LUS:零知识机器学习（ZKML）的应用和潜力

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4. ZKML的挑战

虽然ZKML在不断改进和优化，但该领域还处于早期发展阶段，仍存在一些从技术到实践的挑战：

零知识证明公司RISC Zero与L2协议Layer N联合推出零知识欺诈证明系统:5月24日消息，零知识证明初创公司RISC Zero宣布与模块化L2协议Layer N联合推出零知识欺诈证明系统。该系统通过将Layer N的执行环境移植到RISC Zero的zk虚拟机上，以实现提升区块链性能的同时，保证区块链的可靠性和安全性。未来，zkVM还将实现与其他执行层的兼容，如EVM、SVM和WASM等。

此前报道，去年8月，零知识证明初创公司RISC Zero宣布完成1200万美元种子轮融资，Bain Capital Crypto领投。[2023/5/24 22:15:02]

以最小的精度损失量化

零知识硬件初创公司Cysic完成600万美元种子轮融资:金色财经报道，零知识 (ZK) 硬件初创公司 Cysic 完成了 600 万美元的种子轮融资。该轮融资由 Polychain Capital 领投，其他投资者包括 Hashkey、SNZ Holding、ABCDE 和 Web3.com 基金会。[2023/2/17 12:13:48]

电路的大小，特别是当一个网络由多层组成时

Zcash开发商称零知识证明系统Halo已获MIT开源许可:4月7日消息，Zcash开发商Electric Coin Company（ECC）表示，零知识证明系统Halo现已获得MIT开源许可。Zcash此前表示，Halo 2证明系统将于今年4 月份在Zcash中实施，引入聚合证明等来增强网络可扩展性。

Halo 2 最初是在Bootstrap开源许可证（BOSL）下发布的，MIT开源许可限制会更加宽松。2021年9月，Filecoin基金会和ECC、Protocol Labs和以太坊基金会公布了一项专注于Halo 2的多方面合作。[2022/4/7 14:10:45]

矩阵乘法的有效证明

对抗性攻击

这些挑战一是会影响到机器学习模型的准确性，二是会影响其成本和证明速度，三是模型窃取攻击的风险。

目前对于这些问题的改进正在进行，@0xPARC 在 2021 年的ZK-MNIST演示展示了如何在可验证电路中执行小规模MNIST图像分类模型；Daniel Kang 对ImageNet规模模型进行了同样的操作，目前 ImageNet 规模的模型的精度已经提高到 92%，预计将很快达到与更广泛的ML空间的进一步的硬件加速。

ZKML 仍处于早期开发阶段，但它已经开始展现不少成果，可以期待看到更多ZKML的链上创新应用。随着 ZKML 的不断发展，我们可以预见未来隐私保护机器学习将成为常态。

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