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Midnight ZK-Proof 기반의 Private AI Inference 아키텍처 설계
Private AI Inference on Midnight: Keep Your Data Secret, Prove Your Output is Real
AI 요약
Context
개인 데이터의 무단 학습 및 유출 위험으로 인한 AI 모델의 데이터 프라이버시 침해 문제 발생. 기존 EVM 기반 접근 방식으로는 데이터의 기밀성 유지와 결과물의 진위 증명을 동시에 달성하는 데 한계 존재.
Technical Solution
- AES-256-GCM 암호화를 통한 로컬 Private Data Vault 구축으로 데이터 외부 유출 원천 차단
- Merkle Root 기반의 Commitment를 온체인에 등록하여 원본 데이터의 무결성 증명 체계 마련
- Compact 언어의 Witness 메커니즘을 활용해 프라이빗 입력값을 처리하는 Off-chain ZK-circuit 설계
- DUST 토큰의 Shielded Transaction을 적용하여 결제자의 신원 및 거래 금액의 익명성 보장
- On-chain OutputHash 검증 로직을 통해 원본 데이터의 노출 없이 AI 결과물의 진위 확인 구현
실천 포인트
- 민감 데이터 처리가 필요한 AI 서비스 설계 시 Local Inference와 On-chain Verification의 분리 검토 - ZK-Proof 도입 시 비즈니스 로직(Compact)과 암호학적 증명 생성(Compiler)의 추상화 계층 확인 - 데이터 무결성 증명을 위한 Merkle Tree 기반 Commitment 구조 적용 가능성 분석
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