Nillion：引领安全计算新时代，让 AI 在保护隐私的同时发挥全部潜力
安全计算的日益重要性
在当今数字化程度不断加深的世界中，数据泄露和个人信息滥用的风险显著增加。这些威胁不仅对企业造成损害，也让个人面临巨大的风险。例如，剑桥分析事件中，Facebook允许一家政治咨询公司在未经用户同意的情况下获取数百万用户的个人数据，从而影响了重大政治事件。这一事件揭示了集中数据控制的危险，并凸显了当前数字环境中个人信息的脆弱性。
除了数据滥用问题，大规模的数据泄露事件也进一步暴露了当前数据保护方法的不足。以下是近年来一些著名的泄露事件：
Ledger(2020)：
LinkedIn(2021)：
LastPass(2022)：
Microsoft(2023)：
越来越多的数据泄露和滥用案例强调了加强安全措施的迫切需要。随着人工智能(AI)日益融入我们的日常生活，一个关键问题浮现：我们如何信任AI来保护我们最敏感的信息？
安全计算技术有可能革新AI，使其能够在保护隐私的同时提供高度个性化和安全的服务。
通过安全计算释放AI的潜力
即便是先进的AI工具如ChatGPT也会提醒用户不要分享敏感或个人信息，这突显了数据处理中的风险。近期针对ChatGPT和Microsoft的Copilot提起的诉讼进一步加剧了这一警示，指控它们在未经同意的情况下使用客户数据来训练AI模型。这些案件引发了对数据隐私和信任的严重担忧：
不幸的是，数据隐私和安全问题阻碍了AI的巨大潜力。然而，试想一个未来：机器学习AI可以通过先进的加密技术安全地处理敏感数据，确保信息不被泄露或暴露。这将对各个行业带来革命性变化，并改善人们的生活。
这正是安全计算能够发挥作用的地方。它是释放AI全部潜力的关键，能够让AI在提供个性化和定制化服务的同时，确保数据隐私和安全不受影响。
什么是安全计算？
要理解Nillion如何推动这一创新，首先需要了解安全计算的概念及其运作方式。安全计算使AI能够在加密数据上执行机器学习操作，这意味着即便是敏感信息，也可以在不被暴露的情况下进行处理。例如，ChatGPT等工具可以像处理普通文本一样处理加密数据。整个计算过程在安全环境中进行，输出结果保持加密状态，直到由密钥持有者解密——这确保了您的数据在整个过程中始终保持私密。
通过安全计算，AI可以在不牺牲数据隐私和安全的情况下提供强大而个性化的服务，使其成为机器学习未来发展的关键技术。
安全计算如何运作
想象一下，一群朋友每人有一个特殊食谱的秘密成分，但他们不愿意向其他人透露自己的成分。他们都希望知道，如果将所有成分结合在一起，最终的菜肴会是什么味道。
他们是这样做的：
秘密成分放入上锁盒子：每位朋友将自己的秘密成分放进一个上锁的盒子里，只有他们自己有钥匙，因此其他人无法看到里面的内容。
魔法厨师（安全计算）：他们把所有上锁的盒子交给一个魔法厨师，这位厨师能够在不打开盒子的情况下使用这些成分进行烹饪。厨师有特殊的工具，可以在盒子内混合、烘焙或炒制成分，而不需要解锁或查看内容。
密封容器中的最终菜品：烹饪完成后，魔法厨师将最终的菜品放入一个密封容器中，只有朋友们可以一起打开。
共同分享美味：当他们打开容器时，可以品尝到所有秘密成分结合后的美味。他们享受这道菜，并了解各自的贡献如何协同发挥作用，但没有人知道单独的秘密成分是什么。
这个故事生动地解释了安全计算：
上锁盒子（数据加密）：秘密成分就像加密的数据——受到保护且无法被他人访问。
魔法厨师（安全计算算法）：魔法厨师代表那些能够在加密数据上进行计算而无需解密的算法。
最终菜品（计算结果）：密封容器中的最终菜品就像计算的加密结果，只有经过授权的人才能解密或访问。
隐私始终得到保护：在整个过程中，每位朋友的秘密成分都保持机密，但他们都能从组合结果中获益。
简单来说：
安全计算让计算机能够对加密的数据进行运算，这意味着这些数据在它们看来是无意义的字符。计算机可以处理并结合这些加密数据，生成有用的结果，而无需知道实际的数据内容。只有拥有正确“密钥”的人才能解锁并理解最终结果，从而确保每个人的隐私得到保护。
安全计算和零知识证明(ZK)是一样的吗？
在谈论安全计算时，常有人问它是否与零知识证明(ZK)类似。虽然ZK和安全多方计算(sMPC)都是提升隐私的技术，但它们的用途不同。
零知识证明允许一方在不透露任何额外信息的情况下向另一方证明某个陈述是真实的。例如，你可以证明你有足够的账户余额，而不需要透露具体金额。而安全计算则让多个参与者可以在不互相透露各自输入的情况下，共同计算其合并数据上的函数。
简而言之，ZK证明专注于安全地证明事实，而MPC，如魔法厨师的例子所示，专注于在不暴露个人输入的情况下进行安全的协作计算。虽然ZK和MPC都是强大的隐私保护工具，但它们的用途不同：ZK更侧重于安全地证明事实，而MPC则使得安全的协作数据处理成为可能。
MPC的数学原理
在魔法厨师的例子中，我们看到多个参与者如何在不透露数据的情况下贡献数据，却仍能创造出有意义的结果。这正是多方计算(MPC)的工作原理：它通过巧妙的数学方法来安全地处理隐藏的数据。
如果你对MPC的数学原理感兴趣，可以观看视频系列
通过安全计算推动行业变革
安全计算的原理不仅仅停留在理论上，它们在各行各业中具有变革的潜力。以下是一些安全计算在医疗、金融和个人数据管理等关键领域带来革命性变化的实际例子：
医疗领域应用：
医院可以利用安全计算安全地分享全球数百万患者的加密基因数据。然后，AI可以分析这些数据，识别出阿尔茨海默症等疾病的新遗传标记，并开发预测模型。这将显著提升早期检测和预防的效果，同时确保患者数据的完全保密。
金融服务应用：
金融机构可以通过安全计算与监管机构合作，分析加密的交易数据，以提升欺诈检测和合规监控。例如，银行可以安全地将大规模交易模式的加密数据分享给由AI驱动的中央监管平台。该平台能够分析来自多家银行的聚合加密数据，识别系统性风险，检测如洗钱等欺诈行为，并监控金融法规的合规性。
通过使用安全计算，银行能够在集体上增强金融系统抵御欺诈和系统性风险的能力，同时保护客户隐私和商业机密。
个人应用场景1（医疗健康）：
个人可以安全地将他们的加密基因数据分享给AI驱动的平台，以获取高度个性化的健康计划。这些计划可能包括为预测和预防慢性疾病而量身定制的营养和健身方案，即便在症状出现之前便已做好预防，同时确保敏感健康数据的完全保密。
个人应用场景2（税务审计）：
个人和企业可以安全地将他们的加密财务数据分享给AI驱动的审计平台。这些平台利用安全计算进行全面的税务审计，而不会泄露敏感的财务信息。
例如，纳税人可以将加密的财务记录上传到平台，平台会分析这些数据以检查税法合规性，识别不符之处，并为税务申报提供优化建议。平台会生成详细的报告和建议，同时确保实际财务数据的私密性，不被审计员或第三方看到。这个过程减少了人工审计的需求，节省了时间和成本，提高了准确性，并确保了隐私。
这些例子展示了安全计算如何释放AI的潜力，为各个行业提供强大的解决方案，同时保持最高标准的隐私和安全。
隐私增强技术的实际应用
安全计算可能听起来像是未来的概念，但一些全球最大的组织已经在实践中使用隐私增强技术(PETs)。例如，JPMorgan在其暗池交易系统中使用多方计算(MPC)，允许各方进行私人交易而不暴露敏感信息如库存头寸。同样，Meta在其广告技术中使用MPC进行私人效果测量，使广告客户能够在不访问用户私人数据的情况下评估广告活动的效果。
这些例子突显了安全计算背后的原理如何已经成功应用于解决现实世界中的隐私挑战，展示了隐私增强技术在现代行业中的可行性和影响力。
介绍Nillion：安全计算的新纪元
Nillion作为安全计算领域的重要推动者，正释放AI在各个行业的潜力。虽然Nillion不是唯一的安全计算解决方案，但它凭借Petnet驱动的去中心化网络脱颖而出。该网络通过安全多方计算(sMPC)进行私密数据处理，并结合NilMessageCompute(nMC)提供高效的可扩展性。
Nillion架构的核心要素
Petnet—增强隐私技术网络
Nillion基础设施的核心是Petnet，一个安全连接系统中各节点的去中心化网络。Petnet允许数据以分布式方式处理，利用sMPC使多个参与方能够在不泄露私人数据的情况下进行联合计算。nMC进一步优化了这一过程，通过减少节点间的通信，提高了效率和可扩展性。
Petnet还采用数据分片技术，将高价值数据(HVD)，如个人身份、医疗记录、专有算法和金融交易，分解成较小的加密片段，分布在不同节点上。这确保了没有单个节点能访问完整数据集，从而大幅提升了安全性和性能。
双网络体系—协调层与编排层
在Petnet的基础上，还有协调层和编排层：
协调层(NilChain)：负责在网络中分配任务，确保每个节点明确其在计算中的角色，并协调存储操作和盲计算的支付。这一层确保经济激励与网络资源的高效管理相一致。
编排层：负责协调和整合多种隐私增强技术(PETs)，以实现复杂且安全的计算。它如同“指挥家”一般，管理和融合不同的密码学技术。
NilVM—Nillion虚拟机
NilVM是Nillion的编程语言Nada编写的盲计算程序的执行环境。它确保这些程序能够在Nillion网络中高效、安全地运行，并通过编排层优化各种隐私增强技术(PETs)的应用。
NIL代币
NIL代币是Nillion网络的原生功能代币。其用途包括：
安全与协调：通过质押NIL代币，用户可以获得投票权，以委托权益证明机制保障网络安全，并决定活跃验证者的选择。
管理网络资源：用户使用NIL代币支付以使用协调层或发起盲计算请求，从而有效管理网络资源。
Petnet集群经济：基础设施提供者加入集群以支持盲计算，并通过提供网络资源获得NIL代币奖励。
网络治理：NIL持有者可以质押代币以对链上提案进行投票，或将其投票权委托给其他人。
AI的新纪元：Nillion在安全数据处理中的变革
Nillion通过其创新的编排层，整合安全多方计算(sMPC)和完全同态加密(FHE)等先进的隐私增强技术(PETs)，正在引领数据安全的变革。以下是Nillion技术在不同领域中产生深远影响的两个例子。
医疗保健应用案例：加速普通感冒疫苗的开发
面临的挑战
普通感冒病毒每年都会出现新的毒株，这使得疫苗开发变得更加复杂。研究人员需要访问大量多样化的数据集来分析这些不断变化的病毒。然而，隐私法仅允许访问那些已明确同意的患者数据，这限制了样本量并减缓了疫苗的开发进程。
Nillion的解决方案
Nillion的安全计算技术通过编排层的协调，消除了数据共享中的信任问题。通过整合安全多方计算(sMPC)和完全同态加密(FHE)，Nillion使医院能够安全地共享加密的患者数据。研究人员可以在不泄露个人信息的情况下分析这些数据，从而在更大范围内实现安全和私密的合作。
带来的影响
借助Nillion，研究人员可以访问大量加密的患者数据，从而显著加速疫苗的开发。安全地利用几乎无限的数据集，使得快速识别疫苗目标和更好地应对新毒株成为可能，同时确保患者隐私得到保护。
为什么现有的AI模型无法实现这一点
当前的AI模型依赖于信任，需要患者同意才能共享原始数据，这限制了参与人数和样本规模。数据泄露和隐私问题仍然是ChatGPT和其他大语言模型(LLMs)等平台面临的重大挑战。在没有安全计算的情况下，这些模型无法确保敏感信息不被泄露或滥用，从而阻碍了在保护患者隐私的同时实现协作研究的潜力。
个人应用案例：安全的个人AI写作助手
面临的挑战
许多人在撰写电子邮件、编辑敏感报告或总结个人文件时，常常需要AI的帮助。然而，隐私问题和数据泄露的风险让用户对将机密信息交给AI平台感到犹豫。当前的AI系统需要访问原始数据，这让用户担心他们的个人文件可能会被存储、泄露或滥用。
Nillion的解决方案
Nillion提供了一个安全的AI写作助手，通过其编排层在每个环节确保用户隐私：
文件提交的编排：用户可以通过Nillion的编排层安全地提交文件，该层负责加密过程，确保内容保密，即使AI服务本身也无法查看。
安全计算：在Nillion网络的支持下，AI使用安全多方计算(sMPC)和完全同态加密(FHE)来处理文档。编排层协调这些技术，使AI能在不解密原始文档的前提下进行编辑、总结和内容改进。
私密结果交付：AI处理后的结果以加密形式返回给用户。只有用户可以通过其私有解密密钥解锁并查看最终结果。
带来的影响
这种方法让用户可以放心地使用AI来完成写作任务，同时保护其敏感信息。Nillion使AI能够处理曾因隐私顾虑而无法触及的任务，如法律文件或机密商业报告的处理，而不损害用户的信任或数据安全。
为什么现有的AI模型无法实现这一点
现有的AI模型需要访问原始文本数据，这带来了显著的隐私风险。用户必须信任平台不会滥用或泄露他们的敏感文件。Nillion通过让AI直接处理加密数据，消除了这种信任的必要性，确保整个过程中的隐私和保密性。
结论：Nillion引领安全计算的未来
随着数字世界的不断发展，数据泄露和敏感信息滥用的风险也在增加。日益严重的数据隐私问题表明，我们迫切需要更强有力的保护措施。同时，人工智能具备改变行业的巨大潜力，但由于隐私问题和当前数据处理方法中的漏洞，其潜力尚未完全发挥。
目前，AI因为隐私和敏感信息处理的顾虑而受到限制，其应用范围多局限于非关键领域。然而，安全计算的突破将使AI能够安全地处理敏感数据，释放其真正的潜力。这将是一个转折点，AI将能够融入我们日常生活的各个方面，彻底改变行业和我们与技术的互动方式。
Nillion正在引领这一转变。凭借其对加密数据进行安全计算的能力，Nillion解决了阻碍AI广泛应用的挑战。通过采用安全多方计算(sMPC)和完全同态加密(FHE)等先进的隐私增强技术，Nillion确保敏感信息在整个过程中得到保护。从促进医疗保健领域的安全全球合作，到提供更个性化和安全的金融服务，Nillion在解锁AI全部潜力的同时，保障了隐私和安全。
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我们可以携手创造一个隐私与创新并存的数字世界。
致谢
我要向Nillion团队致以诚挚的感谢，感谢他们提供的图和宝贵的反馈。同时，感谢3rdStCapital和uDAO的朋友们，他们为本文的构思提供了宝贵的见解和支持。欲了解更多关于3rdStCapital的信息，请访问我们的网站：
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