隐私保护

本文介绍了如何使用 Concrete ML 构建一个端到端加密的类似于 23andMe 的基因测试应用程序。文章重点介绍了 Zama Bounty Program Season 5 中两个获胜的解决方案，它们都使用了全同态加密（FHE）来保护敏感的 DNA 数据，并对这两种方案的实现原理、精度和性能进行了分析，展示了 FHE 在保护个人身份信息（PII）方面的价值。

Concrete ML v1.5版本发布，引入了新的DataFrame API，支持在加密存储的数据上工作，并增加了加速神经网络的新选项，速度可提高2-3倍。同时，发布了一个新的演示，展示如何安全地匿名化文本数据，以便在使用ChatGPT查询知识库时不会泄露任何个人身份信息。该版本旨在推动隐私保护的机器学习和加密协作。

Concrete ML v1.8 发布，主要改进了LLM混合微调的速度和可用性，通过优化的FHE后端和新的低秩逼近API，实现了在加密数据上进行隐私保护的LLM微调。该版本还支持Python 3.12，提供了一个更高效的LLM微调API，并利用GPU加速编译模型的评估过程，降低了成本和延迟。

本文介绍了Zama Bounty Program Season 7的获奖方案，该方案使用全同态加密（FHE）和Concrete ML实现了加密图像的隐形水印。该方案包含一个编码器神经网络（用于嵌入水印）和一个解码器神经网络（用于提取水印）。文章还讨论了该方案的性能和水印提取方法，以及其在版权保护、身份验证和篡改检测等方面的应用潜力。

本文介绍了Zama的FHE State OS，这是一个基于区块链的IT基础设施，旨在通过全同态加密保护公民隐私，同时管理税收、公共支出等政府职能。文章还讨论了使用FHE构建的几个应用案例，包括：加密的ERC-20 token，使用加密投票的DAO，以及去中心化身份系统。

Zama宣布与摩根大通的Kinexys合作，成功完成了基于全同态加密（FHE）技术的概念验证项目，该项目专注于金融领域的隐私保护。通过fhEVM，实现了在以太坊智能合约上的加密交易，确保投资者在基金认购、二级市场交易、原子结算和KYC/AML合规等场景中的数据隐私和安全。

新加坡国立大学（NUS）的一组计算机科学学生在 TikTok TechJam 2024 上使用 Zama 的 Concrete ML 和全同态加密 (FHE) 技术，开发了一个广告服务系统，展示了 FHE 如何为在线广告开创一个尊重隐私的新时代。该项目名为 AnonymousAds，旨在保护用户隐私的前提下，实现个性化广告投放。

Nevermined 是一个创新的数据生态系统平台，旨在激励数据协作并支持洞察驱动的企业。它结合了 Web3.0 技术、联邦学习框架及隐私保护技术，提供数据共享、数据货币化及数据治理的综合解决方案，以应对快速变化的商业环境和日益增长的合规需求。

本文深入探讨了零知识AI（ZKAI）如何利用零知识证明（ZKP）、可信执行环境（TEE）和区块链验证，实现无需信任且保护隐私的AI部署。文章详细介绍了ZKML在保护隐私AI计算中的作用，区块链作为AI模型验证器，TEE在AI安全中的应用，以及ZKAI在Web3、DeFi和去中心化身份中的实际应用，并展望了去中心化AI代理的未来。

椭圆曲线数字签名算法（ECDSA）是区块链密码学技术中常见的数字签名之一,其在加密货币、密钥身份认证等方面已被广泛应用。然而当前的区块链ECDSA算法灵活性较低、匿名性较弱且分散性不高,性能相对高效的应用实例也十分有限。基于哈希证明系统,文章提出一种适用于区块链的两方椭圆曲线数字签名算法。通过给定签名算法的数理逻辑及其安全模型,融入区块链进行测评,证明了方案的可行性。最后,对签名方案的安全性进行了分析,证实该方案无需交互性安全假设便可在零知识性的基础上减少通信开销。

本文介绍了L3层（应用特定层）及其在区块链技术中相对于L2层的优势。由于以太坊交易成本高，L2层将成为以太坊的结算层，而L3层则提供了如超高可扩展性、技术堆栈的更好控制及隐私保护等适应应用需求的功能。L3利用有效性证明和递归结构，显著减少交易费用。文章讨论了L3的主要优势，包括更好的性能控制、便捷的跨层互操作性以及作为创新测试网络的潜力，同时强调了StarkEx将被迁移到L3的计划。

以太坊中隐私保护的隐蔽地址（Stealth Addresses）技术，探讨了用户对隐私的需求，以及当前市场上四种主要的隐蔽地址解决方案：Fluidkey、Umbra、Labyrinth 和 Railgun。

ZK Email与Rhinestone合作，为智能账户引入隐私保护的Web2集成。Rhinestone将开发一个ZK Email模块模板，使开发者能够轻松地基于ZK Email和ERC-7579智能账户构建智能账户功能，例如使用户能够使用电子邮件地址作为守护者，而无需透露电子邮件地址。

文章分享了作者在不同时间点使用加密货币进行支付的个人经历，包括遇到的技术问题、用户体验的不足以及从中获得的教训。文章还讨论了一些改进建议，如优化用户界面、提高交易确认的可靠性和隐私保护。

本文探讨了私募股权通证化面临的挑战，尤其是在保护投资者隐私方面的需求。文章介绍了Zama的fhevm解决方案，该方案使用全同态加密（FHE）技术，能够在链上对加密数据进行计算，从而在保护敏感信息的同时，实现基金份额、资本召集、二级市场交易和分红等操作的通证化，最终将传统金融的合规性与区块链的自动化和透明度相结合。