Web3顛覆AI雲端運算:區塊鏈成數據安全關鍵

Web3 如何顛覆人工智能雲計算

數據安全已經破裂,而區塊鏈則是解決之道,David Attermann 如是說。

中央化的數據網絡,即由單一實體擁有和/或管理的網絡,這些年來已經結構性地遭到破壞。原因是什麼?單點故障。如果一個實體(甚至是幾個)可以訪問數據庫,那麼只需一個“點”就能被攻擊者入侵以獲取完整訪問權限。這對於存儲敏感數據的網絡來說是一個嚴重問題,例如客戶信息、政府檔案和財務記錄,以及控制基礎設施(如電網)的實體。

僅在2024年,就有數十億的數字記錄被盜,造成約10萬億美元的損失!一些顯著的數據洩露事件包括幾乎所有AT&T的客戶信息和通話記錄、美國一半的個人健康信息、700萬用戶的記錄來自使用Snowflake的公司、RockYou24上儲存的100億個獨特密碼,以及3億美國人的社會安全記錄。

這不僅僅是私營部門的問題——政府和關鍵的國家基礎設施也依賴於中央化網絡。最近的一些重大洩露事件包括來自美國人事管理辦公室的2200萬美國人記錄被盜、來自多個美國聯邦機構的敏感政府通信、11億印度公民的個人生物特徵數據,以及中國對幾個美國互聯網服務提供商的持續滲透。

儘管每年花費數千億美元在網絡安全上,但數據洩露事件卻越來越大,發生得也越來越頻繁。顯然,漸進式的產品無法修復這些網絡漏洞——基礎設施必須完全重新設計。

人工智能放大了這個問題

最近在生成式人工智能方面的進展,使得自動化日常任務和提升工作生產力變得更加容易。但最有用和有價值的人工智能應用需要上下文,即訪問敏感的用戶健康、財務和個人信息。由於這些人工智能模型還需要巨大的計算能力,因此它們大多無法在消費者設備(如電腦和手機)上運行,而必須訪問公共雲網絡,如AWS,來處理更複雜的推理請求。考慮到前面提到的中央化網絡的嚴重限制,安全連接敏感用戶數據與雲人工智能的能力已成為採用的重大障礙。

即使是蘋果在今年早些時候宣布Apple Intelligence時也指出了這一點,強調需要能夠從雲中的更大、更複雜的模型中獲得幫助,而傳統的雲模型已經不再可行。

他們列出了三個具體的原因:

1. **隱私和安全驗證**:提供商的聲明,例如不記錄用戶數據,往往缺乏透明度和執行力。服務更新或基礎設施故障排除可能會無意中記錄敏感數據。
2. **運行時缺乏透明度**:提供商很少披露軟件細節,用戶無法驗證服務是否在未修改的情況下運行,甚至無法檢測更改,即使使用開源工具。
3. **單點故障**:管理員需要高級訪問權限進行維護,這增加了意外數據暴露或攻擊者針對這些特權接口的濫用風險。

幸運的是,Web3雲平台提供了完美的解決方案。

區塊鏈協調的保密雲(BOCC)

BOCC網絡就像AWS——但完全建立在保密硬件上,並由智能合約治理。雖然仍處於早期階段,但這種基礎設施已經開發多年,並且最終開始吸納Web3項目和Web2企業客戶。這種架構的最佳例子是Super Protocol,這是一個完全由鏈上智能合約管理的企業級雲平台,建立在無信任執行環境(TEEs)之上。這些是安全的硬件保護區,能夠確保代碼和數據的可驗證保密性和安全性。

這項技術的影響解決了蘋果之前提到的所有問題:

1. **隱私和安全驗證**:通過公共智能合約協調網絡,用戶可以驗證用戶數據是否按照承諾進行傳輸和使用。
2. **工作負載和程序透明度**:網絡還驗證在保密TEEs內完成的工作,通過加密方式證明所使用的硬件、數據和軟件是正確的,並且輸出未被篡改。這些信息也會提交到鏈上供所有人審計。
3. **單點故障**:網絡資源(數據、軟件、硬件)僅可由所有者的私鑰訪問。因此,即使一個用戶受到攻擊,只有該用戶的資源會面臨風險。

雲人工智能對Web3來說是一個巨大的機會,而BOCC可以應用於任何類型的中央化數據網絡(如電網、數字投票基礎設施、軍事IT等),提供優越且可驗證的隱私和安全,而不犧牲性能或延遲。我們的數字基礎設施從未如此脆弱,但區塊鏈協調可以修復這一點。

在這篇文章中,作者提出了一個重要的觀點,即傳統的雲計算模型已經無法滿足當前的安全需求,特別是在數據洩露事件頻繁發生的背景下。Web3的出現為解決這一問題提供了新的可能性,尤其是區塊鏈技術的應用,讓數據的安全性和隱私得到了進一步的保障。未來,這種技術的普及可能會改變我們對數據存儲和處理的基本認知,並促進更安全的數字環境的建立。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。

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