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备用：使用ZKPS的机密模型进行操作说明
解释被视为通过使其透明的方式来增强对机器学习（ML）模型的信任的一种方式。尽管最初是一种调试工具，但现在也被广泛提议证明基于ML的社会应用预测公平和敏感性（Langer等人）（Langer等人，2021; Smuha，2019年； K a astner等。，2021;冯·埃辛巴赫（Von Eschenbach），2021年；勒本，2023年； Karimi等。，2020年； Wachter等。，2017年； Liao＆Varshney，2021年）和法规（解释权（Wikipedia con-trigutors，2025））。但是，如（Bordt等人，2022年），其中许多用例都在对抗性中是对抗性的，在这种情况下，参与方的利益不一致，并受到激励以操纵解释以实现其目的。例如，一家基于ML模型的预测拒绝向申请人贷款的银行有一个令人讨厌的人将无可争议的解释退还给申请人
解锁用户隐私：以隐私为中心的加密货币框架，用于使用零知识证明（ZKPS）隐藏交易（ZKPS）
摘要在数字交易和分散的加密货币时代，确保用户隐私已成为最重要的问题。此摘要提出了一个开创性的框架，旨在通过隐藏以隐私为中心的加密货币来增强用户隐私。所提出的框架利用零知识证明（ZKP）的功能使用户能够在保留其隐私的同时进行交易。通过隐藏交易细节和参与者身份，该框架消除了交易信息泄漏的可能性。ZKP的利用可确保交易的完整性在同时保护用户隐私的同时保持交易的完整性。本摘要探讨了框架的基本原理，并突出了其对加密货币领域增强用户隐私的潜在影响。新颖的框架具有彻底改变隐私在数字交易中的方式，为以隐私为中心的加密货币树立新标准。关键字：隐私；加密货币；零知识证明（ZKP）;交易隐藏；用户