Wenn Walrus kryptografische Verpflichtungen und on-chain-Beweise einsetzt, warum ergeben sich bei der Speicherung von KI-Datensätzen in dezentralen Netzwerken Bedenken hinsichtlich Manipulation oder Verlust?
Walrus gewährleistet die Integrität von Datensätzen durch seinen RedStuff-Erasure-Coding-Algorithmus, der Blobs – beispielsweise mehrere GB große KI-Trainingsdatensätze – in primäre und sekundäre Slivers mit integrierter Redundanz codiert, wodurch eine Rekonstruktion aus nur einem Drittel korrekter Slivers möglich ist, selbst wenn bis zu zwei Drittel der Speicherknoten nach der Netzwerksynchronisation fehlerhaft oder nicht erreichbar sind, während jedes Sliver Commitment-Hashes enthält, die von Clients während der Abrufphase gegen die aus dem ursprünglichen Blob abgeleitete ID überprüft werden, um Veränderungen oder Inkonsistenzen zu erkennen; zudem erfordert das System ein Quorum von zwei Dritteln signierter Knotenbestätigungen, um ein POA-Zertifikat zu generieren, das als unveränderlicher Eintrag auf der Sui-Blockchain veröffentlicht wird, was sicherstellt, dass die Datenhaltung nach der Zertifizierung öffentlich nachprüfbar ist und die Knoten verpflichtet sind, Slivers ohne Änderung aufrechtzuerhalten, wobei bewiesene Inkonsistenzen zur on-chain-Dissoziation der Blob-ID von ihrem Speicherressourcenobjekt führen, was sie effektiv als nicht zugänglich markiert, während der Hash für forensische Überprüfungen erhalten bleibt.
Blob-Metadaten, epochenbasierte Speicherdauer und Sliver-Verpflichtungen werden durch Suis MoveVM-Smart-Verträge verwaltet. Programmatische Überprüfung, Selbstheilung und delegierte PoS-Zahlungen sind möglich. Knoten, die keine authentifizierten Slivers generieren oder auf Herausforderungen reagieren, verlieren ihre Sicherheiten, was Manipulation verhindert und die Nutzbarkeit von Tokens mit der Datenintegrität verknüpft.
Um die Korruption von Produktionspipelines zu verhindern, könnte ein KI-Team, das Modelle auf proprietären Datensätzen feinabstimmt, eine 500 GB große Korpus in Walrus hochladen, das PoA und das Metadatenobjekt auf Sui erhalten, um eine on-chain-Überprüfung durchzuführen, und einen Move-Vertrag integrieren, der die Freigabe der Modellgewichte bedingt, nachdem periodische Integritätsprüfungen die Sliver-Verpflichtungen bestätigt haben.
Wie könnte die Hinzufügung von Walruss Slice-Commitment-Überprüfungen in Ihren crowdsourced KI-Projektplänen die Datenabweichung und adversarielle Eingaben über Epochs beeinflussen?
