基于零知识证明的大模型推理验证技术

基于零知识证明的大模型推理验证技术

随着大语言模型(LLM)在各行业的广泛应用，其推理过程的可信度验证成为安全领域的重要研究方向。本文将介绍如何利用零知识证明(ZKP)技术来验证大模型推理过程的正确性。

技术原理

零知识证明允许证明者向验证者证明某个陈述是真实的，而无需透露任何额外信息。在大模型场景下，我们可以构建一个系统：模型输出推理结果后，生成对应的零知识证明，验证者仅需验证该证明即可确认推理过程的正确性。

实现方案

使用zk-SNARKs框架实现简单的推理验证：

from py_snark import Proof, VerificationKey
import hashlib

class ModelVerifier:
    def __init__(self):
        self.vk = VerificationKey.load("vk.key")
        
    def verify_reasoning(self, proof_data, output):
        # 构造证明
        proof = Proof(proof_data)
        # 验证证明
        return proof.verify(self.vk, output)

复现步骤

1. 使用circom编写约束系统
2. 生成验证密钥和证明
3. 在模型推理后执行验证

该方案可有效防止恶意推理结果，保障大模型输出的可信度。