·完全同態加密（FHE）

ZKP 允許一方向另一方證明自己知道某些資訊或某個陳述是正確的，而無需透露任何超出證明本身的資訊。 AI 可以利用這一點來證明資料處理或決策符合某些標準，而無需透露資料本身。一個好的案例研究是 getgrass io，Grass 利用閒置的網路頻寬來收集和組織公共網頁數據，用於訓練 AI 模型。

Grass Network 允許用戶透過瀏覽器擴展或應用程式貢獻他們的閒置互聯網頻寬，這些頻寬被用於抓取公共網頁數據，然後將其處理成適合 AI 訓練的結構化資料集適合 AI 訓練的結構化資料集。網路透過使用者運行的節點來執行這個網頁抓取過程。

Grass Network 強調使用者隱私，只抓取公共數據，而非個人資訊。它使用零知識證明來驗證和保護資料的完整性和來源，防止資料損壞並確保透明度。所有的資料收集到處理的交易都透過 Solana 區塊鏈上的主權資料匯總進行管理。

另一個好的個案研究是 zkme。

zkMe 的 zkKYC 解決方案應對了以隱私保護方式進行 KYC（了解你的客戶）流程的挑戰。透過利用零知識證明，zkKYC 使平台能夠驗證用戶身份而不暴露敏感的個人信息，從而在維護合規性的同時保護用戶隱私。

2.zkTLS

TLS = 標準的安全協議，提供兩個通訊應用程式之間的隱私和資料完整性（通常與S 中的「s」相關）。 zk + TLS = 提升資料傳輸中的隱私和安全性。

一個好的案例研究是 OpacityNetwork。

Opacity 使用 zkTLS 提供安全且私密的資料儲存解決方案，透過整合 zkTLS，Opacity 確保使用者和儲存伺服器之間的資料傳輸保持機密且防篡改，從而解決了傳統雲端儲存服務中固有的隱私問題。

使用案例—工資提前獲取Earnifi 是一款據報道在應用商店排名中攀升到頂端，特別是在金融類應用中，利用了 OpakNetwork 的 zpakNetwork。

·隱私：使用者可以向貸款人或其他服務提供他們的收入或就業狀況，而無需透露敏感的銀行資訊或個人資料，如銀行對帳單。

·安全性：zkTLS 的使用確保這些交易是安全的、經過驗證的且保持私密。它避免了用戶需要將全部財務資料託付給第三方。

·效率：該系統降低了與傳統工資提前獲取平台相關的成本和複雜性，因為傳統平台可能需要繁瑣的驗證流程或資料共享。

3.TEE

受信執行環境（TEE）提供了正常執行環境和安全執行環境之間的硬體強制隔離。這可能是目前在 AI 代理中最著名的安全實作方式，以確保它們是完全自主的代理。由 123skely 的 aipool tee 實驗所推廣：一個 TEE 預售活動，社區向代理商發送資金，代理商根據預定規則自主發行代幣。

marvin tong 的 PhalaNetwork: MEV 保護，整合 ai16zdao 的 ElizaOS，以及 Agent Kira 作為可驗證的自主 AI 代理。

fleek 的一鍵 TEE 部署：專注於簡化使用和提高開發者的可存取性。

4.FHE（完全同態加密）

一種加密形式，允許直接在加密資料上執行計算，而無需先解密資料。

一個好的案例研究是 mindnetwork xyz 及其專有的 FHE 技術/使用案例。

使用案例—FHE 重質質押層與無風險投票

FHE 重質化資產。這確保了隱私的同時，也驗證了交易。

無風險投票（MindV）
治理投票在加密資料上進行，確保投票保持私密和安全，減少了脅迫或賄賂的風險。使用者透過持有重質質押的資產獲得投票權力（vFHE），從而將治理與直接資產暴露解耦。

FHE + TEE
透過結合 TEE 和 FHE，它們為 AI 處理創建了一個強大的安全層：

·TEE 保護計算環境中的操作免受外部威脅。

·FHE 確保整個過程中操作始終在加密資料上進行。

對於處理 100 百萬美元至 10 億美元+交易的機構來說，隱私和安全至關重要，以防止前置交易、駭客攻擊或交易策略暴露。

對於 AI 代理而言，這種雙重加密增強了隱私與安全，使其在以下領域非常有用：

·敏感訓練資料隱私

·保護內部模型權重（防止反向工程/IP 竊取）

增加。目前的研究正在探索硬體加速、混合加密技術和演算法最佳化等方法，以減少計算負擔並提高效率。因此，FHE 最適合低計算、高延遲的應用。

總結

·FHE = 在加密資料上進行操作，無需解密（最強隱私保護，但最昂貴）

·TEE = 硬體，隔離環境中的安全執行（在安全性與效能識別>

這是一個廣泛的話題，因此這不是結束。一個關鍵問題仍然存在：在日益精確的深度偽造時代，我們如何確保 AI 驅動的可驗證性機制是真正值得信賴的？在第三部分中，我們將深入探討：

·可驗證性層

·AI 在驗證資料完整性中的角色

·隱私與安全的未來發展