隱私 × 合規 × ZKML：亞洲監管三角格局的密碼學新解

三個看起來八竿子打不著的概念

老實說，我一開始也覺得這三個東西硬湊在一起挺奇怪的。

Privacy（隱私）告訴你：「嘿，你的交易記錄別人看不見。」

Compliance（合規）告訴你：「等等，監管機構說要看見。」

ZKML（零知識機器學習）告訴你：「我證明這個 AI 模型沒亂來，但我不會告訴你它怎麼運作的。」

這三個東西怎麼可能同時滿足？

結果密碼學給了個讓人下巴掉下來的回答：可以，全都給你安排上。

先把基本概念搞清楚

什麼是 ZKML？

ZKML 的全稱是 Zero-Knowledge Machine Learning，翻譯成中文就是「零知識機器學習」。這名字聽起來很唬人，但其實概念很簡單：

傳統的機器學習驗證是這樣的：

1. 模型跑完了，說：「這個交易看起來很可疑」
2. 你問：「你怎麼判斷的？」
3. 模型：「我不能告訴你，這是我的商業機密」

ZKML 的做法是這樣的：

1. 模型跑完了，說：「這個交易看起來很可疑（我有 ZK 證明）」
2. 你問：「你怎麼判斷的？」
3. 模型：「我不能告訴你我的模型參數，但我可以證明我的計算過程是正確的」
4. 你：「行吧，那就相信你」

這個「不透露答案，但證明答案是對的」的做法，就是零知識證明的核心。

為什麼 ZKML 和隱私合規扯上關係？

這就要說到一個老大難問題了——區塊鏈上的「信用評估」和「風險控制」。

舉個例子：

某個 DeFi 借貸平台想根據用戶的「信用狀況」來決定借貸額度。傳統做法是：

• 需要用戶提交 KYC 資料
• 需要第三方徵信機構
• 用戶的隱私全都暴露了

有了 ZKML，局面就不一樣了：

┌─────────────┐     ┌──────────────┐     ┌─────────────┐
│  用戶錢包   │ --> │  ZKML 模型   │ --> │  借貸協議   │
│ (無 KYC)    │     │ (運行在鏈上)  │     │ (不知道身份) │
└─────────────┘     └──────────────┘     └─────────────┘
                           │
                           v
                    ┌──────────────┐
                    │  ZK 證明     │
                    │「這個錢包     │
                    │  信用分 > 70  │
                    │  且計算無誤」  │
                    └──────────────┘

用戶不需要暴露自己的真實身份，也不需要交出交易歷史，ZKML 模型就能給出一個「信用評估結果」和「這個結果是正確計算得出」的證明。

這不就是監管機構一直想要的嗎——既保護隱私，又保留監管能力。

亞洲監管的三角格局

說到亞洲的監管格局，用「複雜」兩個字都算輕的。

台灣：鼓勵創新，謹慎合規

台灣的監管邏輯大概是這樣的：

「加密貨幣是新技術，我們支持。但洗錢是壞事，我們反對。所以你們（項目方）自己想辦法解決這個矛盾。」

金管會在 2024 年推出的 VASP 登記制度，核心要求就三條：

1. 要有洗錢防制計畫
2. 要能配合調查
3. 要保存交易紀錄

問題來了——傳統的區塊鏈交易紀錄是公開的，但用戶隱私怎麼辦？ZKML 的出現剛好填補了這個空白。

台灣本土一個叫 GOLIA 的項目就採用了 ZKML 做信用評估。他們的模型跑在鏈上，輸入是加密的錢包行為數據，輸出只有一個「信用分數」和 ZK 證明。監管機構想查？沒問題，拿著法院命令來調取「這筆借貸的 ZK 證明」，你可以確認這筆借貸是經過信用審核的，但你看不到借款人的真實身份和詳細交易記錄。

金管會對這種模式表示「有興趣研究」，但尚未有明確的監管框架。

日本：嚴格監管，但願意接受新技術

日本的情況比較特殊。

FSA（金融廳）2024 年正式禁止隱私幣在登記交易所交易。這件事在加密圈引發了不小的討論——隱私技術真的和 AML/CFT 不兼容嗎？

結果日本人自己給出了答案：不完全是。

2025 年，東京大學和 ANA（日本最大航空公司）合作了一個 ZKML 試點項目。這個項目的目標是：用零知識證明來驗證乘客的身份，而不暴露乘客的詳細資訊。

具體流程大概是：

1. 乘客在 App 裡輸入個人資訊
2. ZKML 模型在本地設備上跑，生成一個「身份驗證 ZK 證明」
3. 安檢人員只需要驗證 Z�證明，不需要看到護照內容
4. 乘客的隱私得到保護，但政府能驗證身份真實性

FSA 對這個項目開了綠燈，理由是：「這種技術可能在反洗錢和隱私保護之間找到平衡點。」

這算是日本監管機構對 ZKML 技術的首次正式認可。

韓國：個案認定，沒有標準答案

韓國的監管風格一貫是「先動手再說」。

FSC（金融委員會）2024 年到 2026 年初對 12 個涉及隱私的區塊鏈項目進行了調查。結果很有意思：

• 4 個項目因為「無法配合調查」被處罰
• 3 個項目因為「主動提供 ZK 證明協助調查」而被認定合規
• 5 個項目仍在協商中

那個被認定合規的項目叫 KAIROS。他們的做法是：

┌────────────────┐
│  AML 審查     │  <-- 韓國 FSC 要求的
└───────┬────────┘
        │
        v
┌────────────────┐
│  ZKML 模型    │  <-- 對交易進行風險評估
│  (鏈上運行)   │
└───────┬────────┘
        │
        v
┌────────────────┐
│  ZK 證明       │  <-- 證明「這筆交易已通過 AML 審查」
└───────┬────────┘
        │
        v
┌────────────────┐
│  DeFi 協議    │
└────────────────┘

FSC 的評價是：「雖然模型細節我們看不到，但有了 ZK 證明，至少可以確認 AML 流程確實被執行了。這比什麼都沒有強。」

香港：最開放的姿態

如果要說哪個亞洲金融中心對 ZKML 最友好，那一定是香港。

SFC（證監會）2025 年的 VATP 牌照指南裡，明確提到了「零知識證明技術可作為合規技術方案之一」。這句話看似輕描淡寫，但意義重大——等於是官方給 ZKML 開了綠燈。

再加上香港本身沒有隱私幣禁令，所以在香港運營的隱私相關項目數量直線上升。

根據 DeFi Llama 2026 年 Q1 的數據：

香港的數據鶴立雞群，這和他們開放的監管態度是分不開的。

ZKML 怎麼同時滿足隱私和合規？

好了，說了這麼多背景，現在來點硬核的——ZKML 的技術原理。

基本架構

ZKML 的工作流程大概是這樣的：

# 偽代碼展示 ZKML 的基本流程
class ZKMLCreditScoring:
    def __init__(self, model_path, proving_key, verification_key):
        self.model = load_model(model_path)
        self.proving_key = proving_key
        self.verification_key = verification_key
    
    def generate_proof(self, private_data, public_input):
        """
        生成 ZK 證明
        private_data: 用戶的加密錢包數據
        public_input: 公開的風控參數
        """
        # Step 1: 在本地運行模型（用戶設備上）
        # 這個過程不需要暴露任何敏感數據
        private_output = self.model.predict(private_data)
        
        # Step 2: 將輸出轉換為電路輸入格式
        circuit_input = self.prepare_circuit(private_output, public_input)
        
        # Step 3: 生成 ZK 證明
        # 使用 zkSNARK 或 zkSTARK 證明電路執行正確性
        proof = generate_zk_proof(
            circuit=ML_CIRCUIT,
            input=circuit_input,
            proving_key=self.proving_key
        )
        
        return proof, public_input
    
    def verify_proof(self, proof, public_input):
        """
        驗證 ZK 證明
        任何人（包含監管機構）都可以執行這個步驟
        """
        return verify_zk_proof(
            circuit=ML_CIRCUIT,
            proof=proof,
            public_input=public_input,
            verification_key=self.verification_key
        )

模型訓練：FedML + ZK

ZKML 的麻煩之處在於：模型本身可能包含敏感信息。

比如一個信用評估模型，訓練數據來自真實用戶的借貸記錄。這些數據當然不能直接暴露，但模型訓練過程又需要用到這些數據。

解決方案是 Federated Learning（聯合學習）+ ZK：

# Federated Learning 流程
class FederatedCreditModel:
    def __init__(self):
        self.global_model = init_model()
    
    def train_round(self, client_data_chunks):
        """
        分布式訓練：一堆數據在各地點
        模型在各參與者本地訓練
        只有模型更新（梯度）被傳輸
        """
        local_updates = []
        
        for client_data in client_data_chunks:
            # 在本地設備上訓練
            local_model = copy(self.global_model)
            local_gradients = local_model.fit(client_data)
            
            # 對梯度進行加密
            encrypted_gradients = encrypt(local_gradients)
            local_updates.append(encrypted_gradients)
        
        # 聚合更新（只知道總體方向，不知道具體細節）
        global_update = aggregate(local_updates)
        self.global_model.apply_update(global_update)
        
        return self.global_model

然後，訓練好的模型需要被轉換為 ZK 電路。這一步叫做「ZKification」：

# 使用 ezkl 庫將 ONNX 模型轉換為 ZK 電路
$ ezkl compile-circuit -M model.onnx -O circuit.json

# 生成 proving key 和 verification key
$ ezkl setup -O circuit.json -K proving.key -V verification.key

# 導出 Solidity 驗證器
$ ezkl export-verifier -V verification.key -O Verifier.sol

實例：Aztec Connect 的 ZKML 方案

說到 ZKML 落地應用，不能不提 Aztec Network。

Aztec 是以太坊上專門做隱私交易的 Layer 2。他們 2025 年推出的 Aztec Connect 升級，加入了 ZKML 支援。

具體來說，用戶可以：

1. 在不暴露身份的情況下，提交錢包數據到 ZKML 模型
2. 模型在 Aztec 的隱私環境中運行
3. 只輸出「信用評估結果 + ZK 證明」
4. DeFi 協議根據結果決定是否批准借貸

// Aztec Connect 上的 ZKML 驗證合約（簡化版）
contract ZKMLVerifier {
    IVerifier public immutable verifier;
    
    // 評估參數
    uint256 public constant MIN_CREDIT_SCORE = 700;
    uint256 public constant MAX_DEBT_RATIO = 80;
    
    function evaluateAndLend(
        bytes calldata _zkProof,
        uint256 _creditScore,
        uint256 _debtRatio
    ) external {
        // 驗證 ZK 證明
        require(
            verifier.verifyProof(_zkProof),
            "Invalid ZKML proof"
        );
        
        // 公開輸出已經由 ZK 電路保證正確性
        // 這裡只需要檢查業務邏輯
        require(_creditScore >= MIN_CREDIT_SCORE, "Credit score too low");
        require(_debtRatio <= MAX_DEBT_RATIO, "Debt ratio too high");
        
        // 執行借貸邏輯
        _executeLending(msg.sender, _creditScore);
    }
}

根據 Aztec 2026 年 Q1 的數據：

• ZKML 信用評估服務的日均調用量：~12,000 次
• 平均驗證時間：~2.3 秒（鏈下驗證）
• 成功率：99.7%
• 用戶隱私投訴：0 宗

這個數據對監管機構來說很有說服力——ZKML 不僅技術上可行，而且用戶體驗也跟得上。

量化分析：ZKML 能否真正滿足 AML/CFT 要求？

光說概念不頂用，咱們用數據說話。

FATF 的「旅行規則」與 ZKML

FATF（防制洗錢金融行動工作組織）的「旅行規則」要求：

虛擬資產服務提供商在轉帳時，必須附加發送方和接收方的身份資訊。

問題來了——如果用戶用隱私協議，這個要求怎麼滿足？

傳統答案是「無法滿足」。ZKML 的答案是「變通滿足」：

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    旅行規則合規                      │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                     │
│  發送方 VAASP ──[旅行者規則數據]──> 接收方 VAASP    │
│       │                                    │       │
│       v                                    v       │
│  [ZKML 驗證]                         [ZKML 驗證]   │
│  身份真實性？                        帳戶存在？    │
│  資金來源？                          是否制裁名單？ │
│                                                     │
│  監管機構可驗證：「這筆轉帳已通過 AML 審查」        │
│  但看不到：「張三轉了 5 ETH 給李四」              │
│                                                     │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

實際測試數據（來自 2025 年的多機構聯合試點）：

這個數據讓不少監管機構眼前一亮——合規成本降低了 97%，隱私保護反而提高了。這不是 win-win 是什麼？

各國對 ZKML 合規性的認定

挑戰與局限性

說了這麼多 ZKML 的好話，也得潑點冷水。

技術挑戰

電路複雜度

ZK 電路的複雜度和模型大小成正比。一個有 100 萬參數的神經網路，轉換為 ZK 電路後可能變成一個「超級大電路」，proving 時間可能長達幾分鐘甚至幾小時。

目前的優化方向：

• 模型蒸餾（Model Distillation）：訓練更小但等效的模型
• 電路優化（Circuit Optimization）：減少電路門數量
• 硬體加速（Hardware Acceleration）：使用 GPU/FPGA 加速 proving

信任假設

ZKML 方案的安全性基於一個假設：「ZK 證明是正確的」。但如果模型本身有漏洞，或者電路實現有 bug，那 ZK 證明可能驗證了一個錯誤的結論。

解決方案：第三方審計 + 形式化驗證。但成本不低。

監管挑戰

法律灰色地帶

ZKML 在某些司法管轄區可能處於法律灰色地帶。比如：

• 韓國的「特定金融情報法」要求服務提供商能夠「識別用戶」。ZKML 方案在嚴格解釋下可能不滿足這個要求。
• 日本的「加密資產取引業者」規定要求記錄所有交易細節。ZKML 方案可能無法提供完整的交易細節。

跨境執法

假設一個香港的 ZKML 服務被用於韓國的洗錢活動。韓國監管機構想調查，需要向香港的服務提供商索取證據。但 ZKML 的特性決定了——提供商可能根本看不到交易細節，無法提供監管機構想要的數據。

這個問題目前沒有好的解決方案，需要國際間的監管協調。

未來展望

展望 2026 年之後，ZKML 在亞洲的發展可能會經歷幾個階段：

階段一：試點擴展（2026-2027）

目前 ZKML 的應用還處於早期試點階段。預計到 2027 年，隨著技術成熟和成本下降，試點項目會大幅增加。

關注重點：

• 香港和新加坡的監管沙盒項目
• 台灣本土金融機構的 ZKML 採用
• 日本的跨境支付 ZKML 方案

階段二：標準化（2027-2028）

隨著試點項目增多，各國監管機構會開始討論 ZKML 的標準化問題。

可能的標準化方向：

• ZK 電路的驗證標準
• ZKML 模型的審計標準
• 跨司法管轄區的 ZKML 合規互認

階段三：主流採用（2028-2030）

如果一切順利，ZKML 可能成為金融合規的標準配置。

屆時的場景可能是：

• 所有金融交易默認經過 ZKML 風控
• 隱私成為基本人權而非特權
• 監管機構在保護隱私的前提下依然能執行 AML/CFT
• 去中心化金融和合規監管和諧共存

結語

回頭看看一開始的問題：Privacy、Compliance、ZKML 這三個概念，怎麼可能同時滿足？

現在我覺得，答案是「通過重新定義問題」。

過去的思路是：「既要保護隱私，又要滿足監管，這是矛盾的。」

ZKML 的思路是：「不讓你看過程，但讓你相信結果；不讓你看到身份，但讓你驗證合規。」

這不是回避問題，而是用密碼學的方式重新定義了問題的本質。

亞洲各國的監管機構，儘管立場各異，但都開始意識到 ZKML 的潛力。香港最開放，日本願意嘗試，韓國謹慎個案，台灣觀望學習。

未來會怎樣？我不知道。但至少現在，黑暗中有一絲光亮。

相關參考資料

ZKML 相關開源項目

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資料截止日期：2026 年 3 月 28 日