Автор: Денис Аветисян
Новая разработка предлагает комплексный подход к идентификации и подтверждению прав ИИ-агентов, открывая путь к ответственному развитию автономных систем.
В статье представлена система BAID, использующая доказательства с нулевым разглашением и блокчейн для создания безопасной и надежной системы идентификации ИИ-агентов.
Автономные агенты искусственного интеллекта сталкиваются с парадоксом: отсутствие надежных механизмов отслеживания действий ставит под вопрос их безопасное применение в реальном мире. В данной работе, ‘Binding Agent ID: Unleashing the Power of AI Agents with accountability and credibility’, предложен фреймворк BAID, объединяющий биометрическую аутентификацию, децентрализованное управление идентификацией и протокол Code-Level Authentication на основе zkVM для установления верифицируемой связи между пользователем и кодом агента. Это позволяет обеспечить криптографические гарантии идентичности оператора, целостности конфигурации и происхождения исполнения, эффективно предотвращая несанкционированное использование и подмену кода. Не откроет ли BAID путь к созданию действительно доверенных и ответственных автономных систем искусственного интеллекта?
Вызов Идентичности в Эпоху AI-Агентов
По мере увеличения числа автономных агентов искусственного интеллекта, создание надёжных и верифицируемых систем идентификации становится критически важным для предотвращения злоупотреблений и обеспечения ответственности за их действия. Отсутствие чёткой идентификации затрудняет отслеживание происхождения решений, принятых агентами, и усложняет привлечение к ответственности в случае возникновения ошибок или нанесения ущерба. Разработка механизмов, позволяющих достоверно устанавливать «личность» агента — включая данные о его создателе, целях, алгоритмах и источниках информации — необходима для формирования доверия к технологиям искусственного интеллекта и стимулирования их широкого внедрения в различных сферах жизни. В противном случае, неконтролируемое распространение агентов без чёткой идентификации может привести к серьёзным последствиям, включая нарушение конфиденциальности, манипулирование информацией и подрыв общественной безопасности.
Существующие системы идентификации испытывают значительные трудности при адаптации к особенностям автономных агентов. Традиционные подходы, ориентированные на человеческую личность и связанные с физическими документами или биометрическими данными, оказываются неприменимы к сущностям, существующим в цифровом пространстве и определяемым кодом, источниками данных и способностью к самостоятельному функционированию. Автономные агенты, в отличие от людей, не имеют централизованной точки контроля или юридического статуса, что создает сложности в установлении их подлинности и ответственности. Определение «личности» агента требует новых подходов, учитывающих не только его создателя, но и динамично меняющиеся параметры его поведения и обучаемость, что представляет собой серьезную научную и техническую задачу.
Отсутствие верифицируемых идентификаторов у искусственных агентов существенно тормозит внедрение AI-сервисов и приложений. Доверие пользователей — ключевой фактор для принятия новых технологий, однако, когда невозможно достоверно установить происхождение и ответственность за действия агента, возникает обоснованное беспокойство. Невозможность подтвердить подлинность и целостность программного кода, а также отследить источники данных, используемые агентом, подрывает уверенность в надежности и безопасности предоставляемых услуг. Это препятствует широкому использованию AI в критически важных областях, таких как финансы, здравоохранение и транспорт, где потребность в прозрачности и ответственности особенно высока. Без надежной системы идентификации, способной подтвердить подлинность и действия AI-агентов, потенциал искусственного интеллекта остается нереализованным, а опасения по поводу злоупотреблений и непредсказуемых последствий продолжают сдерживать его развитие.
BAID: Инфраструктура для Связывания AI-Агентов
Фреймворк BAID предоставляет комплексную инфраструктуру идентификации для ИИ-агентов, направленную на установление связи между их действиями и принципами ответственности. Эта инфраструктура обеспечивает возможность однозначной атрибуции действий ИИ-агента, что критически важно для обеспечения доверия и безопасности в системах, где используются автономные агенты. BAID позволяет фиксировать данные об агенте, включая его создателя, цели, ограничения и историю действий, в защищенном и неизменяемом виде. Это позволяет осуществлять аудит действий агента и привлекать к ответственности в случае нарушения установленных принципов или возникновения нежелательных последствий, создавая основу для ответственного внедрения ИИ.
В основе фреймворка BAID лежит технология блокчейн, обеспечивающая безопасное и неизменяемое хранение информации об идентификаторах AI-агентов и связанных с ними метаданных. Данный подход гарантирует целостность данных, поскольку каждая запись транзакции, включающая сведения об агенте, криптографически зафиксирована в блокчейне и не может быть изменена или удалена без нарушения консенсуса сети. Использование блокчейна обеспечивает прозрачность, поскольку все участники сети имеют доступ к информации об идентификаторах агентов, что способствует аудиту и повышению доверия к действиям AI. Неизменяемость записей особенно важна для обеспечения подотчетности AI-агентов и предотвращения несанкционированных изменений в их коде или конфигурации.
В основе фреймворка BAID лежит концепция «фиксации агента» (agent commitment), представляющая собой криптографический хеш, который служит для верификации целостности кода агента и предотвращения несанкционированных изменений. Этот хеш выступает в роли цифровой подписи, подтверждающей, что код агента не был изменен после регистрации. При регистрации пользователя и агента в тестовой сети Ethereum потребление газа варьируется от 390 000 до 508 000 единиц, что отражает вычислительные затраты на запись данных в блокчейн и обеспечение их неизменности.
Аутентификация на Основе zkVM: Верификация Целостности Агента
В BAID для верификации целостности кода агентов, корректности выполнения и происхождения данных используется аутентификация на основе zkVM. Этот метод позволяет подтвердить валидность действий агента без раскрытия конфиденциальной информации, такой как входные данные или внутреннее состояние. zkVM (Zero-Knowledge Virtual Machine) выполняет вычисления, а затем генерирует криптографическое доказательство, подтверждающее корректность этих вычислений. Данное доказательство может быть проверено третьей стороной, убеждаясь в валидности действий агента без необходимости доступа к исходным данным или коду агента. Это обеспечивает высокий уровень конфиденциальности и безопасности, предотвращая несанкционированный доступ и манипулирование данными.
Метод BAID использует доказательства с нулевым разглашением (Zero-Knowledge Proofs, ZKP) для подтверждения корректности действий агента без раскрытия конфиденциальных входных данных или его внутреннего состояния. ZKP позволяют агенту доказать, что он выполнил определенные вычисления правильно, не передавая сами данные, которые были обработаны. Это достигается путем предоставления криптографического доказательства, которое может быть проверено третьей стороной, подтверждающей правильность вычислений без доступа к исходной информации. В контексте BAID, ZKP гарантируют, что агент действует в соответствии с заданными правилами, сохраняя при этом конфиденциальность данных и процессов.
В BAID, для защиты коммуникационных каналов используется zkTLS, обеспечивающий проверку целостности HTTPS-сессий и подлинности источника данных. В отличие от традиционных методов, zkTLS использует возможности zkVM для верификации без раскрытия конфиденциальной информации. Сложность верификации с использованием zkVM масштабируется логарифмически ($O(log\ T)$) относительно длины выполняемого кода $T$, что обеспечивает высокую производительность даже при обработке больших объемов данных. При этом размер генерируемого доказательства остается постоянным и составляет 150-250 КБ, независимо от длительности выполнения, что оптимизирует пропускную способность сети и снижает требования к хранилищу.
Рекурсивная Верификация и Локальная Биометрическая Аутентификация: Путь к Доверию
В рамках BAID (Biometric Authentication and Integrity Detection) рекурсивная верификация играет ключевую роль в обеспечении последовательности и целостности доказательств, что значительно повышает безопасность системы. Данный механизм предполагает проверку каждого последующего доказательства на основе предыдущих, формируя цепочку, устойчивую к манипуляциям и повторным атакам. В случае обнаружения несоответствия или попытки использования ранее подтвержденного доказательства, система немедленно блокирует операцию. Такой подход гарантирует, что каждое действие, выполняемое агентом, подкреплено достоверным и актуальным подтверждением, исключая возможность несанкционированного доступа или искажения данных. Рекурсивная верификация эффективно предотвращает как подмену доказательств, так и попытки повторного использования устаревших или скомпрометированных данных, обеспечивая надежную аутентификацию и защиту критически важных операций.
Для повышения безопасности и предотвращения несанкционированного управления, система включает в себя локальную биометрическую аутентификацию. Данный механизм предполагает верификацию личности оператора непосредственно перед активацией агента, что исключает возможность запуска и контроля со стороны злоумышленников. Используя уникальные биологические характеристики, такие как отпечатки пальцев или распознавание лица, система надежно подтверждает правомочность пользователя. Этот дополнительный уровень защиты критически важен для приложений, где требуется высокая степень конфиденциальности и целостности данных, гарантируя, что агент будет активирован исключительно авторизованным лицом и будет функционировать в соответствии с заданными параметрами безопасности.
Сочетание рекурсивной верификации и локальной биометрической аутентификации формирует надежную и прозрачную систему, способствующую доверию к искусственному интеллекту. Данный подход обеспечивает не только проверку последовательности и целостности доказательств, предотвращая манипуляции и повторные атаки, но и подтверждает личность оператора перед активацией агента, исключая несанкционированное управление. Достижение времени верификации на уровне миллисекунд делает систему пригодной для использования в реальном времени, открывая возможности для ответственного внедрения ИИ в критически важные приложения, где безопасность и надежность имеют первостепенное значение.
Предложенная в статье концепция BAID, направленная на обеспечение подотчетности и достоверности ИИ-агентов посредством использования доказательств с нулевым разглашением и блокчейна, созвучна взглядам на системы как на сущности, подверженные естественному износу. В статье подчеркивается, что обеспечение доверия к автономным системам — это сложная задача, требующая инновационных решений. В связи с этим вспоминается высказывание Пола Эрдеша: «Работа — это единственное, что дает мне удовольствие». Это отражает стремление к постоянному совершенствованию систем, подобно тому, как автор статьи стремится к созданию надежной инфраструктуры для ИИ-агентов, способной противостоять вызовам времени и обеспечивать долгосрочную функциональность.
Что дальше?
Предложенная в данной работе система BAID, несомненно, является шагом вперед в обеспечении подотчетности автономных систем. Однако, подобно любой тщательно выстроенной конструкции, она лишь откладывает неизбежное столкновение с энтропией. Вопрос не в том, будет ли система скомпрометирована — время неизбежно выявит уязвимости — а в том, как быстро и эффективно она сможет адаптироваться. Логирование, в данном контексте, — это не просто хроника жизни системы, но и ее попытка предвидеть будущее, выстраивая карту потенциальных сбоев.
Очевидным направлением для дальнейших исследований представляется изучение взаимодействия BAID с другими системами идентификации и аутентификации. Децентрализованные идентификаторы — это лишь фрагменты мозаики доверия. Необходимо исследовать, как эти фрагменты могут быть собраны воедино, создавая целостную картину ответственности. Развертывание системы — это лишь мгновение на оси времени, а поддержание ее работоспособности — непрерывный процесс.
В конечном счете, успех подобных систем будет определяться не столько технической сложностью, сколько способностью адаптироваться к меняющимся условиям и непредвиденным обстоятельствам. Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Изучение механизмов самовосстановления и эволюции, несомненно, станет ключевым направлением в будущем.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.17538.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Нейронные Операторы в Энергетике: Новый Подход к Моделированию
- Искусство отбора данных: Новый подход к обучению генеративных моделей
- Квантовая химия: Новый подход к возбужденным состояниям
- Геометрия Хаоса: Распознавание Образов в Сложных Системах
- Квантовые ядра: Гарантированная оценка точности
- Квантовые Загадки: Размышления о Современной Физике
- Восстановление потенциала Шрёдингера: новый численный подход
- Спектральная оптимизация: новый подход к созданию квантовых состояний
- Квантовые Иллюзии и Практический Реализм
- Укрощение квантовой неопределенности: новый подход к моделированию
2025-12-22 21:07