לפי גרטנר , איכות נתונים ירודה עולה לארגונים בממוצע 12.9 מיליון דולר בשנה. לפי IBM Big Data & Analytics Hub, זה שווה לעלות של כ-3.1 טריליון דולר לכלכלה האמריקאית.
בעוד שרבים חושבים ששלמות נתונים לקויה נובעת מתוכנות זדוניות, זה חלק קטן יותר מהסיפור. רוב השגיאות נובעות מסיבות פנימיות ולא מכוונות, כמו טעויות באיסוף נתונים, חוסר עקביות בעיצוב וטעויות אנוש.
מודלים של בינה מלאכותית דורשים כמויות עצומות של קלט נתונים, ואם המידע הזה לא מדויק נכנס, הוא יהיה פגום מטבעו כשיוצא החוצה. כפי שנאמר, "זבל נכנס פירושו זבל החוצה" - למעט בינה מלאכותית, כמות הנתונים שדורשת אימות גבוהה יותר באופן אקספוננציאלי.
כדי לשמור על שלמות הנתונים, חשוב להבטיח את התקפות, העקביות והשלמות של הזנת הנתונים, האינטגרציה וההפצה. שלמות הנתונים כוללת גם שמירה על נתונים - הבטחת הגנה על נתונים ממשתמשים לא מורשים ועמידה בגופים רגולטוריים.
אז איך אנחנו מאמתים את 402.74 מיליון הטרה-בייט של נתונים שמיוצרים מדי יום? מאמר זה יסקור:
כמעט 67% מהחברות מונעות נתונים אינן סומכות על איכות הנתונים שלהן על פי דו"ח של המכללה לבאו לעסקים. זה מונע מהם לקבל החלטות עסקיות מוסמכות וחכמות, למנף ביעילות מודלים של AI או להפיק תועלת מביג דאטה.
האיומים על מערכי נתונים כוללים:
איומים אלו מתרחבים כאשר נתונים משותפים למספר מערכות - פנימיות או חיצוניות. ועלות משמעותית יותר ככל שמערכי הנתונים הופכים גדולים יותר. כל זה לפני שנלקחו בחשבון כל ציות או קנסות רגולטוריים עקב הפרות נתונים.
טכנולוגיית Zero-Knowledge (ZK) היא פתרון אחד שהופך פופולרי יותר ויותר.
הוכחות ZK יכולות לאמת ידע על פיסת נתונים מבלי לחשוף את הנתונים עצמם. יתרון מרכזי אחד של הוכחות ZK הוא שהיא שומרת על פרטיות גם בתוך מערכות שקופות כמו בלוקצ'יין ציבורי (כלומר: Ethereum).
לטכנולוגיה הזו יש אינספור יישומים בעולם האמיתי, ואנו רואים מקרי שימוש חדשים צצים ככל שהאימוץ הופך נפוץ יותר. אלה נעים מניהול זהויות (היכולת לוודא שאתה בוגר, או האדם הנכון וכו' מבלי לחשוף את זהותך), לעסקאות פרטיות (שמירה על פרטיות הארנק והעסקאות הפיננסיות), למעקב אחר שרשרת האספקה ועוד. .
האתגר עם הוכחות ZK הוא שהן עתירות משאבים. הם אינם ניתנים להרחבה מטבעם, ואימותים יכולים להיות די יקרים - והעלויות הללו רק יגדלו עם מודלים של AI שיהפכו למיינסטרים יותר.
הרוב המכריע של שטח ה-Web3 בנוי על אפליקציות תואמות EVM; עם זאת, תקן EVM לא תוכנן בתחילה עם יכולות ZK בראש, מה שחייב סט חדש של כלים ופרוטוקולים לבניית יישומי ZK (שאינם תואמים ל-EVM).
לרוע המזל, ההתקדמות הללו מגיעה עם אזהרה: הצורך בשפות תכנות, ממשקים וכלים שונים, שיכולים ליצור מחסום לתקשורת ולפיצול בתוך קהילת Web3 הרחבה יותר.
מפתחי ZK dApps נתקלים לעתים קרובות בקשיים בכתיבת חוזי מאמת ובביקורת, אשר חיוניים לאימות הוכחות ZK. חוזים מותאמים אישית אלה אינם רק מורכבים אלא גם מועדים לפגיעויות שניתן לנצל.
הצורך בפתרון יעיל ומאובטח יותר הוביל לפיתוח של Horizen 2.0, שמציע חוזים מובנים מראש לטיפול באימות הוכחה, ובכך להפחית את תקורה בפיתוח ולשפר את האבטחה.
ארכיטקטורת שכבה 1 המקורית של Horizen שומרת על ביזור מוחלט באמצעות הרשת והתשתית שלה, ומבטיחה אבטחה חזקה ופעולה ללא הפרעות.
אתגרי שלמות הנתונים הולכים וגדלים לצד התלות שלנו בביג דאטה ובינה מלאכותית. טכנולוגיות חדשות צצות כל הזמן כדי לעזור לפתור את בעיית שלמות הנתונים, כמו הוכחות ZK, אך הן אינן חסרות מגבלות משלהן.
Horizen החלה את דרכה לתחום ZK בשנת 2017 ומאז הבינה ויצאה לפתור את המגבלות הללו, כך שכל מפתח המעוניין למנף את טכנולוגיית ZK יוכל לעשות זאת, בצורה מאובטחת, יעילה וללא העלויות הכבדות הכרוכות בדרך כלל בהוכחות ZK.
Horizen 2.0 יהווה חזית חדשה לטכנולוגיית ZK ומרחב שבו מפתחים חדשניים יכולים להדגיש את היצירתיות שלהם, ארגונים יכולים להפיק תועלת מאיכות נתונים טובה יותר, וצרכנים יכולים להיות בטוחים בפרטיות הנתונים שלהם.