Ethereum zielt auf KI-Datenschutz mit zkAPI für anonyme API-Zahlungen ab

Die Ethereum Foundation (EF) ist mit einer krypto-nativen Lösung eingeschritten; ihr neues zkAPI-System ermöglicht es Nutzern, Transaktionen für KI-Modelle und abrechnungsbasierte APIs unter einem vollständigen Schleier der Anonymität abzuwickeln.

Historisch gesehen waren Nutzer gezwungen, ihre Kreditkarte oder API-Schlüssel mit jeder Anfrage zu verknüpfen – ein System, das als anfällig kritisiert wurde, da es den Prompt-Verlauf an Infrastrukturanbieter offenlegte.

Laut der Ethereum Foundation ist dieses Problem jedoch in der neuen Architektur gelöst, da die Ausgabenautorisierung lokal mithilfe kryptografischer Notizen erfolgt. Sie hat die Technologie gemeinsam mit dem Open Anonymity (OA) Project entwickelt.

Die zkAPI-Technologie wird Zahlungen von der Benutzeridentität trennen

In einem am Donnerstag veröffentlichten Blogbeitrag betonte die Ethereum Foundation erkannte die tief verwurzelten Datenschutzmängel, die in der modernen Technikarchitektur eingebaut sind. Unter dem aktuellen Landschaftsbild „verweist Ihr API-Schlüssel auf ein Konto, das Konto auf eine Zahlungsmethode und jeder von Ihnen gesendete Prompt wird zum Protokoll hinzugefügt, das beiden zugeordnet ist“, hieß es darin.

Trotzdem behauptete sie weiter, dass Zahlungen dank der zkAPI-Technologie vollständig von der Identität entkoppelt werden. Dieser Prozess beginnt mit einer einzigen standardisierten Transaktion, bei der ein Benutzer Gelder als Guthaben-Einzahlung, wie ETH oder USDC, in den Vault-Vertrag auf Ethereum einzahlt. Es wird zu rein digitalem Geld, das vom Benutzer vollständig ausgegeben werden kann, aber nicht seiner Identität oder früheren Einzahlungsaktivitäten zugeordnet werden kann.

Der Autorisierungsprozess findet ebenfalls ausschließlich clientseitig statt. Eine Zero-Knowledge-Beweis wird lokal erstellt, was beweist, dass die Transaktion unter die private Notiz fällt, ohne den Staat preiszugeben. Noch wichtiger ist, dass ein einzelner ZK-Beweis sowohl eine einzelne Transaktion als auch eine gesamte Sitzung verifizieren kann, gemäß der EF.

Darüber hinaus verwendet die Architektur eine einzigartige Seriennummer, bekannt als Nullifier, um den Ausgabeprozess zu sichern. Bei Versuchen des Doppeleinsatzes wird das System einfach einen doppelten Nullifier erkennen, ohne Benutzerinformationen preiszugeben.

Außerdem sind die Standard-APIs von OpenAI und Ollama ebenfalls lokal verfügbar, sodass bestehende KI-Anwendungen, Editoren und Chat-Clients über localhost darauf zugreifen können.

Ken Liu, ein Doktorand der Informatik an der Stanford University, der am Open Anonymity Project arbeitet, sagte zum neuen System: „Es ist wie eine Verallgemeinerung von OA unlinkable inference, die auch Zahlungen abstrahiert.“

zkAPI könnte die Privatsphäre für KI-Dienste neu gestalten

Die Entwicklung könnte insbesondere relevant werden, da KI-Anwendungen zunehmend auf bezahlte Inferenz und abrechnungsbasierte Dienste angewiesen sind. Anstatt Nutzer zu zwingen, Konten bei einzelnen KI-Anbietern zu führen, schafft zkAPI eine Zahlungsschicht, die es Anwendungen potenziell ermöglicht, für die Nutzung zu bezahlen, ohne die Identität hinter jeder Anfrage preiszugeben.

Diese Unterscheidung ist wichtig, da KI-Interaktionen hochsensible Informationen enthalten können. Prompts können persönliche Details, Geschäftsstrategien, proprietären Code, Finanzinformationen oder andere private Daten preisgeben.

Wenn die API-Nutzung mit einem persistenten Konto oder einer Zahlungsmethode verknüpft werden kann, sind Infrastrukturanbieter möglicherweise in der Lage, detaillierte Aufzeichnungen zu diesen Aktivitäten zu erstellen.

Der Ansatz der Ethereum Foundation zielt darauf ab, diese Verknüpfung aufzuheben, indem das Zahlungsdatum unabhängig von der Identität des Nutzers gestaltet wird. Nutzer können ein privates Guthaben aufladen und Ausgaben autorisieren, ohne dem Diensteanbieter wiederholt herkömmliche Kontozugangsdaten vorlegen zu müssen.

Die Architektur könnte auch die Integration datenschutzfreundlicher Zahlungen in bestehende Anwendungen erleichtern. Da zkAPI über localhost standardisierte Schnittstellen für Dienste wie OpenAI und Ollama bereitstellt, müssen Entwickler ihre KI-Anwendungen nicht zwingend von Grund auf neu gestalten. Stattdessen kann die Datenschicht zwischen der Anwendung und dem zugrunde liegenden API-Dienst eingefügt werden.

Die Technologie befindet sich jedoch noch in einer frühen Entwicklungsphase, weshalb ihre breitere Akzeptanz von der Integration durch Entwickler, der Nachfrage seitens der Nutzer, der Unterstützung der Infrastruktur sowie der Leistungsfähigkeit des Systems bei steigendem Transaktionsvolumen abhängt.

Ethereum zielt auf Entwicklungen im Bereich der Netzwerkskalierbarkeit und der Benutzererfahrung ab

Die Ethereum Foundation war zuvor ankündigte Prioritäten des Protokolls für 2026. Die technische Roadmap positioniert die unmittelbare Entwicklung des Ökosystems auf einem dreifachen Ansatz: Netzwerkskalierung, Verbesserungen der Benutzererfahrung und Stärkungen der Layer-1-Architektur.

Rückblickend haben Ethereum-Entwickler bereits mit der Implementierung quantensicherer kryptografischer Algorithmen in den Ausführungs- und Konsensschichten begonnen und so das Fundament für vollständige Quantenresistenz bis 2029 gelegt. Darüber hinaus liegt das für das Netzwerk im Jahr 2026 angestrebte Gas-Limit bei mehr als 100 Millionen.

Im November berichtete der Ethereum-Pädagoge Anthony Sassano, dass 180 Millionen das ideale Jahresziel darstellt, auch wenn dies nicht das bestmögliche Ergebnis wäre. Im Jahr 2025 wurde das Ethereum-Gas-Limit dank der Pectra- und Fusaka-Upgrades auf 60 Millionen erhöht.

Auch der Oktober ist für die Implementierung von Glamsterdam auf der Ethereum-Blockchain vorgesehen, was als einer der größten Meilensteine für das Netzwerk seit dem Merge im Jahr 2022 gilt. Das Upgrade wird zweischichtig umgesetzt und besteht aus dem „Amsterdam“-Update für die Ausführungsschicht sowie dem „Gloas“-Update für die Konsensschicht.

Was die Ausführung betrifft, wird Amsterdam Parallel Processing einführen. Wie der Name schon sagt, ändert sich dabei die Execution Layer, um Transaktionen parallel statt sequenziell abzuwickeln – ähnlich wie beim Bezahlen an mehreren Kassen in einem Supermarkt.