zk-SNARKs(ZKP) como una innovación importante en el campo de blockchain, ha recibido una amplia atención e investigación en los últimos años. Este artículo ofrece una revisión sistemática del desarrollo de la tecnología zk-SNARKs en los últimos cuarenta años, analizando en profundidad los principios de diseño y los métodos de aplicación de la tecnología de zk-SNARKs basada en circuitos, así como modelos como ZKVM y ZKEVM. El artículo también presenta el mecanismo de trabajo y las direcciones de optimización de ZK Rollup como una solución de escalado Layer 2, así como los últimos avances en aceleración de hardware, soluciones híbridas, entre otros. Finalmente, el artículo anticipa conceptos emergentes como ZKCoprocessor, ZKML y ZKThreads, y explora su potencial para mejorar la eficiencia, seguridad y protección de la privacidad en los sistemas de blockchain.
Índice
Uno, conocimientos básicos sobre zk-SNARKs
Dos, zk-SNARKs no interactivos
Tres, pruebas de conocimiento cero basadas en circuitos
Cuatro, modelo de zk-SNARKs
Cinco, resumen y desarrollo de la máquina virtual de pruebas de conocimiento cero
Seis, visión general y desarrollo de la máquina virtual de Ethereum zk-SNARKs
Siete, resumen y desarrollo del esquema de red de segunda capa de zk-SNARKs
Ocho, las direcciones futuras del desarrollo de zk-SNARKs
Nueve, conclusión
Uno, fundamentos de zk-SNARKs
1. Resumen
zk-SNARKs(Prueba de Conocimiento Cero, ZKP) fue propuesta por Goldwasser, Micali y Rackoff en 1985, y es un protocolo que puede verificar la validez de ciertas proposiciones sin revelar ninguna información adicional. ZKP tiene tres características básicas: completitud, solidez y propiedad de conocimiento cero.
La idea central de ZKP es que el probador puede demostrar al verificador que posee cierta información sin necesidad de revelar el contenido específico de esa información. Esta característica hace que ZKP juegue un papel importante en la protección de la privacidad y en la mejora de la escalabilidad de blockchain, convirtiéndose en un foco de investigación académica y aplicaciones en la industria.
2. zk-SNARKs ejemplo
A continuación se muestra un ejemplo simple de zk-SNARKs, utilizado para verificar si el probador posee un número secreto, sin mostrar directamente ese número:
Configuración: el probador elige dos números primos grandes p y q, calcula n = p * q, y calcula v = s^2 mod n( s es el número secreto).
Desafío: el validador selecciona aleatoriamente un bit a(0 o 1) y lo envía al probador.
Respuesta: El probador calcula la respuesta g según el valor de a. Si a=0, g = r; si a=1, g = r * s mod n.
Verificación: el validador comprueba si g^2 mod n es igual a x( cuando a=0) o x * v mod n( cuando a=1).
Al repetir este proceso varias veces, se puede reducir la probabilidad de que el probador engañe al verificador por suerte a un nivel muy bajo.
Dos, zk-SNARKs no interactivos
1. Antecedentes
Las pruebas de conocimiento cero tradicionales suelen requerir múltiples interacciones. Sin embargo, en ciertos escenarios de aplicación, como transacciones instantáneas o votaciones, múltiples interacciones no son viables. Las pruebas de conocimiento cero no interactivas (NIZK) han surgido para resolver este problema.
2. Propuesta de NIZK
Blum, Feldman y Micali propusieron por primera vez el concepto de NIZK en 1988. Las pruebas NIZK se dividen en tres etapas: configuración, cálculo y verificación. En la etapa de configuración se introduce el concepto de cadena de referencia pública (CRS), que proporciona la base para el cálculo y la verificación posteriores.
3. Transformación Fiat-Shamir
La transformación Fiat-Shamir es un método para convertir pruebas de conocimiento cero interactivas en no interactivas. Este método utiliza funciones hash para reemplazar parte de la aleatoriedad e interactividad, simplificando considerablemente el proceso de prueba.
4. Otras investigaciones
La investigación de Jens Groth y otros ha impulsado enormemente la aplicación de NIZK en la criptografía y la tecnología blockchain. Propusieron un sistema de prueba de conocimiento cero no interactivo perfecto aplicable a cualquier lenguaje NP, y lograron avances significativos en términos de eficiencia y seguridad.
Además, los enfoques como las pruebas de conocimiento cero no interactivas de validadores específicos y el modelo de registro basado en claves también ofrecen nuevas ideas para el desarrollo de NIZK.
Tres, zk-SNARKs basados en circuitos
1. Antecedentes
Los sistemas de pruebas de conocimiento cero basados en circuitos muestran ventajas al manejar tipos específicos de tareas computacionales, especialmente en escenarios que requieren alta paralelización.
2. Conceptos y características básicos del modelo de circuito
Los modelos de circuitos se dividen principalmente en dos grandes categorías: circuitos aritméticos y circuitos lógicos. Los circuitos aritméticos están compuestos por puertas de suma y multiplicación, adecuados para operaciones numéricas complejas; los circuitos lógicos están formados por puertas lógicas básicas, que son adecuadas para ejecutar lógica de juicio simple y cálculos binarios.
3. Diseño y aplicación de circuitos en zk-SNARKs
En el sistema de zk-SNARKs, el proceso de diseño del circuito implica expresar el problema a probar como un circuito y luego convertir el circuito en una representación polinómica. Este proceso incluye pasos como la representación del problema, la optimización del circuito, la conversión polinómica, la generación de cadenas de referencia pública, entre otros.
4. Defectos y desafíos potenciales
Los principales desafíos de las pruebas de conocimiento cero basadas en circuitos incluyen la complejidad y el tamaño del circuito, la dificultad de optimización y la adaptabilidad a tareas computacionales específicas. Las direcciones para resolver estos problemas incluyen técnicas de compresión de circuitos, diseño modular y aceleración de hardware.
Cuatro, zk-SNARKs
1. Modelos de algoritmos comunes
Modelo zkSNARK: propuesto por Bitansky et al. en 2011, es un mecanismo de prueba de conocimiento cero mejorado.
Modelo Ben-Sasson: un modelo zk-SNARK para la ejecución de programas en la arquitectura RISC de von Neumann.
Modelo Pinocchio: un conjunto completo de generación de pruebas de conocimiento cero no interactivas, que incluye un compilador avanzado y programas aritméticos cuadráticos (QAPs).
Modelo Bulletproofs: no requiere configuración de confianza, el tamaño de la prueba crece de manera logarítmica con el tamaño del valor de testigo.
Modelo Ligero: un modelo de prueba de conocimiento cero ligero, cuya complejidad de comunicación es proporcional a la raíz cuadrada del tamaño del circuito de verificación.
2. Esquema basado en PCP lineal y el problema del logaritmo discreto
Estos esquemas incluyen el modelo Groth16, el modelo Sonic, el modelo PLONK, entre otros, basados en emparejamientos de curvas elípticas y programas aritméticos cuadráticos, que ofrecen un sistema de pruebas de conocimiento cero no interactivo eficiente.
3. Propuesta basada en la prueba de personas comunes
"Prueba de personas comunes" fue propuesta por Goldwasser, Kalai y Rothblum, y es aplicable a una amplia gama de problemas. Los esquemas representativos incluyen el modelo Hyrax, el modelo Libra y el modelo Spartan.
4. Pruebas verificables basadas en probabilidades PCP( zk-SNARKs
Estos esquemas incluyen modelos STARK, modelos Aurora, modelos Succinct Aurora y modelos Fractal, que generalmente tienen características de configuración transparente y seguridad post-cuántica.
) 5. Clasificación de la fase de configuración de la construcción de pruebas generales CPC###
Los sistemas de prueba de conocimiento cero se pueden dividir en tres generaciones: la primera generación requiere una configuración de confianza separada para cada circuito; la segunda generación solo necesita una configuración inicial para todos los circuitos; la tercera generación no requiere configuración de confianza.
Cinco, resumen y desarrollo de la máquina virtual de prueba de conocimiento cero
( 1. Antecedentes
zk-SNARKs Virtual Machine ) ZKVM ### es una máquina virtual centrada en zk-SNARKs, que amplía las funcionalidades de las máquinas virtuales tradicionales y puede reducir de manera generalizada el umbral de desarrollo de circuitos zk-SNARKs.
( 2. Clasificación actual de ZKVM
Se divide principalmente en tres categorías:
Tipo principal de ZKVM: como RISCZero, PolygonMiden, zkWASM, etc.
ZKVM equivalente a EVM: diseñado específicamente para ser compatible con la máquina virtual de Ethereum )EVM###.
zk-SNARKs optimizados ZKVM: como Cairo-VM, Valida, TinyRAM, etc.
( 3. Paradigma de frontend y backend
Los sistemas ZKP generalmente se dividen en dos partes: )frontend### y (backend). El frontend utiliza principalmente lenguajes de bajo nivel para representar lenguajes de alto nivel, mientras que el backend convierte los circuitos descritos en lenguajes de bajo nivel construidos por el frontend en pruebas de generación y verificación de corrección.
( 4. Ventajas y desventajas del paradigma ZKVM
Las ventajas incluyen el uso de arquitecturas de conjunto de instrucciones existentes, el soporte de múltiples programas con un solo circuito, circuitos de estructura repetitiva, entre otros. Las desventajas incluyen los costos asociados a la generalidad, el alto costo de ciertas operaciones, así como los altos costos de prueba.
Seis, Resumen y Desarrollo de la Máquina Virtual de Ethereum de Conocimiento Cero
) 1. Antecedentes
zk-SNARKs Ethereum Virtual Machine ### ZKEVM ### está diseñado específicamente para Ethereum, y se utiliza principalmente para verificar la corrección de la ejecución de contratos inteligentes, al tiempo que protege la privacidad de las transacciones.
( 2. Cómo funciona ZKEVM
El flujo de trabajo de ZKEVM incluye el procesamiento del programa de nodos, la generación de pruebas ZK, la agregación de pruebas y el envío al contrato L1.
) 3. Proceso de implementación de ZKEVM
Incluye principalmente pasos como la obtención de datos, el procesamiento de datos, la generación de pruebas, la prueba recursiva y la presentación de pruebas.
4. Características de ZKEVM
Las principales características de ZKEVM incluyen la mejora de la capacidad de procesamiento de transacciones, la protección de la privacidad y la verificación eficiente.
Siete, descripción y desarrollo del esquema de red de segunda capa zk-SNARKs
1. Antecedentes
La solución de red de segunda capa de cero conocimiento ### ZK Rollup ### es una solución de escalado de Ethereum basada en zk-SNARKs, diseñada para mejorar la eficiencia del procesamiento de transacciones y reducir costos.
( 2. Mecanismo de trabajo de ZK Rollup
ZK Rollup reduce significativamente el uso de recursos computacionales en la cadena principal de Ethereum al ejecutar transacciones fuera de la cadena y generar pruebas de validez.
) 3. Dirección de optimización de ZK Rollup
Las principales direcciones de optimización incluyen:
Optimizar el cálculo de algoritmos de contraseña
Mezcla de Optimistic y zk-SNARKs Rollup
Desarrollar un ZK EVM dedicado
Optimización de hardware
Ocho, direcciones futuras para el desarrollo de zk-SNARKs
1. Acelerar el desarrollo del entorno de cálculo
Incluye el desarrollo de circuitos integrados específicos ZK-ASIC### y co-procesadores ZKCoprocessor###, con el objetivo de mejorar la eficiencia computacional de zk-SNARKs.
( 2. Propuesta y desarrollo de zk-SNARKs
zk-SNARKs máquinas de aprendizaje ) ZKML ( aplica la tecnología de zk-SNARKs en el campo del aprendizaje automático, logrando validar los resultados de cálculo del aprendizaje automático sin revelar datos o detalles del modelo.
) 3. Desarrollo relacionado con la tecnología de expansión de zk-SNARKs
La propuesta de conceptos como ZKThreads y ZK Sharding tiene como objetivo combinar zk-SNARKs y la tecnología de fragmentación para mejorar la escalabilidad y personalización de la blockchain.
4. El desarrollo de la interoperabilidad de ZKP
La propuesta de ZK State Channels y ZK Omnichain Interoperability Protocol tiene como objetivo lograr la interoperabilidad de activos y datos entre cadenas basada en zk-SNARKs.
IX. Conclusión
La tecnología de zk-SNARKs ha demostrado un gran potencial en el campo de blockchain, especialmente en la mejora de la protección de la privacidad y la capacidad de procesamiento. A través del análisis de las últimas tecnologías y tendencias de desarrollo, este artículo ofrece una perspectiva integral para entender y aplicar la tecnología de zk-SNARKs, mostrando su importante papel en la mejora de la eficiencia y seguridad de los sistemas blockchain. En el futuro, con el desarrollo adicional en áreas como la aceleración de hardware, algoritmos específicos y la interoperabilidad entre cadenas, se espera que la tecnología de zk-SNARKs desempeñe un papel clave en una gama más amplia de escenarios de aplicación.
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WhaleMistaker
· 08-05 20:01
Ya lo dije, zk es realmente bueno.
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gas_fee_therapist
· 08-05 17:05
zk realmente es increíble, este año ha explotado.
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PensionDestroyer
· 08-05 16:47
La tecnología zk es el futuro. Los que entienden, entienden.
Análisis completo de la tecnología zk-SNARKs: desde los fundamentos hasta el desarrollo futuro
zk-SNARKs技术综述与未来展望
Resumen
zk-SNARKs(ZKP) como una innovación importante en el campo de blockchain, ha recibido una amplia atención e investigación en los últimos años. Este artículo ofrece una revisión sistemática del desarrollo de la tecnología zk-SNARKs en los últimos cuarenta años, analizando en profundidad los principios de diseño y los métodos de aplicación de la tecnología de zk-SNARKs basada en circuitos, así como modelos como ZKVM y ZKEVM. El artículo también presenta el mecanismo de trabajo y las direcciones de optimización de ZK Rollup como una solución de escalado Layer 2, así como los últimos avances en aceleración de hardware, soluciones híbridas, entre otros. Finalmente, el artículo anticipa conceptos emergentes como ZKCoprocessor, ZKML y ZKThreads, y explora su potencial para mejorar la eficiencia, seguridad y protección de la privacidad en los sistemas de blockchain.
Índice
Uno, conocimientos básicos sobre zk-SNARKs Dos, zk-SNARKs no interactivos Tres, pruebas de conocimiento cero basadas en circuitos Cuatro, modelo de zk-SNARKs Cinco, resumen y desarrollo de la máquina virtual de pruebas de conocimiento cero Seis, visión general y desarrollo de la máquina virtual de Ethereum zk-SNARKs Siete, resumen y desarrollo del esquema de red de segunda capa de zk-SNARKs Ocho, las direcciones futuras del desarrollo de zk-SNARKs Nueve, conclusión
Uno, fundamentos de zk-SNARKs
1. Resumen
zk-SNARKs(Prueba de Conocimiento Cero, ZKP) fue propuesta por Goldwasser, Micali y Rackoff en 1985, y es un protocolo que puede verificar la validez de ciertas proposiciones sin revelar ninguna información adicional. ZKP tiene tres características básicas: completitud, solidez y propiedad de conocimiento cero.
La idea central de ZKP es que el probador puede demostrar al verificador que posee cierta información sin necesidad de revelar el contenido específico de esa información. Esta característica hace que ZKP juegue un papel importante en la protección de la privacidad y en la mejora de la escalabilidad de blockchain, convirtiéndose en un foco de investigación académica y aplicaciones en la industria.
2. zk-SNARKs ejemplo
A continuación se muestra un ejemplo simple de zk-SNARKs, utilizado para verificar si el probador posee un número secreto, sin mostrar directamente ese número:
Configuración: el probador elige dos números primos grandes p y q, calcula n = p * q, y calcula v = s^2 mod n( s es el número secreto).
Desafío: el validador selecciona aleatoriamente un bit a(0 o 1) y lo envía al probador.
Respuesta: El probador calcula la respuesta g según el valor de a. Si a=0, g = r; si a=1, g = r * s mod n.
Verificación: el validador comprueba si g^2 mod n es igual a x( cuando a=0) o x * v mod n( cuando a=1).
Al repetir este proceso varias veces, se puede reducir la probabilidad de que el probador engañe al verificador por suerte a un nivel muy bajo.
Dos, zk-SNARKs no interactivos
1. Antecedentes
Las pruebas de conocimiento cero tradicionales suelen requerir múltiples interacciones. Sin embargo, en ciertos escenarios de aplicación, como transacciones instantáneas o votaciones, múltiples interacciones no son viables. Las pruebas de conocimiento cero no interactivas (NIZK) han surgido para resolver este problema.
2. Propuesta de NIZK
Blum, Feldman y Micali propusieron por primera vez el concepto de NIZK en 1988. Las pruebas NIZK se dividen en tres etapas: configuración, cálculo y verificación. En la etapa de configuración se introduce el concepto de cadena de referencia pública (CRS), que proporciona la base para el cálculo y la verificación posteriores.
3. Transformación Fiat-Shamir
La transformación Fiat-Shamir es un método para convertir pruebas de conocimiento cero interactivas en no interactivas. Este método utiliza funciones hash para reemplazar parte de la aleatoriedad e interactividad, simplificando considerablemente el proceso de prueba.
4. Otras investigaciones
La investigación de Jens Groth y otros ha impulsado enormemente la aplicación de NIZK en la criptografía y la tecnología blockchain. Propusieron un sistema de prueba de conocimiento cero no interactivo perfecto aplicable a cualquier lenguaje NP, y lograron avances significativos en términos de eficiencia y seguridad.
Además, los enfoques como las pruebas de conocimiento cero no interactivas de validadores específicos y el modelo de registro basado en claves también ofrecen nuevas ideas para el desarrollo de NIZK.
Tres, zk-SNARKs basados en circuitos
1. Antecedentes
Los sistemas de pruebas de conocimiento cero basados en circuitos muestran ventajas al manejar tipos específicos de tareas computacionales, especialmente en escenarios que requieren alta paralelización.
2. Conceptos y características básicos del modelo de circuito
Los modelos de circuitos se dividen principalmente en dos grandes categorías: circuitos aritméticos y circuitos lógicos. Los circuitos aritméticos están compuestos por puertas de suma y multiplicación, adecuados para operaciones numéricas complejas; los circuitos lógicos están formados por puertas lógicas básicas, que son adecuadas para ejecutar lógica de juicio simple y cálculos binarios.
3. Diseño y aplicación de circuitos en zk-SNARKs
En el sistema de zk-SNARKs, el proceso de diseño del circuito implica expresar el problema a probar como un circuito y luego convertir el circuito en una representación polinómica. Este proceso incluye pasos como la representación del problema, la optimización del circuito, la conversión polinómica, la generación de cadenas de referencia pública, entre otros.
4. Defectos y desafíos potenciales
Los principales desafíos de las pruebas de conocimiento cero basadas en circuitos incluyen la complejidad y el tamaño del circuito, la dificultad de optimización y la adaptabilidad a tareas computacionales específicas. Las direcciones para resolver estos problemas incluyen técnicas de compresión de circuitos, diseño modular y aceleración de hardware.
Cuatro, zk-SNARKs
1. Modelos de algoritmos comunes
Modelo zkSNARK: propuesto por Bitansky et al. en 2011, es un mecanismo de prueba de conocimiento cero mejorado.
Modelo Ben-Sasson: un modelo zk-SNARK para la ejecución de programas en la arquitectura RISC de von Neumann.
Modelo Pinocchio: un conjunto completo de generación de pruebas de conocimiento cero no interactivas, que incluye un compilador avanzado y programas aritméticos cuadráticos (QAPs).
Modelo Bulletproofs: no requiere configuración de confianza, el tamaño de la prueba crece de manera logarítmica con el tamaño del valor de testigo.
Modelo Ligero: un modelo de prueba de conocimiento cero ligero, cuya complejidad de comunicación es proporcional a la raíz cuadrada del tamaño del circuito de verificación.
2. Esquema basado en PCP lineal y el problema del logaritmo discreto
Estos esquemas incluyen el modelo Groth16, el modelo Sonic, el modelo PLONK, entre otros, basados en emparejamientos de curvas elípticas y programas aritméticos cuadráticos, que ofrecen un sistema de pruebas de conocimiento cero no interactivo eficiente.
3. Propuesta basada en la prueba de personas comunes
"Prueba de personas comunes" fue propuesta por Goldwasser, Kalai y Rothblum, y es aplicable a una amplia gama de problemas. Los esquemas representativos incluyen el modelo Hyrax, el modelo Libra y el modelo Spartan.
4. Pruebas verificables basadas en probabilidades PCP( zk-SNARKs
Estos esquemas incluyen modelos STARK, modelos Aurora, modelos Succinct Aurora y modelos Fractal, que generalmente tienen características de configuración transparente y seguridad post-cuántica.
) 5. Clasificación de la fase de configuración de la construcción de pruebas generales CPC###
Los sistemas de prueba de conocimiento cero se pueden dividir en tres generaciones: la primera generación requiere una configuración de confianza separada para cada circuito; la segunda generación solo necesita una configuración inicial para todos los circuitos; la tercera generación no requiere configuración de confianza.
Cinco, resumen y desarrollo de la máquina virtual de prueba de conocimiento cero
( 1. Antecedentes
zk-SNARKs Virtual Machine ) ZKVM ### es una máquina virtual centrada en zk-SNARKs, que amplía las funcionalidades de las máquinas virtuales tradicionales y puede reducir de manera generalizada el umbral de desarrollo de circuitos zk-SNARKs.
( 2. Clasificación actual de ZKVM
Se divide principalmente en tres categorías:
( 3. Paradigma de frontend y backend
Los sistemas ZKP generalmente se dividen en dos partes: )frontend### y (backend). El frontend utiliza principalmente lenguajes de bajo nivel para representar lenguajes de alto nivel, mientras que el backend convierte los circuitos descritos en lenguajes de bajo nivel construidos por el frontend en pruebas de generación y verificación de corrección.
( 4. Ventajas y desventajas del paradigma ZKVM
Las ventajas incluyen el uso de arquitecturas de conjunto de instrucciones existentes, el soporte de múltiples programas con un solo circuito, circuitos de estructura repetitiva, entre otros. Las desventajas incluyen los costos asociados a la generalidad, el alto costo de ciertas operaciones, así como los altos costos de prueba.
Seis, Resumen y Desarrollo de la Máquina Virtual de Ethereum de Conocimiento Cero
) 1. Antecedentes
zk-SNARKs Ethereum Virtual Machine ### ZKEVM ### está diseñado específicamente para Ethereum, y se utiliza principalmente para verificar la corrección de la ejecución de contratos inteligentes, al tiempo que protege la privacidad de las transacciones.
( 2. Cómo funciona ZKEVM
El flujo de trabajo de ZKEVM incluye el procesamiento del programa de nodos, la generación de pruebas ZK, la agregación de pruebas y el envío al contrato L1.
) 3. Proceso de implementación de ZKEVM
Incluye principalmente pasos como la obtención de datos, el procesamiento de datos, la generación de pruebas, la prueba recursiva y la presentación de pruebas.
4. Características de ZKEVM
Las principales características de ZKEVM incluyen la mejora de la capacidad de procesamiento de transacciones, la protección de la privacidad y la verificación eficiente.
Siete, descripción y desarrollo del esquema de red de segunda capa zk-SNARKs
1. Antecedentes
La solución de red de segunda capa de cero conocimiento ### ZK Rollup ### es una solución de escalado de Ethereum basada en zk-SNARKs, diseñada para mejorar la eficiencia del procesamiento de transacciones y reducir costos.
( 2. Mecanismo de trabajo de ZK Rollup
ZK Rollup reduce significativamente el uso de recursos computacionales en la cadena principal de Ethereum al ejecutar transacciones fuera de la cadena y generar pruebas de validez.
) 3. Dirección de optimización de ZK Rollup
Las principales direcciones de optimización incluyen:
Ocho, direcciones futuras para el desarrollo de zk-SNARKs
1. Acelerar el desarrollo del entorno de cálculo
Incluye el desarrollo de circuitos integrados específicos ZK-ASIC### y co-procesadores ZKCoprocessor###, con el objetivo de mejorar la eficiencia computacional de zk-SNARKs.
( 2. Propuesta y desarrollo de zk-SNARKs
zk-SNARKs máquinas de aprendizaje ) ZKML ( aplica la tecnología de zk-SNARKs en el campo del aprendizaje automático, logrando validar los resultados de cálculo del aprendizaje automático sin revelar datos o detalles del modelo.
) 3. Desarrollo relacionado con la tecnología de expansión de zk-SNARKs
La propuesta de conceptos como ZKThreads y ZK Sharding tiene como objetivo combinar zk-SNARKs y la tecnología de fragmentación para mejorar la escalabilidad y personalización de la blockchain.
4. El desarrollo de la interoperabilidad de ZKP
La propuesta de ZK State Channels y ZK Omnichain Interoperability Protocol tiene como objetivo lograr la interoperabilidad de activos y datos entre cadenas basada en zk-SNARKs.
IX. Conclusión
La tecnología de zk-SNARKs ha demostrado un gran potencial en el campo de blockchain, especialmente en la mejora de la protección de la privacidad y la capacidad de procesamiento. A través del análisis de las últimas tecnologías y tendencias de desarrollo, este artículo ofrece una perspectiva integral para entender y aplicar la tecnología de zk-SNARKs, mostrando su importante papel en la mejora de la eficiencia y seguridad de los sistemas blockchain. En el futuro, con el desarrollo adicional en áreas como la aceleración de hardware, algoritmos específicos y la interoperabilidad entre cadenas, se espera que la tecnología de zk-SNARKs desempeñe un papel clave en una gama más amplia de escenarios de aplicación.