零知识证明与新型模型有效性验证

关键要点 1 模型提取攻击日益复杂，对人工智能知识产权和数据隐私构成重大威胁。

关键要点 2 零知识 (ZK) 证明提供了一种有前景的解决方案，允许在不泄露底层数据或模型参数的情况下进行模型验证。

关键要点 3 建立新型模型有效性 (NMV) 框架对于维护部署的人工智能系统的信任和透明度至关重要，并确保它们没有受到损害。

关键要点 4 结合 ZK 证明、强大的 NMV 和持续监控，对于全面防御模型提取攻击至关重要。

模型提取威胁日益增加

人工智能的快速发展释放了前所未有的能力，但也带来了新的安全挑战。其中最令人担忧的是 *模型提取*，即恶意行为者通过反复查询来重现专有人工智能模型的一种攻击。这不仅仅是关于窃取知识产权；更是关于损害系统的完整性，可能导致有偏差的结果、数据泄露或恶意人工智能代理的部署。 最近的研究表明，过去一年中报告的模型提取尝试增加了 600%，这得益于复杂攻击工具的可获得性。这些攻击利用许多人工智能部署中固有的漏洞，这些模型通常通过 API 在没有充分保护的情况下暴露出来。 风险对于在敏感数据（如财务记录、医疗信息或个人身份信息 (PII)）上训练的模型而言尤其严重。 传统的安全措施，如访问控制和加密，通常不足以防止模型提取。攻击者无需入侵系统，只需查询它、分析响应并构建自己的副本。 这促使研究人员探索更先进的技术，其中 零知识 证明作为领先的竞争者。

了解零知识证明

零知识 (ZK) 证明是一种密码学技术，它允许一方（证明者）说服另一方（验证者）声明为真，而无需透露超出声明真实信息之外的任何信息。 在人工智能的背景下，ZK 证明可用于证明模型具有某些属性——例如公平性、准确性或遵守特定约束——而无需泄露模型的内部参数或其训练数据。 例如，ZK 证明可以证明欺诈检测模型能够以一定的准确度正确识别欺诈交易，而无需透露模型使用的具体规则或模式。 这是通过构建一个密码学证明来实现的，该证明验证模型在一组测试输入上的行为，而无需透露输入或模型的内部工作原理。 ZK 证明的核心优势在于它们能够在不共享敏感信息的情况下建立信任。 这在数据隐私至关重要或需要保护知识产权的场景中尤其有价值。 几个 ZK 框架，如 zkSync 和 StarkWare，正在人工智能安全领域中获得关注，为模型验证和安全人工智能部署提供有希望的解决方案。

新型模型有效性：持续保证框架

虽然 ZK 证明提供了针对模型提取的强大防御，但它并非万能药。 攻击者仍然可以尝试操纵验证过程或利用 ZK 实现中的漏洞。 这就是 新型模型有效性 (NMV) 发挥作用的地方。 NMV 是一种用于持续监控和验证已部署人工智能模型行为的框架，以确保它们未被篡改或替换为恶意副本。 这涉及为模型建立预期行为的基线，然后定期检查其当前行为是否偏离该基线。 NMV 框架的关键组成部分包括： * 输入模糊测试： 生成各种输入以测试模型的稳健性并识别潜在的漏洞。 * 输出监控： 跟踪模型的输出，以查找意外的更改或异常情况。 * 性能指标： 监控关键绩效指标 (KPI)，例如准确性、延迟和公平性。 * 归因分析： 将模型的决策追溯到其底层数据和参数，以识别潜在的偏差或操纵来源。 通过将 ZK 证明与强大的 NMV 框架相结合，组织可以创建针对模型提取攻击的层层防御，确保其人工智能系统的完整性和可信度。

Didit 助力：保护人工智能生命周期

Didit 的身份验证平台正在扩展其功能以应对人工智能模型安全方面的挑战。 我们正在将基于 ZK 的技术集成到我们的验证工作流程中，为人工智能部署提供新的保证级别。 以下是如何提供帮助： * 安全数据溯源： 建立训练数据的可验证保管链，确保其真实性和完整性。 * 基于 ZK 的模型验证： 利用 ZK 证明来证明人工智能的公平性、准确性和稳健性，而无需透露敏感信息。 * NMV 集成： 与现有的 NMV 框架集成，以提供已部署模型的持续监控和验证。 * 实时威胁检测： 监控 API 查询是否存在可能表明模型提取尝试的可疑活动。

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