数据完整性：它是什么？为什么它如此重要？
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- 数据质量差每年给企业造成数十亿美元的损失，并破坏了人们对数据驱动决策、人工智能模型和大数据分析的信任。
- 零知识 (ZK) 技术通过在不暴露数据的情况下验证数据提供了一种有前景的解决方案，但它面临着可扩展性、成本和集成方面的挑战，尤其是在现有的区块链标准下。
- Horizen 2.0 改变了 ZK 应用程序的游戏规则，它通过简化的证明验证、强大的安全性和开发人员友好的工具解决了这些挑战。
- 通过推进 ZK 技术，Horizen 2.0 旨在确保安全且经济高效的数据完整性解决方案，为人工智能和大数据时代的开发人员、企业和消费者提供支持。
错误数据的代价比你想象的还要高昂。
根据 Gartner 的数据，数据质量差每年平均给组织造成 1290 万美元的损失。根据 IBM Big Data & Analytics Hub 的数据，这相当于给美国经济造成约 3.1 万亿美元的损失。
虽然许多人认为数据完整性差是由于恶意软件造成的，但这只是一小部分。大多数错误都是由于内部和无意的原因造成的，例如数据收集错误、格式不一致和人为错误。
随着我们进入人工智能时代，数据完整性变得越来越重要。
人工智能模型需要大量数据输入，如果输入的信息不准确，输出的结果也必然存在缺陷。俗话说，“输入垃圾，输出垃圾”——但人工智能需要验证的数据量要高出许多倍。
为了保持数据完整性，确保数据输入、集成和分发的有效性、一致性和完整性非常重要。数据完整性还包括保护数据 — 确保数据免受未经授权用户的侵害并遵守监管机构的规定。
那么，我们如何验证每天产生的4.0274亿TB数据呢？本文将回顾：
- 数据完整性面临的挑战，
- ZK证明作为一种潜在的解决方案，
- ZK 证明的局限性
- 以及我们如何解决这些问题，以开发出经济实惠、可扩展且安全的解决方案——因为这是组织有效采用创新技术的唯一途径。
没有诚信就没有信任——数据也是如此。
根据勒博商学院的一份报告，近 67% 的数据驱动型公司不信任其数据的质量。这阻碍了他们做出合格、明智的商业决策，有效地利用人工智能模型，或从大数据中获益。
对数据集的威胁包括：
- 人为错误：删除关键数据或输入不准确的数据。
- 跨格式不一致：在需要集成的系统中以不同的方式跟踪相同的数据。
- 收集错误：收集不完整的数据或不准确的数据。
- 网络安全和内部漏洞：恶意行为者窃取或破坏数据。
当数据在多个系统（内部或外部）之间共享时，这些威胁会扩大。数据集越大，成本就越高。这还未考虑因数据泄露而产生的任何合规或监管罚款。
那么，我们该如何解决这个数万亿美元的问题呢？
零知识（ZK）技术是一种越来越受欢迎的解决方案。
ZK 证明可以验证有关某段数据的知识，而无需透露数据本身。ZK 证明的一个主要优点是，即使在公共区块链（即以太坊）等透明系统中，它也能保护隐私。
这项技术在现实世界中有无数的应用，随着采用越来越普遍，我们看到新的用例不断涌现。这些用例包括身份管理（无需透露您的身份即可验证您是否已成年或是否是合适的人等）、私人交易（保护您的钱包和财务交易的私密性）、供应链可追溯性等等。
ZK 证明的挑战在于它需要大量资源。它们本身不具备可扩展性，而且验证成本可能相当高昂 —— 而且随着 AI 模型越来越主流，这些成本只会增加。
Web3 领域的绝大部分都是建立在与 EVM 兼容的应用程序上的；然而，EVM 标准最初的设计并没有考虑到 ZK 功能，这需要一套新的工具和协议来构建 ZK 应用程序（与 EVM 不兼容）。
不幸的是，这些进步也有一个警告：需要不同的编程语言、接口和工具，这可能会对更广泛的 Web3 社区内的沟通和分裂造成障碍。
Horizen 2.0：针对 ZK 应用程序优化的区块链
ZK dApp 的开发者经常在编写和审计验证者合约时遇到困难，而验证者合约对于验证 ZK 证明至关重要。这些自定义合约不仅复杂，而且容易出现可被利用的漏洞。
对更精简、更安全的解决方案的需求导致了 Horizen 2.0 的开发，它提供内置的预编译合约来处理证明验证，从而减少开发开销并增强安全性。
Horizen 的原生 Layer 1 架构通过自己的网络和基础设施保持完全的去中心化，确保强大的安全性和不间断的运行。
数据完整性对于数据信任和业务连续性至关重要：Horizen 将使它成为现实
随着我们对大数据和人工智能的依赖，数据完整性挑战也日益严峻。新技术不断涌现，以帮助解决数据完整性问题，例如 ZK 证明，但它们也存在局限性。
Horizen 于 2017 年开始进军 ZK 领域，从那时起就意识到并着手解决这些限制，以便任何希望利用 ZK 技术的开发人员都可以安全、高效地做到这一点，而且无需承担通常与 ZK 证明相关的高昂成本。
Horizen 2.0 将成为 ZK 技术的新前沿，也是一个创新开发人员可以发挥创造力、组织可以受益于更好的数据质量、消费者可以放心其数据隐私的空间。
