Les zk-SNARKs ( ZKP ), en tant qu'innovation importante dans le domaine de la blockchain, ont récemment suscité une large attention et des recherches. Cet article propose un examen systématique de près de quarante ans de développement de la technologie des zk-SNARKs, en analysant principalement les principes de conception et les méthodes d'application des technologies de zk-SNARKs basées sur des circuits, ainsi que des modèles tels que ZKVM et ZKEVM. L'article présente également le mécanisme de fonctionnement et les orientations d'optimisation de ZK Rollup en tant que solution d'extension Layer 2, ainsi que les derniers progrès en matière d'accélération matérielle et de solutions hybrides. Enfin, cet article envisage des concepts émergents tels que ZKCoprocessor, ZKML et ZKThreads, et explore leur potentiel pour améliorer l'efficacité, la sécurité et la protection de la vie privée des systèmes blockchain.
Table des matières
I. Fondamentaux des zk-SNARKs
Deux, zk-SNARKs non interactifs
Trois, preuve de connaissance nulle basée sur des circuits
Quatre, modèle zk-SNARKs
Cinq, aperçu et développement des zk-SNARKs virtuels
Six, aperçu et développement de la machine virtuelle Ethereum à connaissance nulle
Sept, aperçu et développement des solutions de réseau de deuxième couche basées sur les zk-SNARKs.
Huit, les directions futures du zk-SNARKs.
Neuf, conclusion
I. Connaissances de base sur zk-SNARKs
1. Aperçu
zk-SNARKs(Zero-Knowledge Proof, ZKP) a été proposé pour la première fois par Goldwasser, Micali et Rackoff en 1985. Il s'agit d'un protocole qui permet de vérifier la validité de certaines propositions sans révéler d'informations supplémentaires. Les ZKP possèdent trois caractéristiques fondamentales : la complétude, la fiabilité et la propriété de zéro connaissance.
L'idée centrale des zk-SNARKs est que le prouveur peut prouver au vérificateur qu'il possède une certaine information sans avoir à révéler le contenu spécifique de cette information au vérificateur. Cette caractéristique fait des zk-SNARKs un élément clé dans la protection de la vie privée et l'amélioration de l'évolutivité de la blockchain, devenant ainsi un point focal de la recherche académique et des applications industrielles.
2. zk-SNARKs exemple
Voici un exemple simple de zk-SNARKs, utilisé pour vérifier si le prouveur possède un certain nombre secret, sans afficher directement ce nombre :
Configuration : le prouveur choisit deux grands nombres premiers p et q, calcule n = p * q, et calcule v = s^2 mod n(s étant le nombre secret ).
Défi : le validateur choisit au hasard un bit a(0 ou 1) à envoyer au prouveur.
Réponse : Le prouveur calcule la réponse g en fonction de la valeur de a. Si a=0, g = r ; si a=1, g = r * s mod n.
Vérification : le vérificateur vérifie si g^2 mod n est égal à x( lorsque a=0) ou x * v mod n( lorsque a=1).
En répétant ce processus plusieurs fois, il est possible de réduire considérablement la probabilité que le prouveur trompe le vérificateur par chance.
Deux, zk-SNARKs non interactifs
1. Contexte
Les zk-SNARKs traditionnels nécessitent généralement plusieurs échanges. Cependant, dans certaines situations d'application, comme les transactions instantanées ou les votes, plusieurs échanges ne sont pas réalisables. Les preuves de connaissance nulle non interactives (NIZK) ont été développées pour résoudre ce problème.
2. Proposition des NIZK
Blum, Feldman et Micali ont introduit le concept de NIZK en 1988. La preuve NIZK se divise en trois étapes : mise en place, calcul et vérification. La phase de mise en place introduit le concept de chaîne de référence publique (CRS), qui sert de base pour les étapes de calcul et de vérification suivantes.
3. Transformation Fiat-Shamir
La transformation Fiat-Shamir est une méthode qui convertit une preuve de connaissance zéro interactive en une preuve non interactive. Cette méthode utilise des fonctions de hachage pour remplacer une partie de la randomité et de l'interactivité, simplifiant ainsi considérablement le processus de preuve.
4. Autres recherches
Les recherches de Jens Groth et al. ont considérablement avancé l'application des NIZK dans la cryptographie et la technologie blockchain. Ils ont proposé un système de preuve à connaissance nulle non interactive parfait adapté à tout langage NP, et ont réalisé des progrès significatifs en matière d'efficacité et de sécurité.
De plus, les preuves de connaissance zéro non interactives de certains validateurs, ainsi que les méthodes basées sur des modèles d'enregistrement de clés, offrent de nouvelles perspectives pour le développement des NIZK.
Trois, preuve de connaissance nulle basée sur des circuits
1. Contexte
Les systèmes de zk-SNARKs basés sur des circuits montrent des avantages lors du traitement de certains types de tâches de calcul, en particulier dans des scénarios nécessitant une forte parallélisation.
2. Concepts et caractéristiques de base des modèles de circuits
Les modèles de circuits se divisent principalement en deux grandes catégories : les circuits arithmétiques et les circuits logiques. Les circuits arithmétiques sont composés de portes d'addition et de multiplication, adaptés aux calculs numériques complexes ; les circuits logiques sont constitués de portes logiques de base, adaptés à l'exécution de jugements logiques simples et de calculs binaires.
3. Conception et application de circuits dans les zk-SNARKs
Dans un système de zk-SNARKs, le processus de conception de circuits implique d'exprimer le problème à prouver sous forme de circuit, puis de convertir le circuit en une représentation polynomiale. Ce processus comprend des étapes telles que la représentation du problème, l'optimisation du circuit, la conversion polynomiale et la génération de chaînes de référence publiques.
4. Défauts et défis potentiels
Les principaux défis auxquels sont confrontées les preuves à connaissance nulle basées sur des circuits incluent la complexité et l'échelle des circuits, la difficulté d'optimisation, et l'adaptabilité à des tâches de calcul spécifiques. Les directions pour résoudre ces problèmes incluent des techniques de compression de circuits, un design modulaire et un accélérateur matériel.
Quatre, zk-SNARKs
1. Modèles d'algorithmes courants
zkSNARKs modèle : proposé par Bitansky et al. en 2011, est un mécanisme de preuve à connaissance nulle amélioré.
Modèle Ben-Sasson : un modèle zk-SNARK pour l'exécution de programmes sur l'architecture RISC de von Neumann.
Modèle Pinocchio : un ensemble complet de génération de preuves à divulgation nulle d'information non interactive, comprenant un compilateur avancé et des programmes arithmétiques secondaires (QAPs).
Modèle Bulletproofs : Pas besoin de configuration de confiance, la taille de la preuve augmente logarithmiquement avec la taille de la valeur de témoignage.
Modèle Ligero : un modèle de preuve à connaissance zéro léger, dont la complexité de communication est proportionnelle à la racine carrée de la taille du circuit de vérification.
2. Schéma basé sur le PCP linéaire et le problème du logarithme discret
Ces solutions incluent les modèles Groth16, Sonic, PLONK, etc., basés sur le couplage de courbes elliptiques et des programmes arithmétiques quadratiques, fournissant un système de preuve à connaissance nulle non interactif efficace.
3. Proposition basée sur la preuve des gens ordinaires
"Preuve de personne ordinaire" a été proposée par Goldwasser, Kalai et Rothblum, et s'applique à un large éventail de problèmes. Les schémas représentatifs incluent le modèle Hyrax, le modèle Libra et le modèle Spartan.
4. Preuve vérifiable probabiliste basée sur le ( PCP ) zk-SNARKs
Ces types de schémas incluent les modèles STARK, Aurora, Succinct Aurora et Fractal, qui présentent généralement des caractéristiques de configuration transparente et de sécurité post-quantique.
5. Catégorisation de la phase de configuration de la construction de preuve générale CPC(
Les systèmes de zk-SNARKs peuvent être divisés en trois générations : la première génération nécessite une configuration de confiance distincte pour chaque circuit ; la deuxième génération nécessite une configuration initiale unique pour tous les circuits ; la troisième génération ne nécessite pas de configuration de confiance.
Cinq, aperçu et développement des zk-SNARKs
) 1. Contexte
zk-SNARKs###ZKVM( est une machine virtuelle axée sur les zk-SNARKs, qui étend les fonctionnalités des VM traditionnelles et permet de réduire de manière généralisée le seuil de développement des circuits zk-SNARKs.
) 2. Catégorie ZKVM existante
Principalement divisé en trois catégories :
Types de ZKVM mainstream : comme RISCZero, PolygonMiden, zkWASM, etc.
ZKVM équivalent EVM : spécialement conçu pour être compatible avec la machine virtuelle Ethereum ###EVM(.
zk-SNARKs optimisés de type ZKVM : tels que Cairo-VM, Valida, TinyRAM, etc.
) 3. Paradigmes front-end et back-end
Les systèmes ZKP peuvent généralement être divisés en deux parties : la partie frontend### et la partie backend(. Le frontend utilise principalement des langages de bas niveau pour représenter des langages de haut niveau, tandis que le backend convertit les circuits décrits en langage de bas niveau construits par le frontend en générant des preuves et en vérifiant leur validité.
) 4. Avantages et inconvénients du paradigme ZKVM
Les avantages comprennent l'utilisation de l'architecture d'instructions existante, le support de plusieurs programmes par un seul circuit, des circuits à structure répétée, etc. Les inconvénients incluent les coûts liés à la généralité, le coût élevé de certaines opérations, le coût élevé des preuves, etc.
VI. Aperçu et développement des zk-SNARKs sur la machine virtuelle Ethereum
( 1. Contexte
zk-SNARKs Ethereum Virtual Machine ) ZKEVM ### est spécialement conçu pour Ethereum, principalement utilisé pour vérifier l'exécution correcte des contrats intelligents tout en protégeant la confidentialité des transactions.
2. Le fonctionnement de ZKEVM
Le flux de travail de ZKEVM comprend des étapes telles que le traitement par le programme de nœud, la génération de preuves zk-SNARKs, l'agrégation des preuves et l'envoi au contrat L1.
( 3. Le processus de mise en œuvre de ZKEVM
Cela comprend principalement des étapes telles que l'obtention de données, le traitement des données, la génération de preuves, la preuve récursive et la soumission de preuves.
) 4. Les caractéristiques de ZKEVM
Les principales caractéristiques de ZKEVM incluent l'amélioration de la capacité de traitement des transactions, la protection de la vie privée et la vérification efficace.
Sept, aperçu et développement des solutions de réseau de couche deux à base de zk-SNARKs
1. Contexte
Les solutions de réseau de couche 2 à zéro connaissance ### ZK Rollup ### sont des solutions d'extension d'Ethereum basées sur les zk-SNARKs, visant à améliorer l'efficacité du traitement des transactions et à réduire les coûts.
2. Mécanisme de fonctionnement des ZK Rollup
Les ZK Rollups réduisent considérablement l'utilisation des ressources de calcul sur la chaîne principale d'Ethereum en exécutant des transactions hors chaîne et en générant des preuves de validité.
( 3. Les orientations d'optimisation des ZK Rollups
Les principales orientations d'optimisation comprennent :
Optimiser le calcul des algorithmes de chiffrement
Mélange d'Optimistic et de zk-SNARKs Rollup
Développer un ZK EVM dédié
Optimisation matérielle
Huit, les directions futures du zk-SNARKs
) 1. Accélérer le développement de l'environnement de calcul
y compris le circuit intégré ZK-ASIC### et le coprocesseur ZKCoprocessor###, visant à améliorer l'efficacité de calcul des zk-SNARKs.
2. Proposition et développement de zk-SNARKs
zk-SNARKs machine learning ( ZKML ) applique la technologie zk-SNARKs au domaine de l'apprentissage automatique, permettant de vérifier les résultats des calculs d'apprentissage automatique sans divulguer les détails des données ou des modèles.
( 3. Développements liés à la technologie d'extension des zk-SNARKs
La proposition des concepts de ZKThreads et de ZK Sharding vise à combiner les zk-SNARKs et la technologie de sharding pour améliorer l'évolutivité et la personnalisation de la blockchain.
) 4. Le développement de l'interopérabilité des zk-SNARKs
L'introduction des ZK State Channels et du ZK Omnichain Interoperability Protocol vise à réaliser l'interopérabilité des actifs et des données inter-chaînes basée sur les zk-SNARKs.
Neuf, Conclusion
La technologie des zk-SNARKs montre un potentiel énorme dans le domaine de la blockchain, notamment en matière d'amélioration de la protection de la vie privée et de la capacité de traitement. Grâce à une analyse des dernières technologies et des tendances de développement, cet article offre une perspective complète pour comprendre et appliquer la technologie des zk-SNARKs, mettant en lumière son rôle essentiel dans l'amélioration de l'efficacité et de la sécurité des systèmes blockchain. À l'avenir, avec les avancées supplémentaires en matière d'accélération matérielle, d'algorithmes dédiés et d'interopérabilité entre chaînes, la technologie des zk-SNARKs est appelée à jouer un rôle clé dans des scénarios d'application plus larges.
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GateUser-ccc36bc5
· 08-08 14:00
Faire semblant d'être académique demande des neurones.
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WhaleMistaker
· 08-05 20:01
Vous avez dit que zk était vraiment bon, n'est-ce pas ?
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gas_fee_therapist
· 08-05 17:05
zk est vraiment incroyable, cette année c'est une grande explosion.
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PensionDestroyer
· 08-05 16:47
La technologie zk, c'est l'avenir. Ceux qui comprennent, comprennent.
Analyse complète de la technologie zk-SNARKs : des bases au développement futur
zk-SNARKs technique overview and future prospects
Résumé
Les zk-SNARKs ( ZKP ), en tant qu'innovation importante dans le domaine de la blockchain, ont récemment suscité une large attention et des recherches. Cet article propose un examen systématique de près de quarante ans de développement de la technologie des zk-SNARKs, en analysant principalement les principes de conception et les méthodes d'application des technologies de zk-SNARKs basées sur des circuits, ainsi que des modèles tels que ZKVM et ZKEVM. L'article présente également le mécanisme de fonctionnement et les orientations d'optimisation de ZK Rollup en tant que solution d'extension Layer 2, ainsi que les derniers progrès en matière d'accélération matérielle et de solutions hybrides. Enfin, cet article envisage des concepts émergents tels que ZKCoprocessor, ZKML et ZKThreads, et explore leur potentiel pour améliorer l'efficacité, la sécurité et la protection de la vie privée des systèmes blockchain.
Table des matières
I. Fondamentaux des zk-SNARKs Deux, zk-SNARKs non interactifs Trois, preuve de connaissance nulle basée sur des circuits Quatre, modèle zk-SNARKs Cinq, aperçu et développement des zk-SNARKs virtuels Six, aperçu et développement de la machine virtuelle Ethereum à connaissance nulle Sept, aperçu et développement des solutions de réseau de deuxième couche basées sur les zk-SNARKs. Huit, les directions futures du zk-SNARKs. Neuf, conclusion
I. Connaissances de base sur zk-SNARKs
1. Aperçu
zk-SNARKs(Zero-Knowledge Proof, ZKP) a été proposé pour la première fois par Goldwasser, Micali et Rackoff en 1985. Il s'agit d'un protocole qui permet de vérifier la validité de certaines propositions sans révéler d'informations supplémentaires. Les ZKP possèdent trois caractéristiques fondamentales : la complétude, la fiabilité et la propriété de zéro connaissance.
L'idée centrale des zk-SNARKs est que le prouveur peut prouver au vérificateur qu'il possède une certaine information sans avoir à révéler le contenu spécifique de cette information au vérificateur. Cette caractéristique fait des zk-SNARKs un élément clé dans la protection de la vie privée et l'amélioration de l'évolutivité de la blockchain, devenant ainsi un point focal de la recherche académique et des applications industrielles.
2. zk-SNARKs exemple
Voici un exemple simple de zk-SNARKs, utilisé pour vérifier si le prouveur possède un certain nombre secret, sans afficher directement ce nombre :
Configuration : le prouveur choisit deux grands nombres premiers p et q, calcule n = p * q, et calcule v = s^2 mod n(s étant le nombre secret ).
Défi : le validateur choisit au hasard un bit a(0 ou 1) à envoyer au prouveur.
Réponse : Le prouveur calcule la réponse g en fonction de la valeur de a. Si a=0, g = r ; si a=1, g = r * s mod n.
Vérification : le vérificateur vérifie si g^2 mod n est égal à x( lorsque a=0) ou x * v mod n( lorsque a=1).
En répétant ce processus plusieurs fois, il est possible de réduire considérablement la probabilité que le prouveur trompe le vérificateur par chance.
Deux, zk-SNARKs non interactifs
1. Contexte
Les zk-SNARKs traditionnels nécessitent généralement plusieurs échanges. Cependant, dans certaines situations d'application, comme les transactions instantanées ou les votes, plusieurs échanges ne sont pas réalisables. Les preuves de connaissance nulle non interactives (NIZK) ont été développées pour résoudre ce problème.
2. Proposition des NIZK
Blum, Feldman et Micali ont introduit le concept de NIZK en 1988. La preuve NIZK se divise en trois étapes : mise en place, calcul et vérification. La phase de mise en place introduit le concept de chaîne de référence publique (CRS), qui sert de base pour les étapes de calcul et de vérification suivantes.
3. Transformation Fiat-Shamir
La transformation Fiat-Shamir est une méthode qui convertit une preuve de connaissance zéro interactive en une preuve non interactive. Cette méthode utilise des fonctions de hachage pour remplacer une partie de la randomité et de l'interactivité, simplifiant ainsi considérablement le processus de preuve.
4. Autres recherches
Les recherches de Jens Groth et al. ont considérablement avancé l'application des NIZK dans la cryptographie et la technologie blockchain. Ils ont proposé un système de preuve à connaissance nulle non interactive parfait adapté à tout langage NP, et ont réalisé des progrès significatifs en matière d'efficacité et de sécurité.
De plus, les preuves de connaissance zéro non interactives de certains validateurs, ainsi que les méthodes basées sur des modèles d'enregistrement de clés, offrent de nouvelles perspectives pour le développement des NIZK.
Trois, preuve de connaissance nulle basée sur des circuits
1. Contexte
Les systèmes de zk-SNARKs basés sur des circuits montrent des avantages lors du traitement de certains types de tâches de calcul, en particulier dans des scénarios nécessitant une forte parallélisation.
2. Concepts et caractéristiques de base des modèles de circuits
Les modèles de circuits se divisent principalement en deux grandes catégories : les circuits arithmétiques et les circuits logiques. Les circuits arithmétiques sont composés de portes d'addition et de multiplication, adaptés aux calculs numériques complexes ; les circuits logiques sont constitués de portes logiques de base, adaptés à l'exécution de jugements logiques simples et de calculs binaires.
3. Conception et application de circuits dans les zk-SNARKs
Dans un système de zk-SNARKs, le processus de conception de circuits implique d'exprimer le problème à prouver sous forme de circuit, puis de convertir le circuit en une représentation polynomiale. Ce processus comprend des étapes telles que la représentation du problème, l'optimisation du circuit, la conversion polynomiale et la génération de chaînes de référence publiques.
4. Défauts et défis potentiels
Les principaux défis auxquels sont confrontées les preuves à connaissance nulle basées sur des circuits incluent la complexité et l'échelle des circuits, la difficulté d'optimisation, et l'adaptabilité à des tâches de calcul spécifiques. Les directions pour résoudre ces problèmes incluent des techniques de compression de circuits, un design modulaire et un accélérateur matériel.
Quatre, zk-SNARKs
1. Modèles d'algorithmes courants
zkSNARKs modèle : proposé par Bitansky et al. en 2011, est un mécanisme de preuve à connaissance nulle amélioré.
Modèle Ben-Sasson : un modèle zk-SNARK pour l'exécution de programmes sur l'architecture RISC de von Neumann.
Modèle Pinocchio : un ensemble complet de génération de preuves à divulgation nulle d'information non interactive, comprenant un compilateur avancé et des programmes arithmétiques secondaires (QAPs).
Modèle Bulletproofs : Pas besoin de configuration de confiance, la taille de la preuve augmente logarithmiquement avec la taille de la valeur de témoignage.
Modèle Ligero : un modèle de preuve à connaissance zéro léger, dont la complexité de communication est proportionnelle à la racine carrée de la taille du circuit de vérification.
2. Schéma basé sur le PCP linéaire et le problème du logarithme discret
Ces solutions incluent les modèles Groth16, Sonic, PLONK, etc., basés sur le couplage de courbes elliptiques et des programmes arithmétiques quadratiques, fournissant un système de preuve à connaissance nulle non interactif efficace.
3. Proposition basée sur la preuve des gens ordinaires
"Preuve de personne ordinaire" a été proposée par Goldwasser, Kalai et Rothblum, et s'applique à un large éventail de problèmes. Les schémas représentatifs incluent le modèle Hyrax, le modèle Libra et le modèle Spartan.
4. Preuve vérifiable probabiliste basée sur le ( PCP ) zk-SNARKs
Ces types de schémas incluent les modèles STARK, Aurora, Succinct Aurora et Fractal, qui présentent généralement des caractéristiques de configuration transparente et de sécurité post-quantique.
5. Catégorisation de la phase de configuration de la construction de preuve générale CPC(
Les systèmes de zk-SNARKs peuvent être divisés en trois générations : la première génération nécessite une configuration de confiance distincte pour chaque circuit ; la deuxième génération nécessite une configuration initiale unique pour tous les circuits ; la troisième génération ne nécessite pas de configuration de confiance.
Cinq, aperçu et développement des zk-SNARKs
) 1. Contexte
zk-SNARKs###ZKVM( est une machine virtuelle axée sur les zk-SNARKs, qui étend les fonctionnalités des VM traditionnelles et permet de réduire de manière généralisée le seuil de développement des circuits zk-SNARKs.
) 2. Catégorie ZKVM existante
Principalement divisé en trois catégories :
) 3. Paradigmes front-end et back-end
Les systèmes ZKP peuvent généralement être divisés en deux parties : la partie frontend### et la partie backend(. Le frontend utilise principalement des langages de bas niveau pour représenter des langages de haut niveau, tandis que le backend convertit les circuits décrits en langage de bas niveau construits par le frontend en générant des preuves et en vérifiant leur validité.
) 4. Avantages et inconvénients du paradigme ZKVM
Les avantages comprennent l'utilisation de l'architecture d'instructions existante, le support de plusieurs programmes par un seul circuit, des circuits à structure répétée, etc. Les inconvénients incluent les coûts liés à la généralité, le coût élevé de certaines opérations, le coût élevé des preuves, etc.
VI. Aperçu et développement des zk-SNARKs sur la machine virtuelle Ethereum
( 1. Contexte
zk-SNARKs Ethereum Virtual Machine ) ZKEVM ### est spécialement conçu pour Ethereum, principalement utilisé pour vérifier l'exécution correcte des contrats intelligents tout en protégeant la confidentialité des transactions.
2. Le fonctionnement de ZKEVM
Le flux de travail de ZKEVM comprend des étapes telles que le traitement par le programme de nœud, la génération de preuves zk-SNARKs, l'agrégation des preuves et l'envoi au contrat L1.
( 3. Le processus de mise en œuvre de ZKEVM
Cela comprend principalement des étapes telles que l'obtention de données, le traitement des données, la génération de preuves, la preuve récursive et la soumission de preuves.
) 4. Les caractéristiques de ZKEVM
Les principales caractéristiques de ZKEVM incluent l'amélioration de la capacité de traitement des transactions, la protection de la vie privée et la vérification efficace.
Sept, aperçu et développement des solutions de réseau de couche deux à base de zk-SNARKs
1. Contexte
Les solutions de réseau de couche 2 à zéro connaissance ### ZK Rollup ### sont des solutions d'extension d'Ethereum basées sur les zk-SNARKs, visant à améliorer l'efficacité du traitement des transactions et à réduire les coûts.
2. Mécanisme de fonctionnement des ZK Rollup
Les ZK Rollups réduisent considérablement l'utilisation des ressources de calcul sur la chaîne principale d'Ethereum en exécutant des transactions hors chaîne et en générant des preuves de validité.
( 3. Les orientations d'optimisation des ZK Rollups
Les principales orientations d'optimisation comprennent :
Huit, les directions futures du zk-SNARKs
) 1. Accélérer le développement de l'environnement de calcul
y compris le circuit intégré ZK-ASIC### et le coprocesseur ZKCoprocessor###, visant à améliorer l'efficacité de calcul des zk-SNARKs.
2. Proposition et développement de zk-SNARKs
zk-SNARKs machine learning ( ZKML ) applique la technologie zk-SNARKs au domaine de l'apprentissage automatique, permettant de vérifier les résultats des calculs d'apprentissage automatique sans divulguer les détails des données ou des modèles.
( 3. Développements liés à la technologie d'extension des zk-SNARKs
La proposition des concepts de ZKThreads et de ZK Sharding vise à combiner les zk-SNARKs et la technologie de sharding pour améliorer l'évolutivité et la personnalisation de la blockchain.
) 4. Le développement de l'interopérabilité des zk-SNARKs
L'introduction des ZK State Channels et du ZK Omnichain Interoperability Protocol vise à réaliser l'interopérabilité des actifs et des données inter-chaînes basée sur les zk-SNARKs.
Neuf, Conclusion
La technologie des zk-SNARKs montre un potentiel énorme dans le domaine de la blockchain, notamment en matière d'amélioration de la protection de la vie privée et de la capacité de traitement. Grâce à une analyse des dernières technologies et des tendances de développement, cet article offre une perspective complète pour comprendre et appliquer la technologie des zk-SNARKs, mettant en lumière son rôle essentiel dans l'amélioration de l'efficacité et de la sécurité des systèmes blockchain. À l'avenir, avec les avancées supplémentaires en matière d'accélération matérielle, d'algorithmes dédiés et d'interopérabilité entre chaînes, la technologie des zk-SNARKs est appelée à jouer un rôle clé dans des scénarios d'application plus larges.