El desarrollo y las perspectivas de aplicación de zk-SNARKs
Historia de zk-SNARKs
El proceso de modernización del sistema de pruebas de conocimiento cero comenzó en 1985. Goldwasser, Micali y Rackoff propusieron por primera vez el concepto de prueba de conocimiento cero en sistemas interactivos en un artículo. La teoría explora principalmente cómo demostrar la validez de una afirmación con el mínimo de intercambio de información durante el proceso de interacción. A pesar de que este método es probabilísticamente correcto, todavía existen algunas limitaciones.
Posteriormente, el desarrollo de sistemas no interactivos ha hecho que los zk-SNARKs sean más completos. Sin embargo, los sistemas de zk-SNARKs de la época temprana aún tenían deficiencias en términos de practicidad, quedando principalmente en el ámbito teórico. No fue hasta hace diez años, con el auge de la criptografía en el campo de las criptomonedas, que los zk-SNARKs realmente comenzaron a destacarse, convirtiéndose en una dirección de investigación importante.
Un avance clave en las pruebas de conocimiento cero apareció en 2010. El artículo publicado por Groth estableció la base teórica para lo que más tarde se conocería como zk-SNARKs. En 2015, el proyecto Z-cash aplicó las pruebas de conocimiento cero a la protección de la privacidad de las transacciones, marcando un hito en la combinación de las pruebas de conocimiento cero con los contratos inteligentes, ampliando significativamente sus escenarios de aplicación.
Durante este tiempo, algunos logros académicos importantes incluyen:
El protocolo Pinocchio de 2013, que mejoró significativamente la eficiencia de la prueba y la verificación.
El algoritmo Groth16 de 2016, que simplificó aún más la escala de la prueba y mejoró la eficiencia de la verificación.
El algoritmo Bulletproofs propuesto en 2017, implementó pruebas de conocimiento cero no interactivas rápidas.
La propuesta de ZK-STARKs en 2018 abrió una nueva dirección sin necesidad de configuraciones de confianza.
Además, protocolos emergentes como PLONK y Halo2 también han traído importantes mejoras a zk-SNARKs.
Aplicaciones principales de zk-SNARKs
zk-SNARKs actualmente se aplica principalmente en dos áreas: protección de la privacidad y escalabilidad.
En términos de protección de la privacidad, proyectos tempranos como Zcash y Monero atrajeron una amplia atención. Sin embargo, la demanda real de transacciones privadas no alcanzó las expectativas, y estos proyectos gradualmente se desvanecieron de la vista principal.
En comparación, la demanda de escalabilidad es cada vez más urgente. Especialmente desde que Ethereum adoptó una ruta de escalabilidad centrada en rollups en 2020, las soluciones de escalabilidad basadas en zk-SNARKs han vuelto a ser el foco de atención en la industria.
aplicación de transacciones privadas
Los proyectos de transacciones privadas ya implementados incluyen:
Zcash y Tornado que utilizan la tecnología zk-SNARKs
Utilizando Monero de Bulletproof
Tomando como ejemplo Zcash, su proceso de transacciones zk-SNARKs incluye pasos como la configuración del sistema, la generación de claves, la acuñación, la transferencia, la verificación y la recepción. Sin embargo, Zcash también presenta algunas limitaciones, como la dificultad para integrarse con otras aplicaciones y que la proporción de usuarios que realmente utilizan transacciones privadas no es alta.
En comparación, Tornado utiliza un diseño de único gran fondo de mezcla que es más versátil y opera en la red de Ethereum. Tornado Cash puede asegurar que solo los tokens depositados pueden ser retirados, y que cada token solo puede ser retirado una vez, al mismo tiempo que garantiza una alta seguridad.
Es importante señalar que los expertos de la industria creen que, en comparación con la escalabilidad, la implementación de tecnologías de protección de la privacidad es relativamente simple. Si la solución de escalabilidad tiene éxito, la protección de la privacidad también dejará de ser un problema.
aplicación de escalabilidad
El uso de zk-SNARKs en la escalabilidad se puede dividir en redes de capa uno ( como Mina ) y redes de capa dos ( es decir, zk-rollup ). El concepto de zk-rollup puede haber surgido por primera vez de un artículo de Vitalik en 2018.
zk-rollup incluye principalmente dos tipos de roles: el Sequencer se encarga de empaquetar las transacciones, y el Aggregator se encarga de combinar las transacciones y generar zk-SNARKs. Esta prueba se comparará con el estado de la red de capa, actualizando así el árbol de estado de Ethereum.
Las ventajas de zk-rollup radican en bajos costos, rapidez en la finalización y protección de la privacidad, pero también existen desafíos como un gran volumen de cálculo y la necesidad de una configuración confiable.
Los proyectos de zk-rollup más competitivos en el mercado actualmente incluyen StarkNet, zkSync, Aztec Connect, Polygon Hermez, Miden, Loopring y Scroll. Estos proyectos eligen principalmente entre SNARK( y sus versiones mejoradas ) y STARK en su hoja de ruta técnica, al mismo tiempo que prestan atención al grado de soporte para EVM.
Cabe mencionar que la compatibilidad del sistema de zk-SNARKs con EVM siempre ha sido un desafío. Los proyectos a menudo necesitan encontrar un equilibrio entre ambos, o diseñar nuevas máquinas virtuales para lograr la compatibilidad. En los últimos años, los rápidos avances tecnológicos han mejorado significativamente la compatibilidad con EVM, lo que tendrá un impacto importante en el ecosistema de desarrollo y en el panorama competitivo de zk-SNARKs.
Principios básicos de zk-SNARKs
Las zk-SNARKs deben cumplir con las tres características de integridad, confiabilidad y conocimiento cero. zk-SNARK( es uno de los esquemas de prueba de conocimiento cero más ampliamente utilizados en la actualidad.
El proceso de prueba de zk-SNARKs incluye los siguientes pasos:
Convertir el problema en un circuito
Convertir el circuito a la forma R1CS
Convertir R1CS a la forma QAP
Establecer una configuración confiable, generar claves de prueba y claves de verificación
Generación y verificación de pruebas zk-SNARK
Este proceso garantiza la naturaleza de cero conocimiento, la brevedad y la no interacción de la prueba, al mismo tiempo que asegura la fiabilidad y el conocimiento del cálculo.
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AirdropworkerZhang
· 07-09 12:10
¡Ajá, esta cosa tarde o temprano será un éxito!
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OnChainArchaeologist
· 07-09 10:56
Los artículos académicos son difíciles de entender.
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WenAirdrop
· 07-08 20:58
Deja caer cualquier proyecto de $ZK papas fritas.
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MemecoinResearcher
· 07-08 20:57
ser, ejecutando análisis de sentimientos sobre pruebas zk... correlación con la luna: 420% (confía en mí hermano)
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SignatureDenied
· 07-08 20:39
Demasiadas teorías, estoy un poco dormido.
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JustHereForMemes
· 07-08 20:35
No te preocupes si no entiendes estas cosas profundas.
Análisis Profundo: La evolución de zk-SNARKs y sus perspectivas de aplicación en Web3
El desarrollo y las perspectivas de aplicación de zk-SNARKs
Historia de zk-SNARKs
El proceso de modernización del sistema de pruebas de conocimiento cero comenzó en 1985. Goldwasser, Micali y Rackoff propusieron por primera vez el concepto de prueba de conocimiento cero en sistemas interactivos en un artículo. La teoría explora principalmente cómo demostrar la validez de una afirmación con el mínimo de intercambio de información durante el proceso de interacción. A pesar de que este método es probabilísticamente correcto, todavía existen algunas limitaciones.
Posteriormente, el desarrollo de sistemas no interactivos ha hecho que los zk-SNARKs sean más completos. Sin embargo, los sistemas de zk-SNARKs de la época temprana aún tenían deficiencias en términos de practicidad, quedando principalmente en el ámbito teórico. No fue hasta hace diez años, con el auge de la criptografía en el campo de las criptomonedas, que los zk-SNARKs realmente comenzaron a destacarse, convirtiéndose en una dirección de investigación importante.
Un avance clave en las pruebas de conocimiento cero apareció en 2010. El artículo publicado por Groth estableció la base teórica para lo que más tarde se conocería como zk-SNARKs. En 2015, el proyecto Z-cash aplicó las pruebas de conocimiento cero a la protección de la privacidad de las transacciones, marcando un hito en la combinación de las pruebas de conocimiento cero con los contratos inteligentes, ampliando significativamente sus escenarios de aplicación.
Durante este tiempo, algunos logros académicos importantes incluyen:
Además, protocolos emergentes como PLONK y Halo2 también han traído importantes mejoras a zk-SNARKs.
Aplicaciones principales de zk-SNARKs
zk-SNARKs actualmente se aplica principalmente en dos áreas: protección de la privacidad y escalabilidad.
En términos de protección de la privacidad, proyectos tempranos como Zcash y Monero atrajeron una amplia atención. Sin embargo, la demanda real de transacciones privadas no alcanzó las expectativas, y estos proyectos gradualmente se desvanecieron de la vista principal.
En comparación, la demanda de escalabilidad es cada vez más urgente. Especialmente desde que Ethereum adoptó una ruta de escalabilidad centrada en rollups en 2020, las soluciones de escalabilidad basadas en zk-SNARKs han vuelto a ser el foco de atención en la industria.
aplicación de transacciones privadas
Los proyectos de transacciones privadas ya implementados incluyen:
Tomando como ejemplo Zcash, su proceso de transacciones zk-SNARKs incluye pasos como la configuración del sistema, la generación de claves, la acuñación, la transferencia, la verificación y la recepción. Sin embargo, Zcash también presenta algunas limitaciones, como la dificultad para integrarse con otras aplicaciones y que la proporción de usuarios que realmente utilizan transacciones privadas no es alta.
En comparación, Tornado utiliza un diseño de único gran fondo de mezcla que es más versátil y opera en la red de Ethereum. Tornado Cash puede asegurar que solo los tokens depositados pueden ser retirados, y que cada token solo puede ser retirado una vez, al mismo tiempo que garantiza una alta seguridad.
Es importante señalar que los expertos de la industria creen que, en comparación con la escalabilidad, la implementación de tecnologías de protección de la privacidad es relativamente simple. Si la solución de escalabilidad tiene éxito, la protección de la privacidad también dejará de ser un problema.
aplicación de escalabilidad
El uso de zk-SNARKs en la escalabilidad se puede dividir en redes de capa uno ( como Mina ) y redes de capa dos ( es decir, zk-rollup ). El concepto de zk-rollup puede haber surgido por primera vez de un artículo de Vitalik en 2018.
zk-rollup incluye principalmente dos tipos de roles: el Sequencer se encarga de empaquetar las transacciones, y el Aggregator se encarga de combinar las transacciones y generar zk-SNARKs. Esta prueba se comparará con el estado de la red de capa, actualizando así el árbol de estado de Ethereum.
Las ventajas de zk-rollup radican en bajos costos, rapidez en la finalización y protección de la privacidad, pero también existen desafíos como un gran volumen de cálculo y la necesidad de una configuración confiable.
Los proyectos de zk-rollup más competitivos en el mercado actualmente incluyen StarkNet, zkSync, Aztec Connect, Polygon Hermez, Miden, Loopring y Scroll. Estos proyectos eligen principalmente entre SNARK( y sus versiones mejoradas ) y STARK en su hoja de ruta técnica, al mismo tiempo que prestan atención al grado de soporte para EVM.
Cabe mencionar que la compatibilidad del sistema de zk-SNARKs con EVM siempre ha sido un desafío. Los proyectos a menudo necesitan encontrar un equilibrio entre ambos, o diseñar nuevas máquinas virtuales para lograr la compatibilidad. En los últimos años, los rápidos avances tecnológicos han mejorado significativamente la compatibilidad con EVM, lo que tendrá un impacto importante en el ecosistema de desarrollo y en el panorama competitivo de zk-SNARKs.
Principios básicos de zk-SNARKs
Las zk-SNARKs deben cumplir con las tres características de integridad, confiabilidad y conocimiento cero. zk-SNARK( es uno de los esquemas de prueba de conocimiento cero más ampliamente utilizados en la actualidad.
El proceso de prueba de zk-SNARKs incluye los siguientes pasos:
Este proceso garantiza la naturaleza de cero conocimiento, la brevedad y la no interacción de la prueba, al mismo tiempo que asegura la fiabilidad y el conocimiento del cálculo.
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