ليس كل تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية تحمل نفس ملف المخاطر، ولهذا السبب فإن النهج المرن للأمان ضروري. @OpenGradient تتناول ذلك من خلال تقديم طيف التحقق الذي يتيح للمطورين خلط ومطابقة ثلاث طرق تحقق متميزة ضمن معاملة ذرية واحدة. يعمل هذا التصميم على تحقيق توازن بين الأداء والتكلفة والثقة التشفيرية. خيارات التحقق ZKML (تعلم الآلة بدون معرفة): يقدم أقوى ضمان رياضي ممكن. يثبت أن الناتج جاء من نموذج معين دون كشف الأوزان أو المدخلات. لأنه يتطلب عبئا حسابيا كبيرا ($1000\text{--}10000\times$)، من الأفضل الاحتفاظ به لنماذج تعلم الآلة الصغيرة عالية المخاطر. TEE (بيئة التنفيذ الموثوقة): تستفيد من عزل على مستوى الأجهزة الآمنة (مثل AWS Nitro)، حيث تقوم TEEs بتوجيه الطلبات بشكل خاص، مما يولد تأكيدات الأجهزة لإثبات أن الكود والبيانات لم تتعرض للتلاعب. يقدم عبئا ضئيلا، مما يجعله جاهزا للإنتاج لنماذج LLMs. فانيلا: للتحليلات ذات المخاطر المنخفضة أو النمذجة، يستخدم هذا الوضع التحقق من التوقيع فقط. لا يحمل أي عبء تنفيذي، حيث يعتمد على ثقة المستخدم المقبولة في العقدة. من خلال تقسيم الأحمال عبر هذا الطيف، يتجنب المطورون نقاط الاختناق الموحدة ويدفعون فقط مقابل مستوى الأمان الدقيق الذي تتطلبه تطبيقاتهم. $OPG #opg