#opg $OPG
Bagaimana OpenGradient Menjamin Keamanan untuk Inferensi AI di Base
OpenGradient menyediakan keamanan berlapis untuk inferensi AI di Base Mainnet menggunakan bukti kriptografis, attestasi TEE, dan verifikasi terdesentralisasi.
🛡️ Fitur Keamanan Utama
1. Attestasi TEE (Untuk LLM)
Berjalan di dalam Trusted Execution Environments sehingga operator node tidak dapat melihat atau mencatat data permintaan
Privasi: Prompt pengguna diproses di dalam TEE, tanpa pencatatan
Anonimitas: Permintaan didistribusikan ke seluruh node, tidak bisa dikaitkan dengan identitas
Dapat diverifikasi: Attestasi TEE ditandatangani secara kriptografis, dapat ditelusuri di rantai
2. Bukti Kriptografi ZKML
Verifikasi instan menggunakan zero-knowledge machine learning
Membuktikan inferensi dieksekusi dengan benar tanpa mengungkap model atau data
Paling cocok untuk kasus penggunaan bernilai tinggi yang memerlukan kepercayaan instan
3. Verifikasi Validator Terdesentralisasi
Semua bukti inferensi diverifikasi oleh semua validator di Jaringan OpenGradient
Verifikasi Node Penuh: Setiap node penuh memverifikasi bukti saat validasi blok
Keamanan Konsensus: Verifikasi bukti menjadi bagian dari fungsi transisi state
Rekaman Imutabel: Bukti yang diselesaikan tercatat permanen, tidak dapat dimanipulasi
4. Penyelesaian Bukti di Rantai
Bukti dikirim ke jaringan → validator memverifikasi saat konsensus → disertakan dalam blok → diselesaikan secara permanen
Untuk bukti besar (ZKML), data disimpan di Walrus dengan hanya referensi di rantai
Membuat inferensi AI dapat diverifikasi ujung-ke-ujung dan dapat diaudit oleh setiap full node .
#OPGS #AI #Crypto #Base
Bagaimana OpenGradient Menjamin Keamanan untuk Inferensi AI di Base
OpenGradient menyediakan keamanan berlapis untuk inferensi AI di Base Mainnet menggunakan bukti kriptografis, attestasi TEE, dan verifikasi terdesentralisasi.
🛡️ Fitur Keamanan Utama
1. Attestasi TEE (Untuk LLM)
Berjalan di dalam Trusted Execution Environments sehingga operator node tidak dapat melihat atau mencatat data permintaan
Privasi: Prompt pengguna diproses di dalam TEE, tanpa pencatatan
Anonimitas: Permintaan didistribusikan ke seluruh node, tidak bisa dikaitkan dengan identitas
Dapat diverifikasi: Attestasi TEE ditandatangani secara kriptografis, dapat ditelusuri di rantai
2. Bukti Kriptografi ZKML
Verifikasi instan menggunakan zero-knowledge machine learning
Membuktikan inferensi dieksekusi dengan benar tanpa mengungkap model atau data
Paling cocok untuk kasus penggunaan bernilai tinggi yang memerlukan kepercayaan instan
3. Verifikasi Validator Terdesentralisasi
Semua bukti inferensi diverifikasi oleh semua validator di Jaringan OpenGradient
Verifikasi Node Penuh: Setiap node penuh memverifikasi bukti saat validasi blok
Keamanan Konsensus: Verifikasi bukti menjadi bagian dari fungsi transisi state
Rekaman Imutabel: Bukti yang diselesaikan tercatat permanen, tidak dapat dimanipulasi
4. Penyelesaian Bukti di Rantai
Bukti dikirim ke jaringan → validator memverifikasi saat konsensus → disertakan dalam blok → diselesaikan secara permanen
Untuk bukti besar (ZKML), data disimpan di Walrus dengan hanya referensi di rantai
Membuat inferensi AI dapat diverifikasi ujung-ke-ujung dan dapat diaudit oleh setiap full node .
#OPGS #AI #Crypto #Base