DOI: https://doi.org/10.1109/tse.2026.3741608
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: Filippo Scaramuzza وآخرون
الموضوع الرئيسي: التشفير وأمان البيانات
نظرة عامة
إن دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI)، وخاصة تلك التي تستخدم التعلم الآلي (ML)، في التطبيقات ذات المخاطر العالية يقدم تحديات كبيرة لطرق التحقق والتأكيد التقليدية بسبب طبيعتها الاحتمالية وغير الشفافة. هذه المشكلة تتجلى بشكل خاص في القطاعات المنظمة التي تتطلب أدلة محمية من التلاعب وقابلة للتدقيق، كما تؤكد الأطر القانونية مثل قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي. تظهر إثباتات المعرفة الصفرية (ZKPs) كحل تشفيري واعد، مما يسمح للمثبتين بإظهار الامتثال للمتطلبات من خلال حسابات موثوقة دون الكشف عن تفاصيل النموذج الحساسة أو البيانات.
في مسحنا المنهجي لبروتوكولات ZKP، نحدد خمس خصائص أساسية—عدم التفاعل، الإعداد الشفاف، التمثيلات القياسية، الإيجاز، والأمان بعد الكم—التي تعتبر حاسمة لتطبيقها في عمليات التحقق والتأكيد للذكاء الاصطناعي. نقوم أيضًا بتحليل تطبيقات التعلم الآلي المعززة بـ ZKP ضمن إطار عملية بيانات الفريق العلمية (TDSP)، مع تغطية مراحل مثل البيانات والمعالجة المسبقة، التدريب والمقاييس غير المتصلة، الاستدلال، والمقاييس المتصلة. تكشف نتائجنا أن الأبحاث الحالية تستهدف بشكل رئيسي التحقق من الاستدلال، بينما تعتبر مراحل معالجة البيانات والتدريب غير مستكشفة بشكل ملحوظ. من المهم أن نلاحظ وجود اتجاه نحو تطوير إطار موحد لعمليات التعلم الآلي المعتمد على المعرفة الصفرية (ZKMLOps)، والذي يهدف إلى الاستفادة من ZKPs لضمان الصحة والنزاهة والخصوصية، مما يعزز المساءلة والشفافية والامتثال لمبادئ الذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة.
مقدمة
تناقش مقدمة ورقة البحث الدور المحوري للذكاء الاصطناعي (AI) في مختلف التطبيقات ذات المخاطر العالية، مثل القيادة الذاتية، والرعاية الصحية، والمالية. بينما تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي مزايا كبيرة، فإنها تطرح أيضًا تحديات تتعلق بالموثوقية والسلامة والاعتبارات الأخلاقية. يؤكد المؤلفون على ضرورة الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي، وخاصة من خلال عمليات التحقق والتأكيد الفعالة للبرمجيات. تعتبر الطرق التقليدية، بما في ذلك الاختبار والتحليل الثابت، غير كافية لنماذج التعلم الآلي (ML) بسبب طبيعتها الاحتمالية وغير الشفافة، مما يعقد تقييم الصحة والامتثال.
لمعالجة هذه التحديات، تقترح الورقة دمج إثباتات المعرفة الصفرية (ZKPs)، وهي بروتوكولات تشفيرية تسمح بالتحقق من الحسابات دون كشف التفاصيل الداخلية الحساسة. يهدف هذا النهج إلى تعزيز الشفافية والموضوعية في تحقق برمجيات الذكاء الاصطناعي، مما يمكّن من التحقق المستقل من قبل المدققين والجهات التنظيمية مع حماية المعلومات الملكية. يحدد المؤلفون مساهماتهم، والتي تشمل مسحًا منهجيًا لبروتوكولات ZKP، وتحليل تطبيقات التعلم الآلي المعززة بـ ZKP، وتطوير إطار تحقق موحد لعمليات التعلم الآلي المعتمد على المعرفة الصفرية (ZKMLOps) للذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة. ستتناول الأقسام التالية من الورقة المبادئ الأساسية للذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة، والتحديات في تحقق برمجيات الذكاء الاصطناعي، وإمكانات ZKPs في هذا السياق.
طرق البحث
تتكون المنهجية المستخدمة في هذا البحث من نهج مختلط يدمج بين مراجعتين منهجيتين للأدبيات، كما هو موضح من قبل كيتشام وآخرين. تركز المراجعة الأولى على تحديد وتوصيف بروتوكولات إثبات المعرفة الصفرية (ZKP) ذات الصلة، وتقييم أسسها الرياضية، وخصائص أدائها، وجاهزيتها للتنفيذ. يهدف هذا التحليل إلى كشف الأنماط والتحديات المشتركة، مما يحدد في النهاية الخصائص الأساسية التي يجب أن تظهرها بروتوكولات ZKP لتكون مستخدمة بفعالية في سياقات التعلم الآلي (ML).
تتعمق المراجعة الثانية في المجال الناشئ لـ ZKP-Enhanced ML، مستكشفة تطبيق ZKPs في التحقق من عمليات التعلم الآلي وتأمينها. يتم تصنيف المساهمات في هذا المجال وفقًا لنموذج عملية بيانات الفريق العلمية (TDSP)، موضحة تقارب الأبحاث نحو إطار تحقق متماسك لخطوط أنابيب MLOps. لتسهيل المزيد من البحث والتكرار، يتم توفير حزمة تكرار شاملة عبر الإنترنت.
نقاش
يؤكد النقاش حول الذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة على أهميته المتزايدة مع تأثير أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد على مختلف جوانب المجتمع. يستند الذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة إلى خمسة مبادئ أخلاقية: النفع، عدم الإيذاء، الاستقلالية، العدالة، والقدرة على التفسير. يشمل النهج الشامل للذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة دورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها، مع التركيز على تحليل المخاطر، والتحقق، والتأكيد، والحوكمة المستمرة لضمان نشر الذكاء الاصطناعي بشكل أخلاقي وموثوق وآمن.
تُبرز التحديات المتعلقة بالتحقق والتأكيد البرمجي في الذكاء الاصطناعي، وخاصة في التعلم الآلي (ML)، بسبب الطبيعة الاحتمالية لمخرجات الذكاء الاصطناعي، مما يعقد تتبع النتائج إلى كود معين. تكافح طرق التحقق التقليدية مع خصائص الصندوق الأسود للعديد من نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى الاعتماد على مقاييس ذاتية تفتقر إلى الموضوعية. يتم تقديم إثباتات المعرفة الصفرية (ZKPs) كحل محتمل، مما يسمح للمثبت بإظهار صحة بيان دون الكشف عن معلومات حساسة. تستعرض هذه القسم أيضًا الأدبيات الموجودة حول ZKPs في ML، مشيرة إلى وجود فجوة في الأطر الشاملة التي تدمج ZKPs عبر دورة حياة MLOps، مما يحفز عمل المؤلفين لاقتراح نهج شامل لعمليات التعلم الآلي الجدير بالثقة.
DOI: https://doi.org/10.1109/tse.2026.3741608
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): Filippo Scaramuzza et al.
Primary Topic: Cryptography and Data Security
Overview
The integration of Artificial Intelligence (AI) systems, particularly those utilizing machine learning (ML), into high-stakes applications presents significant challenges for traditional verification and validation methods due to their probabilistic and opaque nature. This issue is particularly pronounced in regulated sectors that demand tamper-proof and auditable evidence, as emphasized by legal frameworks such as the EU AI Act. Zero-Knowledge Proofs (ZKPs) emerge as a promising cryptographic solution, allowing provers to demonstrate compliance with requirements through verified computations without disclosing sensitive model details or data.
In our systematic survey of ZKP protocols, we identify five essential properties—non-interactivity, transparent setup, standard representations, succinctness, and post-quantum security—that are critical for their application in AI validation and verification processes. We further analyze ZKP-enhanced ML applications within the framework of the Team Data Science Process (TDSP), covering stages such as Data & Preprocessing, Training & Offline Metrics, Inference, and Online Metrics. Our findings reveal that current research predominantly targets inference verification, while the data preprocessing and training stages are notably underexplored. Importantly, we observe a trend towards developing a unified Zero-Knowledge Machine Learning Operations (ZKMLOps) framework, which aims to leverage ZKPs to ensure correctness, integrity, and privacy, thereby enhancing accountability, transparency, and compliance with Trustworthy AI principles.
Introduction
The introduction of the research paper discusses the pivotal role of Artificial Intelligence (AI) in various high-stakes applications, such as autonomous driving, healthcare, and finance. While AI technologies offer significant advantages, they also pose challenges regarding reliability, safety, and ethical considerations. The authors emphasize the necessity of trustworthiness in AI systems, particularly through effective software verification and validation processes. Traditional methods, including testing and static analysis, are deemed insufficient for machine learning (ML) models due to their probabilistic and opaque nature, which complicates the assessment of correctness and compliance.
To address these challenges, the paper proposes the integration of Zero-Knowledge Proofs (ZKPs), cryptographic protocols that allow for the verification of computations without exposing sensitive internal details. This approach aims to enhance the transparency and objectivity of AI software validation, enabling independent verification by auditors and regulators while safeguarding proprietary information. The authors outline their contributions, which include a systematic survey of ZKP protocols, an analysis of ZKP-enhanced ML applications, and the development of a unified Zero-Knowledge Machine Learning Operations (ZKMLOps) verification framework for Trustworthy AI. The subsequent sections of the paper will elaborate on the foundational principles of Trustworthy AI, the challenges in AI software verification, and the potential of ZKPs in this context.
Methods
The methodology employed in this research consists of a mixed approach that integrates two systematic literature reviews, as outlined by Kitchenham et al. The first review focuses on identifying and characterizing relevant Zero-Knowledge Proof (ZKP) protocols, assessing their mathematical foundations, performance characteristics, and implementation readiness. This analysis aims to uncover common patterns and challenges, ultimately defining essential properties that ZKP protocols must exhibit to be effectively utilized in machine learning (ML) contexts.
The second review delves into the nascent area of ZKP-Enhanced ML, investigating the application of ZKPs in validating and securing ML processes. Contributions in this domain are classified according to the Team Data Science Process (TDSP) model, illustrating the convergence of research towards a cohesive verification framework for MLOps pipelines. To facilitate further research and replication, a comprehensive replication package is made available online.
Discussion
The discussion on Trustworthy AI emphasizes its growing importance as AI systems increasingly influence various aspects of society. Trustworthy AI is anchored in five ethical principles: beneficence, non-maleficence, autonomy, justice, and explicability. A comprehensive approach to Trustworthy AI encompasses the entire AI lifecycle, focusing on risk analysis, validation, verification, and continuous governance to ensure ethical, reliable, and safe AI deployment.
The challenges of software verification and validation in AI, particularly in machine learning (ML), are highlighted due to the probabilistic nature of AI outputs, which complicates the traceability of results to specific code. Traditional validation methods struggle with the black-box characteristics of many AI models, leading to reliance on self-reported metrics that lack objectivity. Zero-Knowledge Proofs (ZKPs) are introduced as a potential solution, allowing a prover to demonstrate the truth of a statement without revealing sensitive information. This section also reviews existing literature on ZKPs in ML, noting a gap in comprehensive frameworks that integrate ZKPs across the MLOps lifecycle, thereby motivating the authors’ work to propose a holistic approach to Trustworthy Machine Learning Operations.