Hello, welcome back! 今天我們要繼續來探討，LLM 如何加強區塊鏈上的資料隱私保護。
回想一下前面文章提到的區塊鏈特性。由於區塊鏈是一種分散式帳本，交易資料會存在每一個參與者的本地電腦上，因此可以說交易資料是完全公開的。
既然資料完全公開，對於隱私保護就變得非常重要。否則每個人的交易資料都會被輕易的被識別出來，造成各種安全問題的產生。
資料隱私保護一直以來都是非常重要的。由於區塊鏈的透明化特性，隱私保護在區塊鏈上變得更加重要且具挑戰性。
那麼，為什麼會如此呢？如果我們使用傳統的資料保護手法，將所有鏈上資料保護得水洩不通，這將違背 Web3 的去中心化概念。
因此，我們需要在資料隱私保護與去中心化透明化之間找到一個平衡。這樣的平衡帶來了數個在區塊鏈上進行資料隱私保護的挑戰：
因此，我們需要在資料隱私保護與去中心透明化中間，找到一個平衡。因此，為了實現這個平衡，在區塊鏈上進行資料隱私保護面臨幾個挑戰：
透明性與隱私保護的互斥：這兩者表面上看似矛盾。例如，歐盟針對資料保護的 GDPR 規定非常嚴格，如何在遵守 GDPR 的同時保持去中心化的透明度，這是一項巨大挑戰。
去中心化帶來的技術複雜性：由於資料不像 Web2 那樣集中儲存，如何在每個本地端都有資料複本的架構下進行隱私保護，複雜度大幅上升。
合理的用戶權限控制設計：若完全不對用戶權限進行控管，必然會出現權限濫用的問題。但如果限制過多，又會違反鼓勵參與的精神。
到最後，你會發現，區塊鏈資料隱私保護，談論的不是單純的技術問題，而是去中心化與集中化理念的辯論。
而 LLM 則是可以在區塊鏈資料隱私保護提供以下的協助：
資料去識別化處理：這是 LLM 的強項，可以很快地依照你想要的規則，例如刪除特定資訊或進行加密等，對資料進行去識別化處理。甚至不需要告訴 LLM 規則，LLM 還是可以幫你進行去識別化。
生成開發資料：我們都知道，開發的時候需要相似於真實營運環境的資料，來驗證智能合約邏輯。以往的方式可能要使用將營運環境的資料備份後去識別化，做為開發資料。但使用營運環境資料還是有潛在的資料外洩風險。LLM 則是可以協助生成測試資料，免去使用營運環境資料的風險。
具備資料隱私的智能合約生成：這一點我們之前已經提到過了，我們可以訓練 LLM，讓 LLM 協助我們產生符合資料隱私保護要求的智能合約樣版，開發者依循這個樣板加入商業邏輯，可以免去一些繁雜又容易失誤的基礎隱私保護工程。
資料隱私風險評估與預測：如前一篇文章提到，LLM 另外可以針對區塊鏈的資料，進行可能的隱私攻擊風險預測，並且提出可行的緩解措施。
用戶教育資料生成：資料隱私保護，很大一部分需要使用者具有足夠的資訊安全知識。LLM 可以協助我們產生資料隱私保護安全訓練教材，協助提升使用者資訊安全知識。
Polkadot[1] 是一個公開的跨鏈交易架構，又稱為 Blockchain of Blockchains。它使用一條中繼鏈(Relay chain)來協調所有平行鏈(Parachain)彼此資料的交易。
這個架構可以有效的支援不同應用需求，對於資料隱私的保護程度。例如我可以使用平行鏈 A 處理高資料隱私保護需要的銀行交易客戶個人機敏資料，接著使用平行鏈 B 支援一般資料隱私保護，例如無機敏機料的交易統計資料。最後透過中繼鏈(Relay chain)整合兩個平行鏈的資料交換。
在 Polkadot 中的跨鏈交易中，除了可以自訂隱私保護規則外，Polkadot 也支援透過 SHA-256、零知識證明(Zero-knowledge proof)或多方簽名機制等加密技術，來保障交易的安全與隱私。
特別是零知識證明可以在不透漏具體資料的情形下證明交易的有效性，這是一個很具發展性的技術，未來我們將再深入討論。
而如同前面提到，LLM 在 Polkadot 中，可以協助生成智能合約、生成應用開發測試資料、協助設計去識別化邏輯、分析交易資料並進行預測，最後識生成 Polkadot 安全教育訓練資料。這正是 LLM 如何協助區塊鏈進行資料隱私保護的一個很好的例子。
隨著 LLM 的持續進步，以及區塊鏈資料隱私保護技術與基礎建設更加成熟，預期將可看到 LLM 在區塊鏈資料隱私保護上的更多應用。也留言告訴我，你還看過 LLM 在區塊鏈資料隱私保護的哪些應用吧！
在下一篇文章中，我們將探討如何LLM 如何結合博弈論，來支持預測市場的決策過程。我們明天見！
[1] Wood, G. (2016). Polkadot: Vision for a heterogeneous multi-chain framework. White paper, 21(2327), 4662.
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