TD؛DR تتسبب جودة البيانات الرديئة في خسارة الشركات مليارات الدولارات سنويًا وتقوض الثقة في القرارات المعتمدة على البيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات الضخمة. تقدم تقنية المعرفة الصفرية (ZK) حلاً واعدًا من خلال التحقق من البيانات دون الكشف عنها، ولكنها تواجه تحديات تتعلق بالتوسع والتكلفة والتكامل، خاصة مع معايير blockchain الحالية. تبرز Horizen 2.0 كأداة لتغيير قواعد اللعبة في تطبيقات ZK، حيث تعالج هذه التحديات من خلال التحقق المبسط من الإثبات والأمان القوي والأدوات الصديقة للمطورين. من خلال تطوير تقنية ZK، تهدف Horizen 2.0 إلى ضمان حلول سلامة البيانات الآمنة والفعالة من حيث التكلفة، وتمكين المطورين والشركات والمستهلكين في عصر الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة. البيانات السيئة أكثر تكلفة مما تظن. وفقًا لشركة ، تكلف جودة البيانات الرديئة المؤسسات ما متوسطه 12.9 مليون دولار سنويًا. ووفقًا لمركز IBM Big Data & Analytics Hub، فإن هذا يعادل تكلفة تبلغ حوالي 3.1 تريليون دولار على الاقتصاد الأمريكي. Gartner في حين يعتقد الكثيرون أن ضعف سلامة البيانات يرجع إلى البرامج الضارة، إلا أن هذا جزء صغير من القصة. ترجع معظم الأخطاء إلى أسباب داخلية وغير مقصودة، مثل الأخطاء في جمع البيانات، والتناقضات في التنسيق، والخطأ البشري. أصبحت سلامة البيانات ذات أهمية بالغة مع دخولنا عصر الذكاء الاصطناعي. تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من البيانات المدخلة، وإذا كانت هذه المعلومات غير دقيقة عند إدخالها، فسوف تكون معيبة بطبيعتها عند إخراجها. وكما يقول المثل، "القمامة الداخلة تعني القمامة الخارجة" - إلا أنه في حالة الذكاء الاصطناعي، فإن كمية البيانات التي تتطلب التحقق أعلى بشكل كبير. للحفاظ على سلامة البيانات، من المهم ضمان صحة وتناسق واكتمال إدخال البيانات ودمجها وتوزيعها. تتضمن سلامة البيانات أيضًا حماية البيانات - ضمان حماية البيانات من المستخدمين غير المصرح لهم والامتثال للهيئات التنظيمية. إذن، كيف يمكننا التحقق من 402.74 مليون تيرابايت من البيانات التي يتم إنتاجها يوميًا؟ ستستعرض هذه المقالة: التحديات التي تواجه سلامة البيانات، أدلة ZK كحل محتمل، القيود المفروضة على أدلة ZK وكيف يمكننا معالجتها لتطوير حل ميسور التكلفة وقابل للتطوير وآمن - لأن هذه هي الطريقة الوحيدة التي يمكن للمؤسسات من خلالها تبني التكنولوجيا المبتكرة بشكل فعال. لا توجد ثقة بدون نزاهة - وينطبق الأمر نفسه على البيانات. وفقًا لتقرير صادر عن كلية ليبو للأعمال، فإن ما يقرب من 67% من الشركات التي تعتمد على البيانات لا تثق بجودة بياناتها. وهذا يعيقها عن اتخاذ قرارات تجارية مؤهلة وذكية، أو الاستفادة بشكل فعال من نماذج الذكاء الاصطناعي، أو الاستفادة من البيانات الضخمة. تتضمن التهديدات التي تتعرض لها مجموعات البيانات ما يلي: حذف بيانات هامة أو إدخال بيانات غير دقيقة. الخطأ البشري: تتبع نفس البيانات بشكل مختلف عبر الأنظمة التي تتطلب التكامل. التناقضات عبر التنسيقات: جمع بيانات غير كاملة أو بيانات غير دقيقة. خطأ في التجميع: جهات خبيثة تقوم بسرقة البيانات أو إفسادها. الأمن السيبراني والانتهاكات الداخلية: وتتوسع هذه التهديدات عندما تتم مشاركة البيانات عبر أنظمة متعددة - داخلية أو خارجية. وتكلفتها أعلى بكثير كلما أصبحت مجموعات البيانات أكبر. كل هذا قبل أن يتم أخذ أي غرامات امتثال أو تنظيمية بسبب خروقات البيانات في الاعتبار. إذن، كيف يمكننا حل هذه المشكلة التي تبلغ قيمتها تريليونات الدولارات؟ تعد تقنية المعرفة الصفرية (ZK) أحد الحلول التي أصبحت تحظى بشعبية متزايدة. يمكن لإثباتات ZK التحقق من صحة المعلومات المتعلقة بجزء من البيانات دون الكشف عن البيانات نفسها. ومن الفوائد الرئيسية لإثباتات ZK أنها تحافظ على الخصوصية حتى داخل الأنظمة الشفافة مثل سلسلة الكتل العامة (أي: Ethereum). إن هذه التقنية لها تطبيقات لا حصر لها في العالم الحقيقي، ونحن نشهد حالات استخدام جديدة تظهر مع تزايد شيوع تبنيها. وتتراوح هذه الحالات من إدارة الهوية (القدرة على التحقق من أنك بلغت السن القانونية، أو الشخص المناسب، وما إلى ذلك دون الحاجة إلى الكشف عن هويتك)، إلى المعاملات الخاصة (الحفاظ على خصوصية محفظتك ومعاملاتك المالية)، إلى إمكانية تتبع سلسلة التوريد، والمزيد. التحدي الذي يواجه إثباتات ZK هو أنها تتطلب موارد كثيرة. فهي غير قابلة للتطوير بطبيعتها، وقد تكون عمليات التحقق مكلفة للغاية - وستزداد هذه التكاليف مع انتشار نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر. تم بناء الغالبية العظمى من مساحة Web3 على تطبيقات متوافقة مع EVM؛ ومع ذلك، لم يتم تصميم معيار EVM في البداية مع وضع إمكانيات ZK في الاعتبار، الأمر الذي استلزم مجموعة جديدة من الأدوات والبروتوكولات لبناء تطبيقات ZK (التي ليست متوافقة مع EVM). لسوء الحظ، تأتي هذه التطورات مع تحذير: الحاجة إلى لغات برمجة وواجهات وأدوات مختلفة، مما قد يخلق حاجزًا أمام التواصل والتجزئة داخل مجتمع Web3 الأوسع. : تقنية Blockchain المُحسَّنة لتطبيقات ZK Horizen 2.0 غالبًا ما يواجه مطورو تطبيقات ZK اللامركزية صعوبات في كتابة وتدقيق عقود التحقق، والتي تعد ضرورية للتحقق من صحة أدلة ZK. هذه العقود المخصصة ليست معقدة فحسب، بل إنها أيضًا عرضة للثغرات الأمنية التي يمكن استغلالها. أدت الحاجة إلى حل أكثر انسيابية وأمانًا إلى تطوير Horizen 2.0، الذي يوفر عقودًا مجمعة مسبقًا مدمجة للتعامل مع التحقق من الإثبات، وبالتالي تقليل تكاليف التطوير وتعزيز الأمان. تحافظ بنية الطبقة 1 الأصلية الخاصة بـ Horizen على اللامركزية الكاملة من خلال شبكتها وبنيتها الأساسية الخاصة، مما يضمن أمانًا قويًا وتشغيلًا دون انقطاع. سلامة البيانات أمر حيوي لثقة البيانات واستمرارية الأعمال: شركة Horizen ستجعل ذلك حقيقة واقعة تتزايد تحديات سلامة البيانات جنبًا إلى جنب مع اعتمادنا على البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي. تظهر تقنيات جديدة باستمرار للمساعدة في حل مشكلة سلامة البيانات، مثل أدلة ZK، لكنها ليست خالية من القيود الخاصة بها. بدأت Horizen رحلتها في مجال ZK في عام 2017 وأدركت منذ ذلك الحين هذه القيود وسعت إلى حلها حتى يتمكن أي مطور يتطلع إلى الاستفادة من تقنية ZK من القيام بذلك بشكل آمن وفعال وبدون التكاليف الباهظة المرتبطة عمومًا بإثباتات ZK. سيكون Horizen 2.0 بمثابة آفاق جديدة لتكنولوجيا ZK ومساحة حيث يمكن للمطورين المبتكرين تسليط الضوء على إبداعاتهم، ويمكن للمؤسسات الاستفادة من جودة البيانات الأفضل، ويمكن للمستهلكين الاطمئنان إلى خصوصية بياناتهم. تابع هورين على X انضم إلى المجتمع على Discord
