DeepProve：零知识机器学习推断的未来

DeepProve：零知识机器学习推断的未来

deep-prove Framework to prove inference of ML models blazingly fast 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep-prove

在现代计算领域，确保数据处理的安全性和隐私性是至关重要的。DeepProve，一个基于零知识证明（Zero-Knowledge Proofs, ZKP）的机器学习推断框架，正是为了解决这一挑战而设计。本文将深入探讨DeepProve的核心功能、技术架构以及应用场景，帮助您了解其独特的价值和潜力。

项目介绍

DeepProve 是一个创新的框架，利用零知识密码学技术来证明神经网络推断的正确性。无论是多层感知器（MLPs）还是卷积神经网络（CNNs），DeepProve 都能提供一种快速且高效的方式来验证计算结果，而无需透露任何底层数据。zkml 是实现证明逻辑的子模块。

项目技术分析

DeepProve 采用了先进的密码学方法，如 sumchecks 和 logup GKR 算法，来实现次线性的证明时间。这意味着您可以在比以往任何时候都更短的时间内验证模型的推断正确性。

性能指标

以下是DeepProve在不同规模模型上的性能表现：

• CNN 264k：在 cifar 10 数据集上运行一个总共包含264k参数的CNN。DeepProve 在这个规模上的证明速度比 EZKL 快了158倍！
• Dense 4M：运行多层数字层，总共包含400万参数。DeepProve 在这个规模上的证明速度比 EZKL 快了54倍！

| 模型类型 | ZKML 证明时间 (ms) | ZKML 验证时间 (ms) | EZKL 证明时间 (ms) | EZKL 验证时间 (ms) | |----------|---------------------|---------------------|---------------------|---------------------| | CNN 264k | 1242 | 599 | 196567.01 | 312505 | | Dense 4M | 2335 | 520 | 126831.3 | 1112 |

项目及技术应用场景

DeepProve 的应用场景广泛，尤其在隐私和信任至关重要的领域。以下是几个具体的应用实例：

1. 医疗保健：敏感的患者数据可以用于做出预测，同时确保数据本身不被暴露。
2. 金融服务：模型可以在不透露专有算法的情况下验证合规性。
3. 去中心化应用：零知识证明可以确保AI计算在区块链上的完整性，从而增强信任和透明度。

项目特点

DeepProve 的主要特点如下：

• 高效性：利用次线性的证明时间，大幅提高了推断验证的效率。
• 安全性：通过零知识证明，保护数据隐私，不暴露任何底层数据。
• 广泛适用性：适用于多种机器学习模型，如MLPs和CNNs。

许可协议

• zkml 文件夹：除非另行指定，否则遵循 Lagrange License。
• 其余代码：遵循 Apache 2.0 + MIT 许可，按照原始仓库的规定。

技术贡献

DeepProve 基于scroll-tech/ceno项目的部分工作，重用了他们的 sumcheck 和 GKR 实现。您可以在此查看他们的工作：scroll-tech/ceno。

结语

DeepProve 作为一个革命性的机器学习推断框架，不仅提升了数据处理的安全性和隐私性，还极大地提高了验证效率。在众多应用场景中，它都展示出了巨大的潜力和价值。无论您是研究学者、开发者还是企业用户，DeepProve 都值得您尝试和探索。

通过深入了解其核心功能、技术架构和应用场景，您将能够更好地利用DeepProve的优势，为您的项目带来更多的价值。让我们一起迈向零知识机器学习推断的未来，确保数据的安全和隐私，同时提高计算的效率和可信度。

deep-prove Framework to prove inference of ML models blazingly fast 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep-prove