尽管机器学习被广泛应用，如图像识别、自动驾驶汽车和邮件过滤，但人们仍然非常担心模型预测的完整性和安全性以及准确性。为解决上述问题，德州农工大学(Texas A & ampM大学计算机科学与工程教授张予鹏博士和他的团队将名为零知识证明协议的加密算法应用于机器学习领域。
张说:“这些协议将使机器学习模型的所有者能够向他人证明，该模型可以在公共数据集上实现高精度，而不会泄露任何关于机器学习模型本身的信息。”
(来源:德克萨斯A&M大学)
机器学习是人工智能的一种形式，它专注于使计算机系统能够从数据中学习并随着时间的推移提高准确性的算法。这些算法可以建立模型，在大量的数据中心中寻找模式，然后在没有编程的情况下做出决策和预测。
在过去的几年中，机器学习模型取得了很大的进步，在数据挖掘、自然语言处理等很多研究领域都取得了很大的进展。一些公司和研究小组声称已经开发出机器学习模型，可以在公开的测试数据样本上实现超高的准确率。然而，对于研究人员来说，重现结果以验证上述说法是非常具有挑战性的。因为不确定他们能否达到这个精度，也很难验证。
网络安全和密码学的理论基础是一门科学，通过一系列的代码来保护信息和通信，只允许发送者和预期的接收者查看和理解信息。这个理论基础经常被用来开发工具，如数据加密、网络文本、数字签名和哈希函数。除了密码术之外，许多方法可以用于开发，其中之一涉及到向公众发布模型。但是，由于机器学习模型已经成为许多公司的关键知识产权，并且包含大量与业务相关的敏感信息，因此无法公布。
张说:“这种方法也有问题。因为如果模型公布了，任何人都可以用软件工具在线验证。最近的研究还表明，模型的信息可以用来重建它，并将其用于他们的所有需求。”
作为密码学的一个应用，零知识证明协议是一种数学方法，允许机器学习模型的拥有者提供简洁的证明，在没有其他相关信息的情况下，以压倒性的可能性证明事件的真实性。虽然通用零知识证明方案的使用在过去十年中有了显著的改进，但由于生成证明需要大量的时间，因此构造有效的机器学习预测和准确性测试仍然非常具有挑战性。
张说:“当这些通用技术应用于常见的机器学习模型时，我们发现，公司可能需要几天或几个月才能向公众证明他们的模型能够满足要求。”
为了获得更有效的方法，张和他的团队设计了几种新的零知识证明技术和优化方法，专门用于将决策树模型(最常用的机器学习算法之一)的计算指令转换为零知识证明语句。使用这种决策树计算方法，他们发现证明可以在不到300秒的时间内生成，从而证明该模型可以在数据集上达到很高的精度。
由于其开发的新方法只能解决决策树模型的证明生成问题，研究人员希望扩展其方法，以有效支持不同类型的机器学习模型。尽管机器学习被广泛应用，如图像识别、自动驾驶汽车和邮件过滤，但人们仍然非常担心模型预测的完整性和安全性以及准确性。为解决上述问题，德州农工大学(Texas A & ampM大学计算机科学与工程教授张予鹏博士和他的团队将名为零知识证明协议的加密算法应用于机器学习领域。
张说:“这些协议将使机器学习模型的所有者能够向他人证明，该模型可以在公共数据集上实现高精度，而不会泄露任何关于机器学习模型本身的信息。”
(来源:德克萨斯A&M大学)
机器学习是人工智能的一种形式，它专注于使计算机系统能够从数据中学习并随着时间的推移提高准确性的算法。这些算法可以建立模型，在大量的数据中心中寻找模式，然后在没有编程的情况下做出决策和预测。
在过去的几年中，机器学习模型取得了很大的进步，在数据挖掘、自然语言处理等很多研究领域都取得了很大的进展。一些公司和研究小组声称已经开发出机器学习模型，可以在公开的测试数据样本上实现超高的准确率。然而，对于研究人员来说，重现结果以验证上述说法是非常具有挑战性的。因为不确定他们能否达到这个精度，也很难验证。
网络安全和密码学的理论基础是一门科学，通过一系列的代码来保护信息和通信，只允许发送者和预期的接收者查看和理解信息。这个理论基础经常被用来开发工具，如数据加密、网络文本、数字签名和哈希函数。除了密码术之外，许多方法可以用于开发，其中之一涉及到向公众发布模型。但是，由于机器学习模型已经成为许多公司的关键知识产权，并且包含大量与业务相关的敏感信息，因此无法公布。
张说:“这种方法也有问题。因为如果模型公布了，任何人都可以用软件工具在线验证。最近的研究还表明，模型的信息可以用来重建它，并将其用于他们的所有需求。”
作为密码学的一个应用，零知识证明协议是一种数学方法，允许机器学习模型的拥有者提供简洁的证明，在没有其他相关信息的情况下，以压倒性的可能性证明事件的真实性。虽然通用零知识证明方案的使用在过去十年中有了显著的改进，但由于生成证明需要大量的时间，因此构造有效的机器学习预测和准确性测试仍然非常具有挑战性。
张说:“当这些通用技术应用于常见的机器学习模型时，我们发现，公司可能需要几天或几个月才能向公众证明他们的模型能够满足要求。”
为了获得更有效的方法，张和他的团队设计了几种新的零知识证明技术和优化方法，专门用于将决策树模型(最常用的机器学习算法之一)的计算指令转换为零知识证明语句。使用这种决策树计算方法，他们发现证明可以在不到300秒的时间内生成，从而证明该模型可以在数据集上达到很高的精度。
由于其开发的新方法只能解决决策树模型的证明生成问题，研究人员希望扩展其方法，以有效支持不同类型的机器学习模型。
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