Доказатели нулевого знания: технология конфиденциальности, которая позволяет вам доказать все, не раскрывая ничего

Путь к подлинной цифровой автономии построен на нескольких ключевых технологических столбах. Два из них были ранее обсуждены. ПервыеДецентрализованные идентификаторы (DIDS), которые закладывают основу для контролируемого пользователем суверенной цифровой идентификации. Dids ответил на вопрос "Кто вы?" Децентрализованным образом предоставление пользователям владельца на их идентификаторы. Dids - фундамент.

Второй,Проверенные учетные данные (VCS)построены на этом фундаменте. Это подписанные в цифровом виде утверждения по предмету, представляющие такие претензии, как квалификация или атрибуты. VCS отвечает на вопрос "Что о вас сказано?" безопасным и защищенным от вмешательства.

Тем не менее, ключевой вопрос остается нерешенным: как эти претензии могут использоваться без выявления чрезмерной конфиденциальной информации? Как можно доказать конкретные факты при сохранении общей конфиденциальности? Децентрализованные идентификаторы устанавливаютВОЗвы, и подтверждают учетные данныечтоможет быть достоверно заявлено о вас. Тем не менее, без механизма для избирательного подтверждения атрибутов из VC без раскрытия всего VC или ненужных базовых данных, истинный пользовательский контроль и конфиденциальность остаются неполными. Если доказывать свой юридический возраст требуется, чтобы показать полные водительские права (раскрытие адреса, точная дата рождения, номер лицензии), преимущество конфиденциальности DIDS/VCS уменьшается. Именно там, где доказательства нулевого знания входят в сцену, заполняя этот критический разрыв и позволяя «доказательствам без полного раскрытия».

Представление доказательств нулевого знания (ZKP): механизм конфиденциальности

Доказания нулевого знания (ZKP) являются мощной криптографической технологией, которая решает проблему «подтверждающих конфиденциальности». На высоком уровне ZKP может быть определен как метод, с помощью которого одна сторона (Prover) может доказать другой стороне (проверке), что определенное утверждение является истинной, не выявляя никакой 1 информацию, помимо того, что утверждение2 является истинным. Это решает проблему «доказать при сохранении конфиденциальности».

ZKP действуют как криптографический механизм, который дает обещания DIDS и венчурных капиталистов по-настоящему частными и ориентированными на пользователя, тем самым собирая критическую часть цифровой автономии. Это не только три отдельные технологии; Они образуют взаимозависимую систему, в которой каждый компонент повышает значение других в достижении пользовательского управления и конфиденциальности. ZKP не только защищают данные; Они активно обеспечивают больше взаимодействий, делая их более безопасными и приемлемыми с точки зрения конфиденциальности, поскольку они снижают воспринимаемый риск обмена данными. Хотя конфиденциальность является основным преимуществом, ZKP также могут разблокировать новые типы взаимодействий, которые были бы слишком рискованными или нежелательными без них. Например, доказательство права на услугу, основанное на конфиденциальных критериях (например, диапазон доходов для кредита или условия для здоровья для медицинского испытания) без выявления точных конфиденциальных данных, может увеличить участие и доступ. Таким образом, ZKP могут способствовать большему доверию и готовности взаимодействовать с цифровыми взаимодействиями, расширяя объем того, что можно сделать безопасно и в частном порядке в Интернете.

Цель и структура статьи

Цель этой статьи состоит в том, чтобы демистифицировать ZKP, изучение их фундаментальных свойств, различных типов и, что наиболее важно, иллюстрировать их преобразующую роль в сочетании с DIDS и VCS для достижения подлинной цифровой автономии. Следующие разделы будут охватывать основные концепции ZKP, предоставлять аналогии для их понимания, описывать ключевые типы ZKP, показывать их применение с DIDS и VCS, а также анализировать более широкие приложения, существующие проблемы и будущие перспективы этой технологии.

Каковы доказательства нулевого знания? Доказывая без раскрытия

Основная концепция: Prover, Verifier и Secret

В основе доказательства нулевого знания лежит криптографический протокол, в котором «поверна» стремится убедить «проверку» истины конкретного утверждения, не раскрывая какую-либо информацию, помимо того, что утверждение является правдой. Заявление часто включает в себя «Свидетель» - секретную информацию, обладающую Пурсовой.

Сама идея кажется нелогичной: как можно доказать знание чего -либо, не раскрывая это знание? Тривиально доказать обладание информацией, просто раскрыв ее; Сложная часть состоит в том, чтобы доказать это владение, не раскрывая саму информацию или какую -либо ее аспект.

Почему ZKPS имеет значение: императив конфиденциальности и безопасности

Традиционные методы обмена данными часто чреваты проблемами чрезмерного расселения, рисков нарушений данных и отсутствием контроля пользователя. ZKP решают эти проблемы, минимизируя раскрытие данных, повышая конфиденциальность и расширяя возможности пользователей контроль над тем, какая информация раскрывается. Они являются фундаментальным инструментом для обеспечения конфиденциальности в сложных цифровых взаимодействиях.

Три столпа: фундаментальные свойства ZKP

Любой протокол ZKP должен удовлетворить три основных свойства:

• Полнота:Если это утверждение верно, честный повернут успешно убедить честный проверчик ее истины. Это гарантирует, что система работает для действительных доказательств.
• Обоснованность:Если утверждение является ложным, нечестная повернут не может (за исключением очень маленькой, незначительной вероятности) убедить честный проверку своей истины. Это обеспечивает безопасность системы от обмана. Важно отметить, что ZKP являются вероятностными «доказательствами», а не детерминированными математическими доказательствами в абсолютном смысле. Вероятностная природа обоснованности является практическим компромиссом для достижения эффективности и неинтерекции во многих схемах ZKP, что имеет решающее значение для реальных приложений, таких как транзакции блокчейна. Вероятность ошибки может быть сделана произвольно малой, повторяя протокол или используя более сильные параметры.
• Нулевое знание:Верификатор не узнает ничего, кроме того факта, что утверждение верно. Verifier не получает дополнительной информации о секретном свидетельстве Prover. Это основная гарантия конфиденциальности. Формально, это свойство демонстрируется, показывая, что «симулятор» может создавать транскрипт взаимодействия протокола, которая неразличима от реального взаимодействия, имея только само утверждение (но не секретное).

Термины «обоснованность» и «нулевое знание» имеют точные криптографические значения, которые выходят за рамки интуитивного понимания. Расположность не является абсолютной уверенностью, а высокой, количественной вероятностью. Zero-Knowledge-это не только скрытие данных; Это гарантия, что проверка не получает никакого информационного преимущества, которое они не могли получить самостоятельно, просто зная, что утверждение верно. Парадигма симулятора является ключом к формализации этого свойства. Понимание этих формальных свойств имеет решающее значение для оценки гарантий безопасности и конфиденциальности, предлагаемых ZKP, и для их отличия от менее строгих методов повышения конфиденциальности.

Чтобы сделать это более ясным - аналогии для понимания ZKP

Аналогии, такие как пещера Али Баба, отлично подходят для первоначального представления основной логики ZKP, особенно их трех фундаментальных свойств. Тем не менее, важно понимать, что они часто упрощают или опускают ключевые аспекты, такие как неинтеративность, сложность генерации доказательств или математический характер «секрета». Следовательно, аналогии должны использоваться в качестве отправной точки для создания интуиции, после чего следует перейти к более техническим аспектам, объясняя, как различаются реальные ZKP (например, неинтерективность, достигнутая через эвристические или специфические конструкции NIZK) и какую математическую машину лежит в основе.

Пещера Али Баба: подробный повествование (основная аналогия)

Классическая аналогия, иллюстрирующая принципы ZKPS,-это история Пегги (Prover) и Victor (Verifier) ​​и пещеры в форме кольца с волшебной дверью.

• Требование:Пегги утверждает, что знает секретное слово, которое открывает волшебную дверь глубоко внутри пещеры. Виктор хочет это проверить, но Пегги не хочет раскрывать слово ему.

• Процесс:

  1. Пегги входит в пещеру и выбирает один из двух путей (a или b), ведущий к волшебной двери. Виктор не видит, какой путь она выбрала.
  2. После того, как Пегги не видно, Виктор подходит к входу в пещеру и случайным образом выкрикивает название одного из путей (a или b), от которого Пегги должна вернуться.

• Результат:Если Пегги действительно знает секретное слово, она может открыть волшебную дверь и вернуться через по имени Виктор, независимо от того, какой путь она изначально вошла. Если Пегги не знает секретного слова, она может вернуться только по пути, который она въехала. Если Виктор называет точный путь, ей повезет и успешно возвращается, создавая внешний вид знания секрета. Вероятность такой удачи составляет 50%.

• Повторение:Чтобы устранить элемент случайности, Пегги и Виктор повторяют этот процесс много раз. С каждым успешным возвращением Пегги через указанный Victor Path, вероятность того, что она просто догадывается, уменьшается в геометрической прогрессии. Таким образом, уверенность Виктора в том, что Пегги действительно знает, что секретное слово растет, хотя само слово никогда не было раскрыто. Именно это повторение демонстрирует вероятностную природу звукости ZKP: один раунд не уверен, но множественные повторения укрепляют уверенность.

Эта аналогия четко иллюстрирует свойства ZKP:

• Полнота:Если Пегги знает слово, она всегда успешно выполняет задачу.
• Обоснованность:Если Пегги не знает слова, ее шанс обмануть Виктора снижается в геометрической прогрессии с каждым раундом.
• Нулевое знание:Виктор узнает, что Пегги знает слово, но он не изучает само слово.

Аналогия пещеры Али Бабы по своей сути интерактивна - Peggy и Victor взаимодействуют несколько раз. Это хороший способ представить основную логику. Тем не менее, многие практические применения ZKP, особенно в блокчейне, требуют неинтерактивных доказательств.

Другие интуитивно понятные примеры (кратко)

• Где Уолдо/Уолли:Проверка может подтвердить, что они знают местоположение Уолдо на большой картине головоломки, не раскрывая его точные координаты. Для этого они покрывают картину большим листом картона с небольшим вырезанным отверстием, через которое видно только Уолдо. Любой, кто видит Уолдо через дыру, получает доказательство того, что Уолдо существует и что повернут, где он находится, не получая никакой другой информации. Этот пример намекает на неинтерактивность.
• Доказательство знания пароля:Например, можно доказать доступ к чьей -то учетной записи, опубликовав из него твит (с разрешения владельца учетной записи), не раскрывая сам пароль.
• Доказательство той же цены без раскрытия цены:Пример с Safes (вариант проблемы миллионеров). Вы и конкурент хотите знать, платите ли вы одну и ту же цену, не раскрывая, сколько платит каждый из вас. Сейфы, отмеченные ценами, используются. Вы берете ключ к сейфу со своей ценой. Конкурент вкладывает галочку в сейф со своей ценой. Вы откроете свой сейф и смотрите, есть ли в игре галочка.
• Окрашенные друзья и два шарика:Доказывая, что два шарика имеют разные цвета для окрашенного планичного друга, не выявляя, какой шарик-какой цвет. Это достигается через несколько раундов, когда друг скрывает шарики за их спиной, возможно, обмениваясь их, а затем показывает, спрашивая, были ли они поменялись. Если Prover всегда отвечает правильно, это подтверждает их способность различать цвета, не раскрывая сами цвета. Этот пример также иллюстрирует интерактивность и вероятностную природу доказательства.

ZKP Toolkit - типы ключей и их характеристики

Интерактивные и неинтерактивные ZKP

Интерактивные ZKP требуют многочисленных раундов связи между Prover и Verifier, как в аналогии с пещерной пещеры Али Бабы. Основная проблема заключается в том, что они менее практичны для многих приложений, например, на блокчейне, где взаимодействие ограничено, дорого или асинхронно.

Неинтерактивные ZKP (NIZKS), напротив, позволяют Prover генерировать одно доказательство того, что проверка может проверить без какого-либо дальнейшего взаимодействия. Это важно для масштабируемости и удобства использования в таких системах, как блокчейн. Низки часто полагаются на общую эталонную строку (CRS) или случайную модель Oracle. Эвристика Fiat-Shamir-это распространенный метод для преобразования определенных интерактивных протоколов общественного тока в неинтерактивные путем замены вызовов проверки на вывод криптографической функции хэш. Практическая потребность в неинтерактивности привела к значительным исследованиям в ZKP, так как многие современные приложения ZKP были бы невозможны без Nizks.

Глубокое погружение: zk-snarks (нулевой неинтерактивный аргумент знания)

ZK-Snark означает нулевой неинтерактивный аргумент знания. Давайте разбим каждый компонент:

• "Нулевое знание":Доказательство не раскрывает секретную информацию (свидетель).
• "Лаконичный":Доказательства малы по размеру, и их проверка быстро. Это значительное преимущество для систем с ограниченной полосой пропускной способности или высокими затратами на хранение данных.
• «Неинтерактивность»:Как описано выше, после того, как доказательство генерируется, дальнейшее взаимодействие между прокером и проверкой не требуется.
• "Аргумент знания":Доказательство убедительно демонстрирует не только то, что это утверждение верно, но и то, что повернут фактически обладает знаниями (свидетеля), которое подтверждает заявление.

Ключевые особенности и их значение:

• Небольшой размер доказательства:Чрезвычайно эффективен для проверки в системах с ограниченной пропускной способностью или высокими затратами на хранение данных, такими как блокчейны.
• Быстрая проверка:Проверка доказательств является вычислительно недорогими, что позволяет даже контролировать устройства с низкой мощью.
• Надежная установка:Большинство традиционных схем ZK-Snark (например, Groth16) требуют начальной фазы «доверенной установки» для генерации публичных параметров, также известных как структурированная эталонная строка (SRS). Эта настройка включает в себя генерирование секретных значений. Если эти секреты («токсичные отходы») скомпрометированы или неправильно разрушены, они могут быть использованы для создания ложных, но, казалось бы, достоверных доказательств, подрывая безопасность всей системы. Это значительное доверие. Чтобы смягчить эту проблему, проводятся церемонии многопартийных вычислений (MPC), такие как способность церемонии тау, используемых Zcash. В таких церемониях участвуют многие независимые партии, и если хотя бы один из них честно выполняет свою часть протокола и разрушает их секретный вклад, установка считается безопасной. Некоторые новые схемы Snark, такие как Plonk, стремятся к «универсальной» или обновляемой настройке, которую можно использовать для различных программ (схем) и обновляться без полного перезапуска.
• Сложное доказательство генерации:Может быть вычислительно интенсивным и требовать значительных ресурсов от Prover.
• Криптографические предположения:Часто полагаются на криптографию эллиптической кривой (ECC), в частности, свойства билинейных пар.
• Уязвимость к квантовым атакам:Редки на основе ECC, как правило, не устойчивы к атакам достаточно мощных квантовых компьютеров, которые могут решить проблему дискретной логарифмы эллиптической кривой. Примеры систем с использованием ZK-Snarks: Zcash для частных транзакций, Zksync для масштабирования Ethereum и Polygon Hermez (теперь часть Polygon Zkevm).

Глубокое погружение: ZK-Starks (масштабируемый прозрачный аргумент знаний с нулевым знанием)

ZK-Stark означает масштабируемый прозрачный аргумент знания с нулевым знанием.

• "Масштабируемый":Подразумевает, что эффективность (проверка генерации и проверки) хорошо масштабируется с размером вычислений, что делает их подходящими для очень больших операторов.
• "Прозрачный":Означает, что для создания параметров не требуется доверенная настройка.

Ключевые особенности и их значение:

• Прозрачность (без надежного настройки):Это главное преимущество перед традиционными zk-snarks. ZK-Starks использует общедоступную случайность, часто полученную из хэш-функций, для генерации их параметров. Это устраняет проблему «токсичных отходов» и связанные с ними допущения траста, присущие церемониям настройки. Эволюция от рычаков до Старкс отражает более широкую тенденцию в криптографии, чтобы минимизировать допущения доверия.
• Масштабируемость:Время генерации и проверки доказательств для ZK-Starks обычно масштабируется квази-логарифмически или полилогарифмически с размером вычисления (NtPolylog (N)). Это делает их особенно эффективными для очень больших и сложных операторов/вычислений. Важно отличить «масштабируемость» в zk-starks как вычислительная масштабируемость (эффективная обработка больших вычислений) от масштабируемости блокчейна (пропускная способность транзакции). Первый вносит свой вклад в последнее, позволяя объединить и доказано много транзакций.
• Квантовое сопротивление:ZK-Starks, как правило, полагаются на криптографические хеш-функции (в частности, их свойство, устойчивость к столкновению) и симметричную криптографию, а не на криптографию эллиптической кривой или целочисленную факторизацию. Это делает их устойчивыми к известным атакам с квантовых компьютеров, что является важной особенностью для долгосрочной безопасности.
• Большие размеры доказательств:Доказательства ZK-stark, как правило, значительно больше, чем у ZK-Snarks. Это может быть недостатком для приложений, когда пропускная способность сети ограничена или затраты на хранение в цепочке высоки.
• Время проверки:Может быть длиннее, чем для zk-snarks для небольших вычислений, но становится относительно более эффективным для очень больших вычислений.
• Математическая основа:Часто используют алгебраические методы, такие как полиномиальные обязательства, основанные на FRI (Fast Reed-Solomon Interactive Oracle доказательства близости). Примеры систем, использующих ZK-Starks: Starknet и другие решения от Starkware, Polygon Miden.

Выбор между рычаками и звездами не является абсолютным, но зависит от контекста и включает в себя инженерные компромиссы на основе конкретных требований приложения. Например, если минимизация размера доказательств для размещения в цепочке имеет первостепенное значение, закуски могут быть предпочтительны (несмотря на надежную настройку). Если, однако, максимальная достоверность, отсутствие доверенных настройки и защита от будущих квантовых угроз являются приоритетом, Starks может быть лучшим выбором, даже за счет более крупных доказательств.

Краткое упоминание о других типах ZKP

Существуют другие типы ZKP, каждый со своими характеристиками и компромиссами. Например, пуленепробиваемые-это неинтерактивные доказательства с нулевым знанием, которые не требуют доверенной настройки. Их доказательства короче, чем некоторые другие безсторонние схемы, но проверка, как правило, медленнее, чем для zk-snarks. Пуленепробиваемые хорошо подходят для доказывания диапазонов (например, что значение в пределах определенного интервала) и используется в криптовалюте Monero, чтобы обеспечить конфиденциальность количества транзакций.

Таблица: ZK-Snarks против ZK-Starks-сравнительный обзор

Эта таблица дает четкое и прямое сравнение двух наиболее известных типов NIZKS, обсуждаемых в статье, что позволяет быстро понять основные компромиссы.

ZKP в действии с DIDS и VCS - повышение конфиденциальности

Совершенствование проверенных учетных данных: от раскрытия до осторожного доказательства

Стандартная модель проверяемых учетных данных (VCS) включает в себя эмитента, который выдает учетные данные, владелец, который хранит и представляет его, и проверку, который проверяет его. Проблема с основными VCS заключается в том, что проверка часто требует представления всего учетных данных, даже если для определенной цели необходим только один атрибут. Это приводит к чрезмерному рассеиванию, что противоречит принципу минимизации данных. ZKP преобразуют VC, позволяя держателю доказывать конкретные претензии, содержащиеся в VC, не выявляя весь ВК или основные чувствительные атрибуты.

Селективное раскрытие: искусство раскрытия только то, что необходимо

Селективное раскрытие - это возможность, предоставляемая ZKP, которая позволяет пользователям делиться только конкретными частями информации из своих учетных данных, сохраняя оставшуюся часть.

Давайте рассмотрим подробный пример «возраст> 18»:

1. Венчурное выпуск:Эмитент (например, правительственное агентство) выдает VC владельцу (Алисе), который содержит такие атрибуты, как имя, дата рождения (DOB), адрес и т. Д. Этот VC криптографически подписан эмитентом, использующим их децентрализованный идентификатор (DOD), подтверждая его подлинность и целостность.
2. Необходимость в доказательстве:Алиса должна доказать проверку (например, онлайн-сервис, продающий товары с ограниченным возрастом), что ей более 18 лет, чтобы получить доступ к обслуживанию.
3. Применение ZKP:Вместо того, чтобы показывать весь свой VC (и, следовательно, ее точная дата рождения, адреса и другую личную информацию), Алиса использует технологию ZKP.
4. Поколение доказательства:Ее программное обеспечение для цифрового кошелька (действуя в качестве Prover) принимает ее VC (содержащий ее дату рождения) в качестве частного вклада (свидетеля) и генерирует ZKP. Это доказательство криптографически подтверждает утверждение: «Дата рождения в этом действительном VC (подлинность которой подтверждается DID -эмитентом) соответствует возрасту более 18 лет». Важно отметить, что само доказательство не содержит фактической даты рождения Алисы.
5. Проверка:Проверник получает этот ZKP от Алисы. Используя общественную информацию (например, открытый ключ эмитента, полученный из их документа DID), проверка может проверить обоснованность доказательства. Если проверка проходит, верификатор убежден, что Алиса действительно более 18 и что это требование основано на подлинном ВК от доверенного эмитента, даже не видя фактическую дату рождения Алисы или какие -либо другие атрибуты от ее ВК.

Другие примеры избирательного раскрытия включают в себя доказательство владения конкретной академической степенью без раскрытия названия университета или выпускного года или доказать, что доход попадает в определенное диапазон, не раскрывая точную сумму дохода.

ПРЕДИСЛОЖЕНИЯ ДОКУМЕНТЫ: механизм селективного раскрытия

ZKP могут быть построены, чтобы доказать утверждения о данных, которые удовлетворяют определенным условиям или предикатам. Например, можно доказать, чтоage ≥ X, чтоattribute == Y, или этоvalue ∈ Z(принадлежит конкретный набор или диапазон). Это позволяет доказывать сложные логические операторы о данных без раскрытия конкретных данных, которые делают оператор истинным. Например, можно доказать, что их «гражданство» является одним из списков разрешенных стран, не раскрывая их конкретную страну гражданства.

Укрепление цифровой автономии: Triad DID + VC + ZKP

Эта комбинация напрямую связана с темами управления пользователем и цифрового суверенитета, обсуждаемых в предыдущих статьях.

• Децентрализованные идентификаторы (DIDS)Предоставьте уникальный идентификатор, принадлежащий и контролируемый пользователем.
• Проверенные учетные данные (VCS)Предоставьте подтверждаемые претензии (атрибуты, квалификация), связанные с тем, что было сделано, и выдаваемые доверенными эмитентами.
• Доказательства нулевого знания (ZKP)Предоставьте механизм для использования этих ВК с гранулированным контролем конфиденциальности, гарантируя, что владелец остается в полном контроле их раскрытия данных.

Именно ZKP дают пользователю технические средства для обеспечения минимизации данных и осуществления реального контроля. В традиционных системах проверчик часто диктует, какую информацию должна быть раскрыта. С помощью ZKP, особенно в системах, где держатель имеет полный контроль над генерацией доказательств (например, как описано в ZK-SD-VC IOTA), динамическая мощность решает решающе сдвигается в сторону держателя. Это фундаментальный сдвиг от модели «Verifier диктует модель раскрытия» к модели «Раскрытие управления управлением держателя, Prover предлагает доказательство». Таким образом, триада DID + VC + ZKP - это не просто сумма ее частей; Это создает действительно ориентированную на пользователя экосистему идентичности, в которой люди могут подтвердить факты о себе с сильными гарантиями конфиденциальности, что является сущностью самоуверенной идентичности.

«Проверяемые презентации», которые представляют собой пакеты VCS, представленные для проверки, становятся больше, чем просто набор учетных данных, когда используются ZKP. Они превращаются в динамичные, контекстные доказательства. Презентация может включать ZKP, полученный из нескольких VCS, чтобы доказать сложный факт (например, «я сотрудник компании X, и у меня есть доступ к строительству Y»), не раскрывая все базовые VCS или их полное содержимое.

Реализации и стандарты реального мира

Несколько проектов и стандартов активно развивают использование ZKP в контексте венчурных капиталистов:

• Hyperledger Anoncreds:Это формат VC, специально разработанный со встроенными возможностями ZKP для реализации функций, сохраняющих конфиденциальность, такие как выборочное раскрытие, доказательства предикатов и профилактика корреляции посредством слепых подписей. В Anoncreds эмитент часто взаимодействует с «ослепленной» версией запроса на учетные данные, что затрудняет эмитенту впоследствии коррелировать выданные учетные данные с конкретными запросами или владельцами. Держатель, в свою очередь, может генерировать предикатные доказательства по атрибутам, не выявляя сами значения атрибута.
• ZK-SD-VC от йоты Identity:Эта реализация подчеркивает полный контроль владельца над тем, какие части учетных данных могут быть нераскрыты, используя подписи BBS+ (которые сами поддерживают селективное раскрытие) в сочетании с ZKP для улучшенных гарантий. Это контрастирует с некоторыми другими подходами, такими как SD-JWT VC (выборочно раскрывающий jwt vc), где эмитент первоначально определяет, какие поля могут быть скрыты владельцем. Выбор конкретной схемы ZKP и формата учетных данных имеет существенные последствия для ВОЗ, в конечном итоге, контролирует способность выборочно раскрывать.
• W3C и Difs STANTARDS:Всемирный консорциум паутины (W3C) разработал стандартный стандарт модели данных о проверке учетных данных, который является основой для многих реализаций VC. В то время как сам стандарт VC гибкий в отношении криптографических методов, ZKP могут быть наложены сверху или интегрированы в конкретные профили VC, чтобы обеспечить расширенные функции конфиденциальности. Децентрализованный Фонд идентификации (DIF) - еще одна ключевая организация, работающая над стандартами и взаимодействием в децентрализованном пространстве идентичности, включая аспекты, связанные с ZKP.

Расширение горизонтов - ZKPS Transform Industries

Криптовалюты, сохраняющие конфиденциальность

Одна из первых и наиболее известных областей применения для ZKP была в криптовалютах, направленной на обеспечение транзакционной конфиденциальности на общественных блокчейнах. На стандартных блокчейнах, таких как биткойн, все транзакции являются псевдонимичными, но прослеживаемыми. ZKP позволяют скрывать отправитель, приемник и сумму транзакции, в то же время позволяя публичной проверке достоверности транзакций.

• Zcash:Пионер в использовании zk-snarks для так называемых «экранированных транзакций», где детали транзакции зашифрованы на блокчейне, а их правильность подтверждается ZKP.
• МОНЕРО:Использует другую криптографическую технику, называемую подписи кольца для анонимности отправителя, а также пуленепробиваемые (тип ZKP) для доказательств диапазона, чтобы скрыть количество транзакций, обеспечивая при этом монеты не создавались из тонкого воздуха.
• Торнадо наличными:Был децентрализованным микшером транзакций на Ethereum, который использовал ZKP, чтобы разбить связь между депозитами и адресами снятия средств, улучшая анонимность пользователей. (Примечание. Согласно одному источнику, санкции США по торнадо денежные средства были сняты в марте 2025 года после решения суда, который оспаривал правовую основу запрета, однако этот проект остается предметом интенсивных юридических и этических дебатов).

Масштабирование блокчейнов: рост ZK-роллей и ZKEVMS

Ограничения масштабируемости блокчейнов базового слоя (слой 1), такие как низкая пропускная способность и высокие сборы, стали основным препятствием для их широкого распространения. ZKP предлагают мощное решение этой проблемы в форме ZK-роллей.

• zk-rollups:Это решения уровня 2, которые связывают (или «свернутые») тысячи транзакций вне цепочки, генерируют единый, компактный ZKP (доказательство достоверности), подтверждающее правильность всех этих транзакций, а затем отправляют это доказательство в цепочке. Преимущества включают значительное увеличение пропускной способности и снижение транзакционных издержек для конечных пользователей, одновременно наследуя высокий уровень безопасности от основной цепочки Ethereum.
• Zkevm (виртуальная машина ethereum Zero-ЗНАЛОВАЯ):Это особенно важная разработка, представляющая виртуальную машину, совместимую с виртуальной машиной Ethereum (EVM), но предназначенной для выполнения интеллектуальных контрактов таким образом, чтобы их исполнение было доказано с помощью ZKP. Это значительно упрощает миграцию и масштабирование существующих децентрализованных приложений (DAPPS) на Ethereum, что позволяет им использовать преимущества ZK-роллов без необходимости полного переписывания кода. Разработка ZKEVMS является критическим катализатором для более широкого внедрения ZKP в экосистеме Smart Contract Ethereum, снижая барьер для существующих DAPP для использования масштабирования ZK. Существуют различные типы Zkevms (например, тип 1, тип 2 и т. Д.), Которые представляют компромисс между степенью эквивалентности EVM и эффективностью генерации доказательств.

Ключевые игроки и проекты в этой области включают:

• Фонд Ethereum:Сам фонд Ethereum активно исследует и поддерживает ZKP в качестве критического компонента своей долгосрочной масштабирующей дорожной карты.
• Многоугольник:Предлагает ряд решений ZK, в том числе Polygon Hermez (на основе zk-snarks), Polygon miden (на основе zk-starks) и Polygon zkevm. Их концепция «Agglayer» также активно использует технологию ZK, чтобы обеспечить взаимодействие между различными блокчейнами и свертываниями, используя так называемые «пессимистические доказательства» для обеспечения безопасного взаимодействия между цепями с различными моделями безопасности.
• zksync:Является решением масштабирования слоя 2, которое использует ZK-Snarks.
• Starknet (от Starkware):Является децентрализованной сетью уровня 2 (ZK-Rollup), основанной на технологии ZK-Stark.

The evolution of ZKPs from a niche privacy technology in cryptocurrencies to a versatile tool for scaling and privacy in various blockchain and even non-blockchain applications is evident.

Безопасное и анонимное цифровое голосование

Обеспечение справедливости, конфиденциальности избирателей, предотвращения принуждения и поддержания проверки результатов выборов-давние проблемы. ZKPS может предложить решение, позволяя избирателям доказать свое право голоса, а также акт голосования, не выявляя их личности или их выбора. Результаты могут быть публично подсчитаны и проверены без ущерба для анонимности отдельных голосов. Примером такой системы является MACI (минимальная антиколл-инфраструктура), которая использует ZK-Snarks для обеспечения конфиденциальности и сопротивления сговора в системах голосования на основе блокчейна, таких как распределение грантов в экосистеме Ethereum. Важно отметить, что ZKP в этом контексте не обязательно создают совершенно непрозрачные системы; Скорее, они позволяют создавать системы с настраиваемыми степенями прозрачности и проверки, что может быть мощным инструментом как для защитников конфиденциальности, так и для регуляторов, стремящихся обеспечить целостность выборов.

Повышение безопасности данных и конфиденциальности в секторах

Помимо криптовалют и голосования, ZKP находят приложения во многих других отраслях:

• Здравоохранение:Пациенты могут доказать свое право на медицинские услуги или поделиться конкретными медицинскими данными для исследовательских целей (например, подтверждение конкретного диагноза или соответствия критериям включения для исследования), не выявляя всю их историю болезни или другую конфиденциальную информацию.
• Финансы (за пределами криптовалют):ZKP можно использовать для доказывания кредитоспособности (например, доход в пределах определенного диапазона), соответствия требованиям AML / KYC (против отмывания от отмывания денег / знание вашего клиента), или другие финансовые предикаты без раскрытия конкретных финансовых данных. Например, Privado ID (ранее Polygon ID) работает с банками на базе ZKP KYC Solutions.
• Управление цепочками поставок:Компании могут проверить подлинность, происхождение или соответствие продукта определенным стандартам (например, этическую или экологическую), не выявляя конфиденциальную деловую информацию о поставщиках или производственных процессах.
• Децентрализованные решения идентификации (общие):Многие компании и проекты в децентрализованном пространстве идентификации, таких как Veridas, Microsoft Entra Perfied ID (хотя в первую очередь полагаются на стандартные механизмы VC W3C, а не zkps непосредственно), CHQD и проекты в рамках децентрализованного идентификационного фонда (Dif) и гиперллер (например, гиперлекерные эри с идентицирующие для экологически чистых или идентицируемых для идентичных или идентичных для внедрения или в реализации, которые используются для экологически чистых или идентичных для идентичных, идентичных для идентичных или идентичных, идентичных для идентичных, идентичных для идентичных, идентичных для идентичных идентификационных. Раскрытие и предикатные доказательства.

Другие новые области применения

Потенциал ZKP продолжает разворачиваться в новых и инновационных областях:

• Безопасные многопартийные вычисления (MPC):ZKP можно использовать для проверки правильной вычислений в протоколах MPC, где несколько сторон совместно вычисляют функцию по своим частным входам, не выявляя эти входы друг на друга.
• Анализ личных данных и машинное обучение (машинное обучение с нулевым знанием, ZKML):Это захватывающее поле, которое позволяет доказывать правильность вывода модели машинного обучения или свойства набора учебного набора данных (например, он не содержит определенных предубеждений или что модель была обучена конкретным данным) без раскрытия самой модели (которая может быть торговой тайной) или конфиденциальные учебные данные. Примеры включают в себя проверку биометрической аутентификации в ходе цепь, рынок частных данных, совместное использование проприетарных моделей и проверенный AI-сгенерированный контент.
• Проверяемый ИИ:В связи с ZKML, это концепция, в которой агенты искусственного интеллекта могут доказать подлинность, целостность и источник их действий, решений и выходов с использованием комбинации DIDS, VCS, ZKP и реестров доверия. Компания Cheqd активно работает в этой области. Эта область обладает огромным потенциалом для повышения доверия к ИИ и борьбы с дезинформацией.
• Утверждения создателя и происхождение контента:В эпоху глубокого и легко сгенерированного контента ZKP могут помочь создателям доказать авторство или подлинность своей работы, и потребители могут проверить происхождение информации. Рабочая группа по утверждениям создателя в DIF решает эту проблему.

Навигация на неизведанную территорию - проблемы и ограничения ZKP

Несмотря на их огромный потенциал, широко распространенное принятие ZKP затрудняется несколькими проблемами. Понимание этих ограничений так же важно, как и оценка преимуществ для формирования реалистичных ожиданий и руководства будущими исследованиями.

Вычислительная сложность и интенсивность ресурсов

Создание доказательств с нулевым знанием, особенно для сложных утверждений, может быть вычислительно дорогим и трудоемким процессом для доказательной стороны. Это требует значительной мощности обработки и может занять значительное количество времени, что делает некоторые системы ZKP непрактичными для приложений в реальном времени или для устройств с ограниченными ресурсами. В некоторых требовательных приложениях может потребоваться специализированное оборудование (например, FPGA или ASIC) для эффективной генерации доказательств, что увеличивает барьер для входа.

Трудности в реализации и необходимость криптографической экспертизы

Системы ZKP основаны на сложной математике, включая теорию эллиптических кривых, полиномиальную теорию, криптографические хэш -функции и другие расширенные криптографические концепции. Реализация протоколов ZKP правильно и, что более важно, надежно, требует глубоких знаний о криптографии и дотошного внимания к деталям. Ошибки в реализации могут привести к серьезным уязвимостям, которые могут аннулировать все гарантии конфиденциальности и безопасности. В настоящее время существует нехватка разработчиков с необходимым опытом для создания и аудирования таких систем, что замедляет их широкое распространение больше, чем теоретические ограничения.

Проблема «доверенная установка» (в основном для некоторых ZK-Snarks)

Как обсуждалось ранее, зависимость некоторых общих схем ZKP, особенно традиционных ZK-Snarks (например, Groth16), на начальную фазу «доверенной установки» для генерации общественных параметров (SRS) вводит потенциальную единую точку отказа или, по крайней мере, значительное доверительное предположение. Если секрет («токсичные отходы»), используемый в этой установке, скомпрометирован, злоумышленник может создать ложные доказательства, которые выглядят действительными, подрывая безопасность всей системы. Эта проблема не только техническая, но и философская, особенно в контексте децентрализованных систем, которые направлены на минимизацию или устранение необходимости доверия к отдельным сторонам. Хотя церемония многопартийных вычислений (MPC) помогают распространять это доверие, что делает компромисс гораздо более сложным (требующим сговора всех участников или компромисса каждого из них), идеалом с точки зрения доверительного минимизации является полная прозрачность, как видно из ZK-Starks или пуленепробиваемых.

Стандартизация и совместимость

В настоящее время существует много разных схем ZKP (различные виды ZK-Snarks, ZK-Starks, Bulletpronation и т. Д.), А также многочисленные библиотеки и рамки для их реализации. Это приводит к потенциальному «бункеру» и отсутствию универсальных стандартов, которые могут препятствовать совместимости между различными приложениями или платформами с использованием ZKP. Усилия таких организаций, как Фонд децентрализованной идентичности (DIF), Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) и инициатива ZKPOPROW, направлены на разработку общих стандартов, спецификаций и лучших практик, которые должны способствовать более широкому и более безопасному внедрению ZKP.

Доказательство размер (для некоторых типов ZKP, таких как ZK-Starks)

В то время как ZK-Starks предлагают важные преимущества, такие как прозрачность (без надежного настройки) и квантовое сопротивление, их доказательства, как правило, имеют большее значение по размеру по сравнению с zk-snarks. Это может быть проблемой в средах с ограниченной пропускной способностью сети или высокими затратами на хранение данных в цепочке.

Потенциальные нормативные и юридические неопределенности

Сильные гарантии конфиденциальности, предлагаемые ZKP, иногда могут восприниматься как противоречивые с существующими нормативными требованиями для прозрачности, особенно в финансовом секторе (например, в контексте правил против отмывания по борьбе с деньгами (AML) и противофинансирования терроризма (CFT)). Нормативная неопределенность в отношении использования ZKP часто проистекает из недостаточного понимания их возможностей. Важно отметить, что ZKP потенциально могут быть инструментами для соответствия, а не против него. Например, ZKP может разрешить доказать, что транзакция не происходит из санкционированного адреса без раскрытия самого адреса источника, или что пользователь прошел проверку KYC от аккредитованного поставщика, не раскрывая все их личные данные. Продолжается работа по обучению регуляторов и разработке приложений ZKP, которые могут доказо соответствовать требованиям соответствия. Работа Privado ID (ранее Polygon ID) с банками на ZKP KYC является примером этого потенциала.

Проблемы пользователя (UX)

Интеграция функциональности ZKP в пользовательские приложения (например, цифровые кошельки для VCS или криптовалютные кошельки с функциями конфиденциальности) таким образом, чтобы это было простым, интуитивно понятным и не требует глубоких технических знаний от пользователя, является серьезной проблемой. Абстрагирование сложности ZKP от конечного пользователя и обеспечение бесшовного UX является ключом к массовому внедрению.

Будущее-это нулевое знание-что ждет впереди?

Технология доказательств нулевого знания находится на переднем крае криптографических исследований и разработок, и ее будущее выглядит многообещающе.

Текущие исследования и алгоритмические улучшения

Академическое сообщество и промышленность активно работают над повышением эффективности существующих схем ZKP. Продолжаются усилия по сокращению времени генерации и проверки доказательств, а также размеров самих доказательств для всех типов ZKP, включая ZK-Snarks, ZK-Starks и Bulletproof. Новые криптографические примитивы и математические основы (например, работа над более эффективными схемами полиномиальных обязательств или новых типах эллиптических кривых) изучаются для создания более универсальных, безопасных и эффективных схем ZKP.

Одна из самых мощных концепций, получивших тягу, - эторекурсивные ZKPПолем Это доказательства, которые могут проверить правильность других доказательств ZKP. Представьте, что это как релеянная гонка, где каждый последующий бегун не только управляет ногой, но и несет «дубинку» (доказательство), подтверждающее, что все предыдущие бегуны успешно завершили свои этапы. Другая аналогия - набор кукол Matryoskka, где каждая кукла содержит меньшую внутри, и проверка самой большой куклы неявно подтверждает целостность всех вложенных. Рекурсия позволяет «сложить» много отдельных доказательств в единое, компактное окончательное доказательство или эффективно проверять длинную цепь вычислений. Это имеет огромные последствия для масштабируемости, особенно в системах ZK-Rollup, где тысячи транзакций могут быть агрегированы, а их коллективная достоверность подтверждена одним рекурсивным доказательством, представленным в основную блокчейн. Это резко уменьшает нагрузку на основную цепь и транзакционные издержки.

Толчок к практической, широко распространенной квантово-устойчивой ZKP

С надвигающейся угрозой достаточно мощных квантовых компьютеров, способных нарушать многие современные криптографические системы (в том числе те, на которых основывается некоторые ZK-Snarks), развитие и стандартизация квантово-устойчивых ZKP являются главным приоритетом. ZK-Starks, основанные на хэш-функциях, уже обеспечивают это сопротивление. Исследования также проводится в ZKP на основе других квантово-устойчивых примитивов, таких как криптография на основе решетки. Переход к квантово устойчивому ZKP быстро переходит от опции «хорошего» к требованию «обязательного», чтобы обеспечить долгосрочную жизнеспособность и безопасность систем с использованием этой технологии, влияя на направление исследований и инвестиций.

Более широкое принятие в различных секторах

По мере того, как технология созревает и ее сложность и снижение затрат ее реализации, ожидается, что ZKP выйдут за рамки своих первоначальных ниш в блокчейне и криптовалютах, чтобы найти приложения в основных отраслях, таких как традиционные финансы, здравоохранение, государственное управление, Интернет вещей (IoT) и многие другие. Ожидается, что использование ZKP в предпринимательских решениях для безопасного обмена данными, совместных вычислений и аудита соответствия.

Стандартизация и созревание экосистемы

Разработка общепринятых стандартов для протоколов ZKP, форматов данных и интерфейсов поможет улучшить совместимость между различными решениями и ускорить их принятие. Рост удобных для пользователя инструментов разработчиков, библиотек высокого уровня и образовательных ресурсов сделает ZKP более доступными для более широкого спектра инженеров и компаний. «Демократизация» инструментов и знаний ZKP является ключом к открытию широких инноваций. Такие организации, как Фонд децентрализованной идентификации (DIF), W3C, Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) и инициатива ZKPOPREAPE, играют важную роль в этих стандартизации и экосистемных процессах.

Интеграция с другими технологиями повышения конфиденциальности (домашние животные)

ZKP-это лишь одна из многих технологий повышения конфиденциальности (домашних животных). Ожидается более тесная интеграция и комбинация с другими домашними животными, такими как гомоморфное шифрование (HE), которое позволяет вычислять зашифрованные данные; Безопасные многопартийные вычисления (MPC), которые позволяют нескольким сторонам совместно вычислять функцию по своим частным входам; 3 и федеративное обучение (FL), которое позволяет обучать модели машинного обучения на распределенных наборах данных без централизации их. Объединение этих технологий может привести к созданию еще более мощных и гибких решений для конфиденциальности.

ZKP как краеугольный камень Web3 и Metaverse

Принципы Web3 - децентрализация, пользовательская владение данными, сопротивление цензуре и создание достоверных взаимодействий без посредников - глубоко преобразуют возможности, предоставляемые ZKP. ZKP могут включать частные взаимодействия, обеспечить право собственности на цифровые активы и проверяемые атрибуты в децентрализованных цифровых средах, таких как метаверс. Они будут поддерживать ориентированную на пользователя идентичность и управление данными в следующем поколении Интернета. Конвергенция ZKP с искусственным интеллектом, особенно в контексте ZKML и подлежащего проверке ИИ (как указано в работе CHEQD), может открыть совершенно новые горизонты для создания надежного и частного ИИ. Это позволило бы доказать различные свойства моделей искусственного интеллекта или их обучающие данные (например, отсутствие смещения, использование конкретных наборов данных, соблюдение этических норм) без раскрытия конфиденциальной информации о модели или самих данных. Рост Web3 будет стимулировать спрос на решения ZKP, а достижения в ZKP, в свою очередь, будут обеспечивать новые и более сложные варианты использования Web3.

Заключение - ZKP: ключ к разблокировке истинного цифрового суверенитета

Суммирование силы ZKP

Доказательства нулевого знания представляют собой революционную криптографическую технологию, которая позволяет одной стороне доказать другой правде конкретного утверждения, не раскрывая какую-либо информацию, помимо того, что утверждение верно. Эта уникальная способность зависит от трех фундаментальных свойств: полноты, гарантируя, что истинные утверждения могут быть доказаны; обоснованность, обеспечение того, чтобы ложные операторы не могли быть (с высокой вероятностью) доказаны; и нулевое знание, гарантируя, что в процессе доказывания не раскрывается посторонняя информация.

Синергия DID + VC + ZKP для цифровой автономии

ZKP являются критическим третьим компонентом в триаде технологий, которые формируют основу для подлинной цифровой автономии и самоуверенной идентичности (SSI). Как обсуждалось в предыдущих статьях этой серии, децентрализованные идентификаторы (DIDS) (см. «Самоуверенная идентичность здесь - и начинается с дидов») дают пользователям контроль над своими собственными цифровыми идентификаторами, отвечая на вопрос «Кто вы?». Проверяемые учетные данные (VCS) (см. «VCS, DIDS и борьба за цифровую автономию») опираются на DIDS, позволяя проверять претензии доверенных эмитентов к этим идентификаторам, отвечая на вопрос «Что о вас говорится?».

Это ZKP, которые закрывают этот цикл, предоставляя механизм, с помощью которого пользователи могут выборочно и в частном порядке использовать свои венчурные капиталисты, доказывая конкретные факты о себе (например, «мне более 18» или «у меня есть необходимая квалификация»), не раскрывая все содержание их полномочий или лишнюю личную информацию. Эта синергия DIDS, VCS и ZKP позволяет пользователям не только владеть своими идентификаторами и претензиями, но и для осуществления гранулированного контроля над раскрытием своих данных, поддержки конфиденциальности и минимизации рисков. Путешествие к цифровой автономии - это постоянная эволюция, и ZKP - критическая веха на этом пути, а не конечный пункт назначения.

ZKP: Больше, чем просто конфиденциальность - двигатель для доверия и инноваций

Хотя повышение конфиденциальности является ключевым преимуществом ZKP, их воздействие выходит далеко за рамки этого. Они играют решающую роль в масштабировании систем блокчейна (через zk-роллы и Zkevms), что делает их быстрее и дешевле. ZKPS позволяют новые формы безопасного и частного цифрового взаимодействия, такие как анонимное голосование или конфиденциальные финансовые операции. В более широком смысле, ZKP помогает укрепить доверие к цифровым экосистемам, позволяя проверять информацию, не требуя полного раскрытия, что снижает риски и способствует более открытому сотрудничеству.

Последние мысли о преобразующем потенциале

Несмотря на существующие проблемы, такие как вычислительная сложность, трудности в реализации и необходимость стандартизации, перспективы ZKPS вызывают значительный оптимизм. Они являются фундаментальным строительным блоком для построения более личного, безопасного и ориентированного на пользователя цифрового мира, где люди действительно суверенны по поводу своих личностей и данных.

Тем не менее, окончательный успех ZKP, особенно в контексте децентрализованной идентичности и проверенных учетных данных, будет зависеть не только от совершенствования самой криптографии. Создание пользовательской экосистемы очень важно. Это включает в себя разработку интуитивно понятных цифровых кошельков, которые упрощают управление ВК и генерацию ZKP, четко сообщают о ценностном предложении конечным пользователям, поэтому они понимают преимущества этих технологий и создают поддерживающую инфраструктуру, которая делает их использование бесшовным и доступным. Наиболее продвинутые криптографические протоколы не смогут достичь широкого распространения, если они не встроены в системы, которые являются удобными, понятными и приносящими четкие преимущества. Таким образом, основное внимание должно быть не только на криптографических инновациях, но и на решение реальных пользовательских проблем и создание ориентированных на человека решений.