zkPoT:基于机器学习模型训练的ZKP

news2024/10/6 22:33:44

1. 引言

Sanjam Garg等人2023年论文 Experimenting with Zero-Knowledge Proofs of Training 中,所设计的zkPoT(zero-knowledge proof of training)协议:

  • 为streaming-friendly的。
  • 所需RAM与训练电路size不呈比例。
  • 结合了MPC-in-the-head + zk-SNARKs。
  • 总的proof size比训练用的数据集size少10%,分为3个阶段:【以 training a logistic regression model using mini-batch gradient descent on a 4 GB dataset of 262,144 records with 1024 features 为例】
    • 数据独立线下阶段。
    • 依赖数据,但不依赖模型阶段,本阶段:
      • Prover用时约1小时。
      • Verifier用时数秒钟。
    • 线上阶段:既依赖数据,也依赖模型。线上阶段:
      • Prover用时少于10分钟。
      • Verifier用时少于半分钟。
        在这里插入图片描述

开源代码实现见:

  • https://github.com/guruvamsi-policharla/zkpot(Rust)

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