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一、定义与背景
二、技术特点
三、应用场景
四、发展现状与挑战
五、未来展望
关于 ML 的快速入门知识
EZKL zkML（Zero Knowledge Machine Learning）是一种将零知识证明（Zero-Knowledge Proofs, ZKP）技术融入机器学习中的新兴技术。该技术旨在解决机器学习中的…
目录
一、定义与背景
二、技术特点
三、应用场景
四、发展现状与挑战
五、未来展望
关于 ML 的快速入门知识
EZKL zkML（Zero Knowledge Machine Learning）是一种将零知识证明（Zero-Knowledge Proofs, ZKP）技术融入机器学习中的新兴技术。该技术旨在解决机器学习中的隐私保护问题和推理过程可验证性问题，从而构建一个更加安全、可信的AI环境。以下是对zkML的详细解析：
一、定义与背景
定义：zkML是将零知识证明技术应用于机器学习领域，通过零知识证明来保证机器学习模型的隐私性和推理过程的可验证性。背景：随着AI技术的快速发展，尤其是生成式AI（如ChatGPT、Midjourney等）的广泛应用，数据隐私和模型安全性成为亟待解决的问题。zkML技术的出现，为这些问题提供了可能的解决方案。二、技术特点
隐私保护： zkML能够在不泄露模型输入或模型参数的情况下，进行模型
