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零知识证明如何工作?
零知识证明是一种方法,通过这种方法,一方(证明者)可以在不透露任何额外信息的情况下向另一方(验证者)证明一个陈述是真实的。当信息敏感并且证明者不希望验证者访问它时,这特别有用。
证明者提供一个只有他们才能生成的数学证明,而验证者可以使用这个证明来验证陈述的真实性。但是,他们不能使用证明来重建原始信息。
想象一条有两个入口的隧道,A 和 B。有一扇带密码的锁着的门挡住了唯一的路径,防止人们从隧道的一端走到另一端(A 到 B)。您知道密码并想将其卖给想要进入隧道的 X 夫人。
你希望她在你向她透露密码之前先付钱,但她首先要你证明你真的知道密码。在这种情况下,她可以站在隧道前,看着你走进其中一个入口,然后从另一个入口出来。这样,她就会对你真的知道密码感到满意。
为什么要使用零知识证明?
零知识证明在区块链和加密货币中的流行是由数字交易中对隐私和安全性日益增长的需求推动的。随着区块链技术和加密货币的兴起,人们越来越需要一种在不泄露敏感信息的情况下验证交易的方法——ZKP 可以满足这一需求。
近年来,零知识证明引起了越来越多的关注和兴趣,许多使用 ZKP 的协议已经推出,主要的区块链已经建立了零知识汇总。在 DevCon 2022 会议上可以看到零知识证明流行的一个明显迹象,其中超过 20% 的讨论都是关于这项技术的。
主要发展
零知识证明的一个关键发展是增加使用zk-SNARKs ,一种特定类型的 ZKP。zk-SNARKs 已被广泛应用于各种 DeFi 应用中,例如私人代币交易和匿名借贷。零知识证明的另一个主要发展是通过 zkRoll-ups 更加关注可扩展性和性能。
zk-SNARKs
零知识简洁非交互式知识论证 (zk-SNARKs) 是一种特定类型的零知识证明,它允许在不透露有关陈述本身的任何信息的情况下验证陈述。
zk-SNARKs 已经用于 Zcash 和摩根大通基于区块链的支付系统等应用程序。它也被用作一种安全地验证客户端到服务器的方法。
zkRollups
zkRoll-ups 是一种用于区块链网络的扩展解决方案,它有助于将多个交易批量化为一个更大的交易,然后将其记录在区块链上。例如,BNB Chain于 2022 年推出了基于 zkRoll-up 架构的 zkBNB 测试网。
zkBNB 可以将数百笔交易捆绑到一个链下批次中,并生成一个加密证明来证明所有交易的有效性。zkRoll-ups 在可扩展性和安全性之间提供了平衡,适用于大规模、低延迟的设置。
零知识证明的用例
零知识证明有很多用例,其中一些已经实现;其他人有望在未来成为现实。一些主要的 ZKP 用例包括:
数字身份验证
零知识证明可用于在不泄露任何敏感个人信息的情况下验证用户的身份。这在数字投票系统等应用程序中非常有用,在这些应用程序中,必须在不损害其匿名性的情况下验证选民的身份。
隐私保护交易
加密中零知识证明最流行的用例之一是启用隐私保护交易。例如,Manta Network 的 MantaPay 去中心化应用程序 (DApp) 使用 ZKP 使用户能够在去中心化交易所 (DEX) 上进行交易,而无需透露他们的身份或交易细节。这允许用户在保持隐私的同时仍然能够使用该平台进行交易。
屏蔽交易
Zcash 是一种加密货币,它使用零知识证明来启用屏蔽交易。在此类交易中,发件人和收件人地址以及交易金额在公共区块链中是模糊的,为用户提供了更多的隐私。
令牌化和所有权验证
零知识证明也可用于标记资产并验证其所有权证明。例如,财产可以被标记化,任何一方都可以在不公开透露任何其他信息的情况下验证其所有权。
全球合规
一些国家/地区对财务信息的收集和共享有严格的规定,去中心化平台可能难以遵守。零知识证明可用于与监管机构共享所需信息,同时对其他方保密。
这有助于弥合去中心化平台与传统金融机构之间的差距,使 DeFi 更容易遵守各个司法管辖区的法规。
区块链中零知识证明的未来
零知识证明很可能在未来带来新的技术革新。一些值得关注的 ZKP 相关未来发展包括:
跨链隐私层
随着区块链和 DeFi 生态系统的不断发展和演变,对跨不同区块链网络的互操作性的需求也越来越大。跨链隐私层将允许在不同的区块链网络上进行交易,同时保护相关各方的隐私。
zk-STARKs
另一个需要注意的领域是zk-STARKs (零知识可扩展透明透明论证)的使用增加,这是一种被认为比 zk-SNARKs 更有效和安全的新型零知识证明。zk-STARKs 相对于 zk-SNARKs 的另一个优势是前者验证速度更快,并且不需要可信设置。
用户友好的工具包
零知识证明技术可能很复杂,并不是每个开发团队都具备这一特定密码学领域的专业知识。用户友好的 ZKP 工具包可以帮助弥合这一差距,并使不同背景的开发人员更容易使用该技术。
零知识证明的局限性
零知识证明代表了一种在保护隐私的同时验证信息真实性的独特方法,但它们不提供 100% 的保证。虽然当证明者说谎时验证的可能性可以忽略不计,但用户应该意识到 ZKP 不是防弹的。
此外,零知识证明使用的算法需要大量的计算资源。在某些类型的 ZKP 中,密集计算是必要的,因为它们需要验证者和证明者之间的许多交互。在其他情况下,算法的计算量非常大,这可能会限制 ZKP 的应用。
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