論文の概要: opp/ai: Optimistic Privacy-Preserving AI on Blockchain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15006v1
- Date: Thu, 22 Feb 2024 22:54:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-26 16:07:49.427024
- Title: opp/ai: Optimistic Privacy-Preserving AI on Blockchain
- Title（参考訳）: opp/ai: ブロックチェーン上の最適プライバシ保護AI
- Authors: Cathie So, KD Conway, Xiaohang Yu, Suning Yao, Kartin Wong
- Abstract要約: これらの問題の先駆的なソリューションとして、最適化プライバシ保護AI(opp/ai)フレームワークが導入されている。
このフレームワークはプライバシーのためのZero-Knowledge Machine Learning (zkML)と効率のためのOptimistic Machine Learning (opML)を統合している。
そこで本研究では,zkMLのプライバシ機能に関するopp/aiフレームワークを提案するとともに,さまざまなシナリオにおけるフレームワークのパフォーマンスと適応性を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The convergence of Artificial Intelligence (AI) and blockchain technology is
reshaping the digital world, offering decentralized, secure, and efficient AI
services on blockchain platforms. Despite the promise, the high computational
demands of AI on blockchain raise significant privacy and efficiency concerns.
The Optimistic Privacy-Preserving AI (opp/ai) framework is introduced as a
pioneering solution to these issues, striking a balance between privacy
protection and computational efficiency. The framework integrates
Zero-Knowledge Machine Learning (zkML) for privacy with Optimistic Machine
Learning (opML) for efficiency, creating a hybrid model tailored for blockchain
AI services. This study presents the opp/ai framework, delves into the privacy
features of zkML, and assesses the framework's performance and adaptability
across different scenarios.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)とブロックチェーン技術の融合は、ブロックチェーンプラットフォーム上で分散型でセキュアで効率的なAIサービスを提供するデジタル世界を変えつつある。
約束にもかかわらず、ブロックチェーンにおけるAIの高度な計算要求は、プライバシーと効率の重大な懸念を引き起こす。
Optimistic Privacy-Preserving AI (opp/ai)フレームワークは、これらの問題の先駆的なソリューションとして導入され、プライバシ保護と計算効率のバランスを損なう。
このフレームワークはプライバシーのためのZero-Knowledge Machine Learning (zkML)と効率のためのOptimistic Machine Learning (opML)を統合し、ブロックチェーンAIサービスに適したハイブリッドモデルを作成する。
そこで本研究では,zkMLのプライバシ機能に関するopp/aiフレームワークを提案するとともに,さまざまなシナリオにおけるフレームワークのパフォーマンスと適応性を評価する。
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