол Mina предоставляет практические ресурсы и инструменты, такие как SnarkyJS (фреймворк на основе типов), который позволяет вам работать без знаний криптографии, создавая приложения с нулевым разглашением.