Bytom Geliştirici Konferansı
17 Kasım 2018 sabahı, Hangzhou Uluslararası Fuar Merkezi'nde (G20 Hall) "2018 Bytom Küresel Geliştiriciler Konferansı" resmi olarak açıldı. Bu, Hangzhou'da açık kaynaklı bir kuruluş tarafından düzenlenen ilk teknoloji tabanlı zirvedir ve Hangzhou ayrıca Blockchain City'den bu yana en büyük blockchain geliştirici yarışması. 100'den fazla geliştirme ekibi arasında 4 ay süren şiddetli savaşın ardından, 16 takım bu konferansta yarışacak.
Aynı gün, PlatON projesinin kurucusu Sun Lilin, "Web3.0 Çağında Güvensiz Hesaplama (" Güvensiz Hesaplama ") Uygulama ve Düşünme" başlıklı bir paylaşım yayınladı.
Sun Lilin'in görüşüne göre, veri işlemlerine olan talep artacak, ancak verilerin ticaretinin çıplak yolu nihayetinde verilerin değerini fiyatlandırmayı imkansız hale getirecek çünkü insanlar, verilerin boyutu, miktarı ve sağlayıcısı gibi boyutlardan değerinin ne kadar olduğuna karar veremiyor. . Değer yaratmak için verilerin hesaplanması gerektiğine ve makul fiyatlandırma yapmak için hesaplamaların kullanıldığına inanıyor. Başka bir deyişle, fiyatlandırılan hesaplamanın öncülü, verilerin ya değiş tokuş edilmesi ya da paylaşılmasıdır. Ancak yapay zekanın gelişmesiyle birlikte, saf veri alışverişi daha zor ve maliyetli hale geliyor, bu nedenle MPC (güvenli çok partili bilgi işlem) tarafından temsil edilen gizlilik bilgi işlem, gelecek nesil veri fiyatlandırması ve derecelendirmesinin çekirdeği olacağına inanıyor. Altyapı ve metodoloji. "Gizlilik hesaplaması, blok zincirinin sahip olması gereken iş modelidir. Herkes verileri yerel olarak tutabilir. Orijinal verilerin mahremiyetini açığa çıkarmama öncülüğünde, işbirliğine dayalı bilgi işlem yoluyla verilerin değerine tam anlamıyla hakim olabilirler." Dedi. 0 çağında, insanların karşılaştığı iki büyük teknik zorluk tam olarak ölçeklenebilirlik ve gizlilik sorunlarıdır.
Sun Lilin, PlatON projesini bir veri hizmeti ticaret piyasasına ve bir bilgi işlem gücü ticaret piyasasına benzeyen altyapıda konumlandırdı. PlatON'un amiral gemisinin adı Trustless Computing ("güvensiz bilgi işlem") olup, gizlilik ve ölçeklenebilirlik gibi iki zorluğun üstesinden gelmek için MPC ve VC mimarileri önerdiler.
Aşağıda, Babbitt tarafından derlenen Sun Lilin'in konuşması yer almaktadır.
PlatON projesini kısaca tanıtın.Kamu zinciri açısından PlatON projesi en alt seviyededir. Birkaç özelliği vardır. İlk olarak, yeni konsepti üç katmana ayırıyoruz: fikir birliği, doğrulama ve hesaplama. Tüm hesaplamalar zincir dışı işlenir ve zincir dışı hesaplamalar devre türlerini kullanan tamamen özel hesaplamalardır. İkinci olarak, doğrulamayı ayırır ve VC doğrulanabilir hesaplama işlemini kullanırız. Bunlar, PlatON'un küresel ölçekte benzersiz yerleridir ve küresel ölçekte neredeyse hiç benzer uygulama yoktur.
Bunu neden yapmak istiyorsun? Neden ona Web3.0 diyoruz? Geçenlerde Amerika Birleşik Devletleri'nde iki ay kaldım ve Kuzey Amerika'nın onu asıl anlamıyla blok zincirinin yinelemeli bir versiyonu olarak görmek yerine temelde Web 3.0 dönemine atfetme eğiliminde olduğunu keşfettim, çünkü 3.0'ın kim olduğunu tanımlamak zor. , 4.0 kimdir, bir slogan, yepyeni bir mimari haline geldi.
Bu alanda, tüm küresel sorunları iki kategoriye ayırıyoruz: biri Ölçeklenebilirlik (ölçeklenebilirlik) ve diğeri Gizlilik (gizlilik). Mevcut yeni projelerin veya diğer projelerin çoğu, fikir birliği perspektifinden ölçeklenebilirliği geliştirmeye çalışıyor. Daha dengeliyiz. Birincisi, gizlilik konusunda daha ciddiyiz ve ikincisi, Ölçeklenebilirlik için doğrulanabilir bilgi işlemin teknik yolunu benimsedik. Gizlilik korumasını güçlendirirken ölçeklenebilirliği de iyileştirin.
MPC (Secure Multi-Party Computing), klasik bir şifre probleminden oluşturulmuş bir dizi yöntemdir. Temel mantığı veya temel iş yöntemi, orijinal anlamıyla bir blockchain olmadığı anlaşılabilecek blockchain'den farklıdır.
MPC'nin temel uygulaması veri alışverişi değil, yerel verileri terk etmeden devreler şeklinde etkileşime giren veri paylaşımıdır. Bu, nispeten büyük hesaplama karmaşıklığına ve iletişim karmaşıklığına neden olacaktır. Ancak şu anda, hesaplama karmaşıklığı çok iyi kontrol edilebiliyor. İletişim karmaşıklığı sorunu, tüm ağ bant genişliğinin ilerlemesiyle yavaş yavaş çözülecektir.
Temel mantığı: Farklı hesaplama düğümlerini konuşlandırarak tüm hesaplama sürecine katılabilir ve verilerin yerel olarak kaldığı ve orijinal verilerin gizliliğini açığa çıkarmadığı gerekçesiyle ortak olarak istediğiniz hesaplama sonuçlarını elde edebilirsiniz.
Bunu neden yapmak istiyorsun? Her zaman bunun blockchain'in iş modeli olduğuna inanıyorum.Örneğin, Bytom zincirde dijital varlıklar yapıyor.Dijital varlıkların kaynağı hala veridir.Veriyi nasıl derecelendirirsiniz, değer verirsiniz ve fiyatlandırırsınız? Günümüzde, işlem verilerinin ham ve çıplak yolu fiyatlandırılamaz çünkü insanlar, verilerin boyutu, miktarı ve sağlayıcısı gibi boyutlardan değerinin ne kadar olduğuna karar veremezler. Değer yaratmak için verilerin hesaplanması gerekir ve hesaplama ile makul fiyatlandırma yapılır. Hesaplamanın fiyatlandırılmasının ön koşulu, verilerin değiş tokuş edilmesi veya paylaşılmasıdır. Ancak bugün, yapay zekanın gelişmesiyle birlikte, saf veri alışverişi gittikçe daha zor ve maliyetli hale geliyor. Bu nedenle, MPC tarafından temsil edilen gizlilik bilgi işlem, yeni nesil temel altyapı ve veri fiyatlandırma ve derecelendirme altyapısıdır ve Metodoloji.
Yukarıdaki iki resim, iki tarafın temel iş akışı ve MPC hesaplamasıdır.
Öncelikle temel iş akışına baktığımızda, orijinal verileri önceden işleyebiliriz çünkü bu her derde deva değildir.Paralel olmayan büyük miktarda verinin yerel olarak işlenmesi, ardından bir Boole devresine dönüştürülmesi ve işlem için derleyiciye teslim edilmesi gerekir. Ağdaki tüm alışverişler, şifrelenmiş gizlenmiş devreler veya şifrelenmiş devrelerdir. Burada üç zorluk var: Birincisi, ön işleme kolay değil. Şu anda, temelde AI veya AI çipleri gibi temelde özelleştirilmiş algoritmalar olan özelleştirilmiş çözümlere odaklanıyoruz.Genel amaçlı bir derleyici veya sanal makine oluşturmaya çalışıyoruz.Saniyede yaklaşık 4-5 milyon işlem olan ilk adımı tamamladık. Kapılar; teorik bir değer ise ideal ağ ortamında maksimum 10-20 milyon kapıyı kaldırabilir. İkinci zorluk derleyicidir, çünkü devrenin karmaşıklığını işlemek ve optimize etmek zaman ve büyük ölçekli ekip yatırımı gerektirir; üçüncüsü, SDK'ya çağrı ve ön uç hizmetinin desteği belirli senaryoya bağlıdır.
Doğrulanabilir VC hesaplaması hakkında konuşmama izin verin. Yüz milyonlarca düğümün gelecekte küresel merkezi olmayan veya dağıtılmış bilgi işlemlere katılacağına inanıyoruz. Bir uzaktan bilgi işlem görevinin gönderilmesi gerektiğinde, hesaplamayı tamamen ve mükemmel bir şekilde gerçekleştirdiğini nasıl anlarsınız? Yerel mod, ona bir girdi vermek, ona bir hesaplama işlevi vermektir ve farklı düğümler tarafından hesaplanması gereken bir hesaplama sonucu döndürür, böylece tüm genel zincirin verimliliği geleneksel sistemle neredeyse karşılaştırılamaz. Doğrulanabilir hesaplama koşulları altında, bir değeri döndürmenin yanı sıra, kısa bir kanıt P size iade edilecektir.Sadece kısa ispatı doğrulamanız gerekir. Tabii ki, süre teoride çok kısadır. Doğrulama P doğrudur ve dönüş sonucu Y doğrudur. , Tüm süreç için gereken doğrulama süresi çok kısadır. Bu durumda, teorik olarak, tüm ağın verimliliği büyük ölçüde geliştirilebilir. Şu anda, dünyada yaklaşık dört teknik rota bulunmaktadır.Ticari uygulamalar yüksek hesaplama karmaşıklığı gerektirdiğinden, teknik optimizasyona ek olarak, algoritmanın tam olarak uygulanabilmesini sağlamak için belirli teşvik mekanizmalarını uygun şekilde tanıtacağız ve yönetişim yapısı düzeyinde bazı ayarlamalar yapacağız. Teorik değere ulaşın. Elbette, erken yeni şeylerin ortaya çıkması da belirli bir yineleme ve optimizasyon dönemi gerektirir.
Uygulama mimarisi açısından geleneksel yöntem, hesaplama gücü madencilerine sahip olmak ve ayrıca DAPP algoritma sağlayıcıları sağlamaktır, ancak aslında, geleneksel DAPP yerine AI algoritma sağlayıcılarına giderek daha fazla bakacağız. PlatON'un özel özelliklerinden biri, çok sayıda veri sağlayıcısının ağımıza katılması ve para kazanmak için veri ve ilgili hizmetleri kullanmasıdır. Tabii ki, öncül bir gizlilik hesaplaması olmalıdır, yani bir MPC sözleşmesi ve işlemler için bir gizlilik sözleşmesi kullanılabilir. Bunun nedeni: birincisi, GDPR tarafından temsil edilen uyumluluğu ve ikincisi, platformun genel konumlandırmasını karşılamasıdır. Bytom gibi ortaklarla daha derin bir işbirliği yapmaya daha meyilliyiz. Ortaklar ön uç veri varlıklarıyla ilgileniyor. Biz sadece kendi altyapı işimizi yapıyoruz.
Çözümün uygulanabileceği birkaç alan şunlardır:
Durum 1: Sağlık sigortası.
Sigorta, hayatta kalmak için risk fiyatlandırmasına bağlı bir sektördür.Risk fiyatlandırmasının ön koşulu yeterli veriye sahip olmaktır. Ancak bugün, herkes verilere daha fazla önem verdikçe, sigortayla veri edinmenin maliyeti de giderek artıyor. Bu nedenle, MPC'ye dayalı verileri paylaşmak için yakın zamanda bazı sigorta şirketleriyle işbirliği yaptık. Tıp endüstrisi için, görüntü verileri için çeşitli gereksinimleri vardır: Birincisi derin öğrenme, yani görüntü verilerinin işlenmesi; ikincisi anlambilimsel analiz ve üçüncüsü çeşitli hastanelerde ve tıbbi kurumlarda veri paylaşımı. Reçete bağlantısına gelince, yerel alan ağı gibi verileri çalıştıran tek bir düğüm yerine işletilebilir bir ağ oluşturmak için gizlilik koruma yeteneğini ayarlamak gerekir, örnek boyutu öğrenme ihtiyacını desteklemek için çok küçüktür. Bu nedenle, tüm sağlık kurumlarının ve sigorta kurumlarının ilgili iş sonuçlarını elde etmesine yardımcı olacak altyapı sağlayabiliriz.
Durum 2: Kredi bilgisi reklamcılığı.
Mantık çok benzer, kredi incelemesi büyük bir kavramdır, kredi inceleme modeli ve kredi notu içerir. Model ne olursa olsun, gerçek endüstride kullanıcıların profillerinin çıkarılması gerekiyor, ancak farklı veri kümelerine dağılmış durumda.Şimdiye kadar, verileri kriptografik anlamda elde etmek için yalnızca gizlilik bilgi işlem mimarisinin bir yolu olabilir. Eksiksiz paylaşım ve işbirliğine dayalı bilgi işlem. Öyleyse teoride, etiketler işlendiğinde, kullanıcı portrelerini doğru bir şekilde nasıl itip verebilirsiniz? Bu şekilde ele alınmalıdır. MPC veya gizlilik bilgi işlem ve blok zinciri, bir simbiyoz ve bir arada var olma durumudur.Sadece bir blok zinciri varsa, herkes şeffaf olmaya istekli olmadığı için, herkes zincire veri koymayacaktır. Dolayısıyla bugün karşılaştığımız sorunlar şunlardır: birincisi, blok zincirinin performansı çok zayıf; ikincisi, akıllı sözleşme yetersiz; üçüncüsü, gizlilik koruması sorunu. PlatON, esas olarak birinci ve üçüncü konuların optimizasyonuna adanmıştır: Birincisi, verimliliğini, özellikle de uzaktan bilgi işlemin verimliliğini artırmaktır ve üçüncüsü, gizlilik koruması konusudur.
Durum 3: Birleşik öğrenme.
AI + gizlilik bilişim. Ortaklarımızdan biri federe öğrenmeyi önerdi, yani çok sayıda yapay zeka modelinde veri örnekleri yok ve örnek havuzu birden fazla farklı düğüme dağılmış durumda. Şimdiye kadar, eksiksiz veri elde etmek için yalnızca kriptografi tabanlı bilgi işlem mimarisine (gizlilik hesaplama) güvenebiliyoruz. Yetenek, üst katmanın büyük ölçekli derin öğrenmesini destekleyebilir, aksi takdirde derin öğrenme değildir, sadece sığ öğrenme olarak adlandırılabilir, çünkü yeterli örnek olmadığı için, hiç eğitmek imkansızdır.
Örnek 4: Nesnelerin İnterneti + Araçların İnterneti.
En basit olanı insansız sürüş. Günümüzde navigasyon verileri, ölçme ve haritalama yeterliliklerine sahip üreticiler ve bazı verilerle araba üreticileri tarafından kontrol edilmektedir ve ilgili davranışsal veriler çok dağınıktır ve tam olarak elde edilmesi zordur, bu nedenle MPC'nin başarma yeteneğine güvenmesi gerekir.
