零知識(或簡稱zk)是一種使能技術,它不僅可以改變Web3,還可以改變其他的行業。作為一種足夠通用的技術,zk可擁有大量的用例,而我們正處于弄清楚該技術可實現的所有用例的早期階段。一些明顯的zk用例,已經找到了真正的應用,例如啟用交易隱私以及數據壓縮。然而,要讓zk的采用變為主流,仍然需要許多潛在的用例和技術進步。
在本文中,我們首先來回顧下ZKP的不同應用。
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ZKP應用地圖
自發明以來,零知識證明(ZKP)已在crypto行業中找到了穩固的立足點。ZKP確實有一些神奇之處,這使得該技術非常令人興奮。簡單來說,ZKP允許一個實體向世界其他地方證明其知道了一條信息,或者其已經正確完成了一項任務,而無需透露該信息或顯示任務執行的細節。zk的神奇數學讓我們只需檢查生成的ZKP就可以相信知識或執行的完成。出于這個原因,ZKP的第一個,也是最一致的用例是以隱私為中心的crypto網絡。ZKP還用于提供以太坊L1上的L2交易的有效性證明,以引入zkrollup的概念。此外,ZKP在不同的項目中還被用于其他的利基應用。
以隱私為中心的支付和協議
Cobo 鏈上安全團隊盤點分析 1 月區塊鏈安全事件:2月17日消息,Cobo安全研究團隊近日盤點并解析了 1 月發生的典型區塊鏈安全事件,對跨鏈橋、智能合約、錢包等多種類型的真實攻擊案例和漏洞進行了技術解讀,并為普通用戶規避區塊鏈中的安全風險提供了一些建議。建議普通用戶及時撤銷無限授權、留意未審計項目風險等。
Cobo 區塊鏈安全研究團隊成員來自知名安全實驗室,有多年網絡安全與漏洞挖掘經驗,曾協助谷歌 、微軟處理高危漏洞。團隊目前重點關注智能合約安全、DeFi 安全等方面 ,研究并分享前沿區塊鏈安全技術。[2022/2/17 9:57:31]
ZKP自然地實現了隱私,特別是在缺乏可充當zhen相來源的權威的去中心化網絡中。ZKP允許Web3用戶向網絡驗證者證明他們的交易是有效的,即他們有足夠的余額可以花費,而無需透露交易細節,如交易金額、發送方或接收方地址。
ZKP最初是為了支持Zcash網絡中的隱蔽支付而開發的,然后擴展到了其他網絡。隱私支付網絡的項目例子包括:
注重隱私的L1:Zcash、Horizon、Aleo以及IronFish
通用鏈上的隱私智能合約:TornadoCash
注重隱私的L2:Aztec
恒指期貨夜盤現漲0.69%,報23909點,較恒指最新收盤點位高水160點:恒指期貨夜盤現漲0.69%,報23909點,較恒指最新收盤點位高水160點。(金十)[2020/4/6]
zkrollup的驗證
ZKP的另一個主要用例是在底層L1上生成rollup有效性證明。通用rollup優化吞吐量,即通過不利用ZKP的隱私功能來證明更多的TX。在這種權衡中,ZKP僅作為L2交易執行正確性的證明。
由于無法有效地證明一些通用函數,因此很難生成ZKP來證明任意智能合約的正確執行。解決這個問題需要實現專用的VM,這些VM可以使用底層zk電路得到有效驗證。由于這種復雜性,zkrollup一開始只支持支付或單個應用,這樣就可以輕松生成ZKP。這里的例子包括zkSync1.0以及Loopring。之后,通用的zkEVM實現開始出現在市場上,包括Starknet、zkSync2.0、PolygonzkEVM以及Scroll。目前,所有的zkrollup都在以太坊上,但理論上也可以在其他鏈上實現zkrollup。然而,比特幣rollup的實施將需要更改比特幣操作碼并進行硬分叉升級,而這通常不受比特幣社區的歡迎。
其他的零知識證明應用
美股持續走高,道指較3月23日收盤點位上漲20.48%:美股盤中持續走高,道指漲逾1200點,較3月23日收盤點位上漲20.48%;納指、標普500指數分別較3月23日收盤點位上漲約12%、16%。[2020/3/27]
除了以隱私為中心的應用和rollup之外,ZKP在其他區塊鏈協議中也找到了其他的用例。本節介紹了這些用例。
Mina
Mina使用ZKP將區塊鏈狀態壓縮到很小的大小。為了實現這一點,Mina使用了遞歸ZKP方法,即對ZKP再進行一次ZKP壓縮計算。當Mina網絡中生成一個區塊時,zk-SNARKs用于生成該區塊的證明,以確保其有效性。當新區塊引用之前的區塊時,新區塊的ZKP會驗證所有之前的區塊,同時保持不變的大小。
Filecoin
Filecoin使用ZKP來確保存儲提供商正確存儲他們聲稱存儲的數據。這個過程稱為復制證明。在此過程中,存儲提供者生成ZKP,以證明存儲的是數據的唯一副本,即不引用其他提供者維護的副本。ZKP為想要實現一定程度的冗余和可用性的Filecoin用戶提供保證。此外,由于證明的大小比存儲的數據小得多,使用ZKP可以降低存儲提供商的帶寬需求。
CeloPlumo
區塊鏈概念股漲跌盤點:
四方精創(300468):現價42.80元,漲幅6.28%,成交額3.52億,流通市值28.62億;
飛天誠信(300386):現價17.81元,漲幅1.77%;成交額4.60億,流通市值35.28億;
贏時勝(300377):現價13.37元,漲幅1.67%;成交額7.64億,流通市值68.15億;
第一創業(002797):現價9.87元,漲幅0.82%;成交額8.99億,流通市值189.35億;
廣電運通(002152):現價7.52元,漲幅0.82%,成交額3.56億,流通市值146.99億;
北大荒(600598):現價11.30元,漲幅0.53%;成交額1.54億,流通市值20.88億;
新國都(300130):現價25.61元,跌幅0.27%;成交額1.08億,流通市值40.25億;[2017/12/20]
CeloPlumo使用ZKP允許創建可在phone和其他資源有限的設備上使用的超輕型網絡客戶端。盡管客戶端是輕量級的,但它可以保證訪問的狀態的正確性。
黑暗森林
DarkForest是ZKP在游戲領域最流行的一款應用。盡管ZKP的使用符合隱私用例,但其創建不完全信息博弈的應用是一個獨特的用例,其超越了ZKP在支付網絡中的金融應用范圍。
2017年盤點 納斯達克五個漲幅超過200%的比特幣相關股票:1、Overstock.com(納斯達克股票代碼OSTK),漲幅214%;2、迅雷(納斯達克股票代碼XNET),漲幅310%;3、Bitcoin Investment Turst(納斯達克股票代碼GBTC),漲幅1167%;4、First Bitcoin Capital Corp(納斯達克股票代碼BITCF),漲幅1624%;5、Bitcoin Services Co.(納斯達克股票代碼BTSC),漲幅19275%。[2017/12/19]
ZKP的發展軌跡及其應用
在2016年之前,ZKP還只是在小范圍的學術圈內被討論的一個研究課題。當Zcash創始團隊創建了ZKP變體zk-SNARK的第一個實現,以支持Zcash網絡中的屏蔽/隱私交易時,這一切都發生了變化。有了一個真實的用例之后,ZKP引發的興趣變得越來越大,這導致了更多更好的ZKP變體,這些變體成為了第一節中我們討論的很多項目的基礎。然而,該技術需要進一步的ZKP開發才能實現主流的采用。
要了解如何進一步改進該技術,我們可以向AI等類似技術學習。在許多方面,ZKP技術類似于人工智能技術,預計它將遵循類似的發展軌跡。與ZKP一樣,AI最初是一種很有前途的技術,它可以解決許多問題。然而,最初的人工智能算法的能力有限,計算復雜度遠遠超過了可用硬件的能力。這使得人工智能應用變得緩慢且不切實際,因此,人工智能主要局限于研究實驗室。通過發明深度神經網絡(DNN)等新架構,并利用GPU來提高執行速度,從而逐步改進了AI。這最終導致了諸如2012年AlexNet等突破,在最著名的計算機視覺競賽ImageNet中以巨大的優勢獲勝。AlexNet是AI時代的一個開端,它催生了當前令人興奮的AI應用,例如GPT-3、Dall.E2以及StableDiffusion。
而在今天,ZKP的狀態類似于AI早期的狀態,這是一項仍在積極開發中的很有前途的技術,但因為它是計算密集型的,這導致了較長的驗證時間。從人工智能的進步中學習,我們可以發現ZKP技術起飛需要解決的瓶頸。
1.算法/電路改進
就像AI從LeNet-5到AlexNet,從Resnet-50到Transformer一樣,ZKP算法也將經歷開發階段,從而顯著提高性能。我們已經看到了這方面的進展,自2011年引入zk-SNARK以來,研發人員已經開發了更高級的算法。2018年,Starkware的創始人開發了STARK,這是一種無需可信設置且證明生成時間更短的ZKP方法,這項技術是Starkware旗下幾款產品的基礎。
隨著2019年PLONK的引入,ZKP繼續取得了進展,這是一種SNARK實現,它允許很多應用使用單個受信任的設置,而無需重復設置。PLONK促進了多種實現的開發,這些實現被多種Web3協議所使用。
2.優化的執行引擎
ZKP的一個主要限制是計算復雜性,這導致了證明時間過長。例如,Polygon最近宣布的zkEVM實現需要在64核服務器上使用大約5分鐘來生成50萬gas計算的證明。提高ZKP證明時間是使ZKP技術成為主流的關鍵部分。與AI類似,優化軟件執行引擎和使用專用硬件都是實現這一目標的必要條件。
優化軟件
很多ZKP生成操作是大規模并行的,這意味著并行處理可以加速ZKP計算。CUDA等專用GPU庫可用于加速NvidiaGPU上ZKP計算。由于每個項目都使用不同的ZKP算法,因此有幾個項目正在嘗試在內部進行開發。這里一個值得注意的例子是Filecoin的Groth16算法的實現,它使用GPU來加速證明過程。另一個例子是Edgeswap使用GPU將PLONK的證明時間減少了75%。
專用硬件
由于GPU對ZKP證明時間的改進會是有限的,因此另一種選擇是使用專用硬件,例如FPGA或ASIC。在制造專用芯片的昂貴努力之前,FPGA通常被視為硬件原型設計平臺。FPGA或結合GPU和FPGA的混合解決方案,可以在中短期內為Rollup以及以隱私為中心的網絡加速ZKP發揮重要作用。然而,如果ZKP技術發展到我們預期的水平,ASIC最終將出現,并贏得這個市場。目前,ZKP的硬件加速沒有得到充分解決,可能是因為ZKP算法的多樣性和碎片化。然而,我們相信,通過正確的商業模式,一些初創公司可以專注于開發和貨幣化這部分技術堆棧。
3.軟件抽象層
為了釋放ZKP的潛力,需要構建幾個抽象層和工具。這些抽象對于簡化ZKP應用的開發過程是必要的,并允許每組開發人員專注于他們最擅長的事情。例如,應用程序開發人員不應該擔心zk電路的底層細節及其工作方式。再次使用AI類比,通過創建多個抽象層,AI可能取得巨大進步。使用這些抽象,AI應用程序開發人員無需擔心NN架構或硬件資源分配。TensorFlow和PyTorch等框架抽象出了所有這些底層細節。
zk開發堆棧還沒有AI堆棧那么發達。然而,有一些努力來構建這些抽象。在堆棧的底部存在基礎的ZKP庫,例如PLONK和STARK。在該層之上,Noir等高級語言試圖抽象出底層的zk密碼學,并幫助應用開發人員專注于應用程序邏輯。Circom是另一種流行的ZKP語言,它位于這兩層之間,因為它既可用于創建復雜的zk后端,也可用于開發基于ZKP的應用程序。
Web3中ZKP抽象的另一個例子是StarkWare的Cairo語言,它允許開發人員實現在底層使用STARK證明的通用智能合約。為了提供進一步的抽象,Nethermind的Warp工具允許Solidity開發人員將他們的Solidity代碼直接轉換為Cairo。使用Warp,可以將UniswapV3代碼轉換為Cairo,而只需對原始Solidity代碼進行最小的更改。
結論
ZKP技術是Web3領域最具創新性的技術之一,它為突破性協議和公司提供了多種機會。在Alliance,我們希望成為這一運動的核心部分,我們正在尋求支持和資助創始人朝著這個方向發展。
文章就到這里了,我會在交流群做更仔細的分析,如果想加入圈子,歡迎私信!所有資訊平臺均為工種號——Crypto杰瑞
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