zkSci: Bằng chứng không có kiến thức được sử dụng như thế nào trong nghiên cứu khoa học?

Tác giả: Samuel Akinosho; Người biên dịch: Deep Tide TechFlow

Thuật ngữ “zkSci” đến với tôi khi tôi đang uống cà phê tại Starbucks và viết bài này. Tôi đã viết về DeSci trước đây vì tôi bị cuốn hút bởi sự kết hợp giữa phân quyền (blockchain) và khoa học. Một vài tháng trước, tôi bước vào thế giới của bằng chứng không có kiến thức bằng cách gia nhập một công ty mới tập trung vào việc cải thiện quyền riêng tư bằng bằng chứng không có kiến thức. Mối quan tâm của tôi ngày càng tăng và tôi bắt đầu khám phá các mối liên hệ tiềm năng với lĩnh vực khoa học. Ở đây, tôi sẽ trình bày nghiên cứu và phát hiện của tôi cho đến nay.

Bằng chứng không có kiến thức trong nghiên cứu khoa học

Quyền riêng tư luôn là mối quan tâm quan trọng khi chia sẻ dữ liệu nhạy cảm trong các lĩnh vực nghiên cứu khác nhau. Dưới đây là một số lĩnh vực ứng dụng thực tế mà tôi nhận thấy rằng bằng chứng không có kiến thức cung cấp giải pháp đầy hứa hẹn để chia sẻ dữ liệu một cách an toàn và đảm bảo quyền riêng tư.

Chia sẻ dữ liệu y tế

Nghiên cứu y học thường có sự hợp tác của nhiều tổ chức y tế và các nhà nghiên cứu, những người cần truy cập dữ liệu bệnh nhân để phân tích. Tuy nhiên, việc chia sẻ dữ liệu y tế thô trực tiếp đặt ra các vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật. Bằng chứng không có kiến thức có thể khắc phục thách thức này bằng cách cho phép các nhà nghiên cứu chia sẻ số liệu thống kê tổng hợp hoặc thực hiện tính toán trên dữ liệu mà không tiết lộ hồ sơ bệnh nhân riêng lẻ. Ví dụ: các nhà nghiên cứu có thể xác minh tính hiệu quả của phương pháp điều trị mới mà không cần truy cập thông tin y tế cá nhân của bệnh nhân, đảm bảo quyền riêng tư và tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu.

Nghe có vẻ không thực tế? Chúng ta hãy nhìn sâu hơn vào quá trình:

Chia sẻ dữ liệu thống kê tổng hợp: Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng bằng chứng không có kiến thức để chứng minh các tuyên bố về số liệu thống kê tổng hợp của dữ liệu. Ví dụ, họ có thể chứng minh rằng độ tuổi trung bình của bệnh nhân mắc một căn bệnh cụ thể nằm trong một phạm vi nhất định mà không tiết lộ tuổi của bất kỳ cá nhân nào. Bằng cách chia sẻ số liệu thống kê tổng hợp như thế này, các nhà nghiên cứu vẫn có thể rút ra những hiểu biết có giá trị mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư của từng bệnh nhân.

Điện toán bảo toàn quyền riêng tư: Bằng chứng không tiết lộ kiến thức cho phép các nhà nghiên cứu thực hiện tính toán trên dữ liệu được mã hóa hoặc băm mà không cần giải mã hoặc tiết lộ giá trị cơ bản. Ví dụ: các nhà nghiên cứu có thể sử dụng dữ liệu y tế được mã hóa để tính toán hiệu quả của phương pháp điều trị mới trong khi che giấu hoàn toàn các chi tiết điều trị thực tế và hồ sơ y tế của bệnh nhân.

Tận dụng bằng chứng không có kiến thức trong nghiên cứu y học có thể mang lại những lợi thế đáng kể, cải thiện khả năng mở rộng và hợp tác trong ngành. Bằng chứng không có kiến thức cho phép chia sẻ dữ liệu hiệu quả và có thể mở rộng giữa nhiều tổ chức và nhà nghiên cứu trong hoạt động hợp tác nghiên cứu y tế quy mô lớn. Sự hợp tác này cho phép các nhà nghiên cứu truy cập dữ liệu tổng hợp mà không tiết lộ thông tin nhạy cảm hoặc ảnh hưởng đến quyền riêng tư của bệnh nhân. Nó đạt được sự cân bằng tinh tế giữa khám phá dựa trên dữ liệu và bảo mật cá nhân, mở đường cho những tiến bộ mang tính biến đổi trong khoa học y tế trong khi vẫn duy trì các tiêu chuẩn đạo đức và quyền riêng tư dữ liệu cao nhất. Môi trường hợp tác được hỗ trợ bởi các bằng chứng không có kiến thức giúp tăng tốc nghiên cứu và thúc đẩy sự đổi mới trong y học, đảm bảo quyền riêng tư của bệnh nhân được bảo vệ trong suốt quá trình.

Ngoài nghiên cứu y học, nhiều hoạt động hợp tác nghiên cứu khác nhau còn liên quan đến việc chia sẻ thông tin nhạy cảm như thuật toán độc quyền, sở hữu trí tuệ hoặc dữ liệu bí mật của chính phủ. Bằng chứng không có kiến thức cung cấp một cơ chế mạnh mẽ để xác minh tính xác thực hoặc tính chính xác của thông tin được chia sẻ mà không tiết lộ nội dung thực tế. Khả năng này tăng cường sự hợp tác và tin cậy giữa các bên trong một dự án nghiên cứu mà không ảnh hưởng đến tính bảo mật.

Bảo mật tính toán từ xa

Tính toán từ xa an toàn là một khía cạnh quan trọng của nghiên cứu khoa học đòi hỏi phải xử lý dữ liệu nhạy cảm mà không để lộ cho bên thứ ba. Bằng chứng không có kiến thức (ZKP) đặc biệt hữu ích để cho phép tính toán từ xa an toàn trong các lĩnh vực sau:

Thực hiện phân tích bộ gen một cách an toàn: Nghiên cứu bộ gen yêu cầu phân tích dữ liệu di truyền trên quy mô lớn để hiểu mối quan hệ giữa gen và các bệnh khác nhau. Tuy nhiên, dữ liệu gen rất nhạy cảm và chứa thông tin cá nhân về cấu trúc gen của một cá nhân. Bằng cách sử dụng bằng chứng không có kiến thức, các nhà nghiên cứu có thể thực hiện tính toán an toàn trên dữ liệu gen mà không cần truyền dữ liệu thực tế đến máy chủ tập trung. Điều này có nghĩa là các tổ chức nghiên cứu khác nhau có thể hợp tác phân tích bộ gen mà không chia sẻ dữ liệu di truyền thô, đảm bảo quyền riêng tư và duy trì quyền sở hữu dữ liệu, đồng thời thúc đẩy nghiên cứu về y học cá nhân hóa và điều trị bệnh.

Nghiên cứu môi trường: Nghiên cứu môi trường thường bao gồm việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các công ty tư nhân và tổ chức chính phủ. Bằng chứng không có kiến thức cho phép các nhà nghiên cứu xác minh tính chính xác của dữ liệu do các thực thể này cung cấp mà không tiết lộ thông tin độc quyền.

Khoa học khí hậu và mô phỏng khí hậu: Nghiên cứu khí hậu bao gồm các mô hình và mô phỏng phức tạp, thường chạy trên các hệ thống phân tán. Bằng chứng không có kiến thức có thể được sử dụng để xác minh kết quả của các mô phỏng này mà không tiết lộ dữ liệu hoặc thuật toán cơ bản.

Lợi ích của việc tránh truyền dữ liệu cho bên thứ ba

Bằng cách không truyền dữ liệu gen thực tế đến máy chủ tập trung hoặc bên thứ ba, bằng chứng không có kiến thức sẽ tăng cường quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, giảm nguy cơ rò rỉ dữ liệu và truy cập trái phép.

Điều này bảo vệ tính toàn vẹn của dữ liệu và đảm bảo tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu như HIPAA hoặc GDPR. Ngoài ra, bằng chứng không có kiến thức cho phép cộng tác an toàn giữa các tổ chức nghiên cứu, cho phép người tham gia thực hiện các phép tính trên dữ liệu của họ và chỉ chia sẻ bằng chứng mật mã về kết quả tính toán. Sự hợp tác này thúc đẩy sự tin cậy và quyền riêng tư dữ liệu giữa tất cả các bên.

Ngoài ra, bằng chứng không có kiến thức cũng làm giảm chi phí truyền dữ liệu trong nghiên cứu bộ gen, vì chỉ cần trao đổi bằng chứng về kết quả tính toán chứ không cần trao đổi dữ liệu thô. Sự tối ưu hóa này giúp đơn giản hóa việc cộng tác phân tích bộ gen và thúc đẩy tiến bộ khoa học trong y học cá nhân hóa và điều trị bệnh đồng thời bảo vệ dữ liệu bộ gen nhạy cảm. Nhìn chung, bằng chứng không có kiến thức đóng vai trò là một cách tiếp cận mang tính biến đổi nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho nghiên cứu bộ gen an toàn và bảo vệ quyền riêng tư, đồng thời nâng cao niềm tin và hiệu quả trong hợp tác nghiên cứu trên nhiều lĩnh vực khác nhau.

Bằng chứng xuất xứ

Bằng chứng về nguồn gốc là một ứng dụng chính của bằng chứng không có kiến thức (ZKP), được sử dụng để đảm bảo tính xác thực và tính toàn vẹn của các bài báo khoa học, dữ liệu nghiên cứu, hồ sơ y tế và các tài liệu khác. Bằng cách sử dụng bằng chứng không có kiến thức, các tổ chức và cá nhân có thể thiết lập nguồn gốc và lịch sử dữ liệu có thể xác minh được, đảm bảo độ tin cậy và độ tin cậy trong thời đại thông tin sai lệch và giả mạo dữ liệu.

Đảm bảo tính xác thực và toàn vẹn của các bài báo khoa học, dữ liệu nghiên cứu và hồ sơ y tế: Với sự phát triển của xuất bản trực tuyến và sự gia tăng mạnh mẽ của nội dung số, việc đảm bảo tính xác thực và toàn vẹn của các bài báo khoa học, dữ liệu nghiên cứu và hồ sơ y tế đã trở nên quan trọng. Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng bằng chứng không có kiến thức để tạo ra bằng chứng mật mã xác nhận nguồn và tác giả của các bài báo khoa học và dữ liệu nghiên cứu. Bằng cách đó, họ có thể chứng minh rằng công việc của họ không bị giả mạo hoặc bóp méo, củng cố độ tin cậy và độ tin cậy của những phát hiện của họ, điều này đặc biệt quan trọng trong thời đại thông tin sai lệch và thao túng thông tin ngày càng gia tăng.

###Cái kết còn dang dở

Tôi tin chắc rằng zkSci có tiềm năng to lớn để cải thiện nghiên cứu khoa học. Sức mạnh của zkSci nằm ở khả năng giữ dữ liệu riêng tư và an toàn, cho phép các nhà nghiên cứu cộng tác, chia sẻ thông tin nhạy cảm và thực hiện tính toán trên dữ liệu được mã hóa đồng thời bảo vệ quyền riêng tư cá nhân và quyền sở hữu dữ liệu. Cách tiếp cận sáng tạo này có khả năng đẩy nhanh tiến bộ trong các lĩnh vực khoa học khác nhau, bao gồm gen, nghiên cứu y học và nghiên cứu môi trường, cùng nhiều lĩnh vực khác.

Khi tôi tiếp tục tìm hiểu sâu hơn về thế giới của các bằng chứng không có kiến thức, tôi rất vui khi thấy nghiên cứu và phát triển đang diễn ra giải quyết tích cực các thách thức liên quan đến chi phí tính toán và khả năng mở rộng. Điều này khiến tôi hy vọng rằng sẽ có nhiều nhà nghiên cứu và tổ chức hơn áp dụng ZKP như một công nghệ bảo vệ quyền riêng tư, mở đường cho một tương lai nơi quyền riêng tư dữ liệu và tiến bộ khoa học cùng tồn tại hài hòa.

Nếu bạn là nhà phát triển hoặc doanh nhân muốn đóng góp cho zkSci, Giao thức Mina cung cấp các tài nguyên và công cụ thiết thực như SnarkyJS (khung dựa trên TypeScript) cho phép bạn làm việc mà không cần chuyên môn về mật mã. Tạo các ứng dụng không cần kiến thức.