Соучредитель Ethereum Виталик Бутерин разработал систему конфиденциальности с открытым исходным кодом для ИИ-агентов, которая сочетает маршрутизацию Tor, анонимные платежи и локальную обработку запросов, чтобы уменьшить раскрытие пользовательской информации при доступе к большим языковым моделям.
Краткое содержание
- Виталик Бутерин разработал систему конфиденциальности ИИ с открытым исходным кодом, которая сочетает маршрутизацию Tor, платежи zkAPI и локальное переписывание запросов.
- Каждый разговор с ИИ использует отдельную цепь Tor, к которой добавляется случайный маскировочный трафик, чтобы запросы было труднее отследить.
- Система работает через интерфейс, совместимый с OpenAI, и использует ограничения песочницы для маршрутизации сетевой активности через Tor.
- Бутерин сказал, что установка становится пригодной для использования, но признал более медленное время отклика и слабость против скоординированного анализа трафика.
- Он ожидает более дешёвые затраты на внесение и вывод средств zkAPI в основной сети Ethereum, хотя дата развёртывания не подтверждена.
В посте на X Бутерин сказал, что создал «параноидальный режим» для своей обвязки ИИ-агента pi, используя zkAPI, случайный маскировочный трафик и локальную языковую модель для переписывания запросов до того, как они достигнут внешнего поставщика ИИ.
Установка работает через демон, совместимый с OpenAI API, что позволяет функциям конфиденциальности действовать как отдельный слой между агентом и сервисом языковой модели.
Бутерин опубликовал соответствующий код на GitHub, хотя признал, что система вносит существенные задержки и остаётся уязвимой к некоторым формам анализа трафика.
Система конфиденциальности ИИ Виталика Бутерина использует отдельные цепи Tor
Согласно техническому описанию Бутерина, каждый разговор с ИИ получает отдельную цепь Tor, а запросы смешиваются со случайным маскировочным трафиком, чтобы сетевую активность было труднее различить.
Tor маршрутизирует интернет-трафик через несколько ретрансляторов, чтобы скрыть источник соединения. В реализации Бутерина отдельные цепи обеспечивают сетевую изоляцию между разговорами.
Дополнительный маскировочный трафик предназначен для того, чтобы наблюдателю было труднее идентифицировать фактические запросы ИИ на основе коммуникационных шаблонов.
Конфиденциальность платежей обеспечивается через zkAPI, который, по словам Бутерина, не позволяет пользователям раскрывать свою личность через платёжную информацию при доступе к сервисам ИИ.
Система включает механизм локального переписывания запросов. Прежде чем запрос достигнет внешней языковой модели, другая модель, работающая на устройстве пользователя, обрабатывает исходный текст.
Бутерин описал эту функцию как схему «принеси свою локальную модель», позволяющую пользователям выбирать модель, ответственную за переписывание их запросов.
Согласно посту, его собственная установка использует qwen3.8-flash-next.
Локальное переписывание обеспечивает отдельный уровень защиты от компонентов сетевой маршрутизации и платежей. Однако Бутерин не утверждал, что переписанные запросы устраняют всякую возможность идентифицировать пользователя по информации, которую он отправляет.
Реализация объединяет эти функции внутри демона, поддерживающего интерфейс OpenAI API, что позволяет агенту отправлять запросы через обёртку конфиденциальности.
Ограничения песочницы добавляют ещё один уровень изоляции
Помимо сетевой маршрутизации и обработки запросов, Бутерин поместил обвязку агента pi в песочницу bubblewrap, или bwrap.
Bubblewrap — это утилита песочницы Linux, которая может ограничивать доступ программы к частям её операционной среды.
Бутерин сказал, что экспериментировал с технологией MicroVM как ещё одним вариантом изоляции, хотя в посте не утверждается, что установка MicroVM стала частью готовой реализации.
Песочница агента обёрнута в torsocks — утилиту, которая направляет поддерживаемые сетевые соединения через Tor.
По словам Бутерина, такая схема призвана гарантировать, что сетевая активность агента проходит через Tor, а не устанавливает прямые соединения.
Таким образом, техническое решение устраняет несколько отдельных источников потенциальной утечки информации, включая сетевые соединения, записи о платежах, содержимое запросов и среду, в которой работает ИИ-агент.
Бутерин продемонстрировал эту схему на простой исследовательской задаче и заявил, что программное обеспечение становится пригодным для практической работы.
«Это становится вполне пригодным для использования!» — написал он, признав при этом, что пользователи по-прежнему сталкиваются со значительными задержками.
Он особо отметил начало нового разговора как особенно медленную часть процесса.
В посте не приводились результаты бенчмарков, среднее время отклика или сравнение с незащищённой версией того же агента.
Защита Tor остаётся уязвимой для скоординированного анализа трафика
Несмотря на дополнительные меры приватности, Бутерин признал, что Tor не является идеальной сетью для разработанной им системы.
Он сказал, что случайный маскировочный трафик обеспечивает разумную защиту от пассивных наблюдателей, но указал на более сложную угрозу, связанную с сотрудничеством между поставщиком ИИ и охранным реле Tor.
Охранное реле — это первое реле, используемое клиентом Tor для входа в сеть.
В сценарии, описанном Бутериным, поставщик ИИ, работающий вместе с охранным реле, мог бы активно манипулировать временем запросов и ответов, чтобы выявлять закономерности в трафике.
По его оценке, такая координация сделала бы случайный маскировочный трафик существенно менее эффективным.
Бутерин утверждал, что приложения такого типа выиграли бы от специализированной микс-сети — сети приватности, предназначенной для того, чтобы затруднить связывание входящих и исходящих сообщений посредством анализа трафика.
Его предложенный подход предполагал бы более высокие требования к пропускной способности и постоянный маскировочный трафик, встроенный непосредственно в сеть.
Постоянный маскировочный трафик означал бы генерацию дополнительной сетевой активности даже тогда, когда пользователи не делают реальных запросов, вместо того чтобы полагаться только на случайно вставляемый трафик.
Бутерин не объявил о работающей реализации микс-сети и не предоставил графика её разработки.
В своих комментариях он описал эту сеть как потенциальное техническое улучшение по сравнению с текущей схемой на основе Tor, которую он охарактеризовал как несовершенное решение для защиты взаимодействий с ИИ.
Ожидается, что стоимость платежей zkAPI снизится в Ethereum
Бутерин завершил своё обновление отдельной новостью, касающейся стоимости использования zkAPI.
Он сказал, что значительно более дешёвые затраты на газ для депозитов и выводов средств через zkAPI скоро появятся в основной сети Ethereum.
В заявлении не указывалось ожидаемое снижение стоимости транзакций, механизм, обеспечивающий экономию, или дата развёртывания.
Депозиты и выводы средств отделены от сетевых функций приватности в обёртке агента, которая использует zkAPI для устранения возможности раскрытия личности через платежи.
В посте Бутерина не указано, какие внешние поставщики языковых моделей использовались в его демонстрации, и не раскрыта общая стоимость запуска объединённых инструментов приватности.
Объявленные изменения стоимости газа остаются в ожидании, и в посте не указана подтверждённая дата активации в основной сети.
Более ранняя работа над zkAPI даёт контекст для последнего эксперимента Бутерина
Последняя реализация следует за запуском 1 октября, осуществлённым Ethereum Foundation и Open Anonymity Project, которые представили zkAPI как платёжную систему для услуг с оплатой по мере использования.
Согласно техническому анонсу Фонда, пользователи вносят средства в хранилище Ethereum и авторизуют последующее использование API с помощью доказательств с нулевым разглашением.
Система может выдавать краткосрочные учётные данные API с лимитами расходов, позволяя одной авторизации покрывать несколько запросов в течение сессии.
Авторизация платежа и оперативная доставка обрабатываются отдельно. Платёжный сервис проверяет права на расходование средств, не получая доступ к диалогу, в то время как поставщик модели обрабатывает запрос, не получая данных о личности плательщика.
Фонд признал, что платёжный механизм не обеспечивает самостоятельного сокрытия IP-адресов или информации, содержащейся в запросах. Эти ограничения были рассмотрены 2 октября в анализе конфиденциальности zkAPI.
4 октября Бутерин протестировал трёхуровневую схему, используя личную информацию о здоровье и путешествиях для генерации рекомендаций по диете и физическим упражнениям.
Как ранее сообщал crypto.news, в более раннем эксперименте использовалась локальная модель Qwen для определения того, какой информацией следует делиться с удалёнными ИИ-сервисами. Бутерин сообщил о скорости обработки примерно 20–30 токенов в секунду и заявил, что предпочтительнее была бы скорость, превышающая 100 токенов в секунду.
Работа Ethereum над автономными агентами включает инфраструктуру идентификации ERC-8004, запуск которой в основной сети был запланирован на январь 2026 года. Стандарт предоставляет реестры для идентификации и репутации агентов — отдельная функция от приватной авторизации платежей, обрабатываемой zkAPI.
В последней публикации Бутерина описываются дополнительные меры контроля вокруг прежней схемы обеспечения конфиденциальности, включая Tor-цепочки для конкретных диалогов, случайный маскировочный трафик и ограничения песочницы.
