zk-SNARKs Teknolojisi Üzerine Genel Bakış ve Gelecek Vizyonu

Özet

zk-SNARKs(ZKP) teknolojisi, blockchain alanında önemli bir yenilik olarak son yıllarda geniş bir ilgi ve araştırma konusu olmuştur. Bu makale, zk-SNARKs teknolojisinin son kırk yıl içindeki gelişim sürecine sistematik bir bakış sunmakta, özellikle devre tabanlı zk-SNARKs teknolojisi, ZKVM, ZKEVM gibi modellerin tasarım prensipleri ve uygulama yöntemlerini analiz etmektedir. Makale ayrıca, Layer 2 genişletme çözümü olarak ZK Rollup'ın çalışma mekanizması ve optimizasyon yönlerini, ayrıca donanım hızlandırma, karma çözümler gibi en son gelişmeleri tanıtmaktadır. Son olarak, bu makale ZKCoprocessor, ZKML, ZKThreads gibi yeni kavramları öngörmekte ve bunların blockchain sistemlerinin verimliliğini, güvenliğini ve gizlilik koruma potansiyelini artırmadaki rolünü tartışmaktadır.

İçindekiler

Bir. zk-SNARKs Temel Bilgisi İkincisi, etkileşimsiz zk-SNARKs Üç, devre tabanlı zk-SNARKs Dördüncü, zk-SNARKs modeli Beş, zk-SNARKs sanal makinesi genel görünümü ve gelişimi Altı, zk-SNARKs Ethereum Sanal Makinesi Genel Bakış ve Gelişimi Yedi, zk-SNARKs İkincil Ağ Çözümü Genel Görünümü ve Gelişimi Sekiz, zk-SNARKs'ın gelecekteki gelişim yönleri Dokuz, Sonuç

Bir, zk-SNARKs Temel Bilgisi

1. Genel Bakış

zk-SNARKs(Sıfır Bilgi Kanıtı, ZKP)Goldwasser, Micali ve Rackoff tarafından 1985 yılında ilk kez önerilmiştir ve bazı önermelerin doğruluğunu ek bilgi sızdırmadan doğrulayan bir protokoldür. ZKP'nin üç temel özelliği vardır: tamlık, güvenilirlik ve sıfır bilgi.

ZKP'nin temel düşüncesi, kanıtlayıcının doğrulayıcıya belirli bir bilgiye sahip olduğunu kanıtlayabilmesidir, bunu yaparken o bilginin içeriğini doğrulayıcıya ifşa etmesine gerek yoktur. Bu özellik, ZKP'nin gizliliği koruma ve blockchain ölçeklenebilirliğini artırma konularında önemli bir rol oynamasını sağlamış, akademik araştırmalar ve endüstri uygulamalarının odak noktası haline gelmiştir.

2. zk-SNARKs örneği

Aşağıda, bir kanıtlayıcının belirli bir gizli sayıya sahip olup olmadığını doğrulamak için kullanılan basit bir zk-SNARKs örneği bulunmaktadır, ancak bu sayıyı doğrudan göstermeden:

1. Ayar: Kanıtlayıcı, iki büyük asal sayı p ve q seçer, n = p * q hesaplar ve v = s^2 mod n(, burada s gizli sayıdır ).

2. Zorluk: Doğrulayıcı, kanıtlayıcıya rastgele bir bit a(0 veya 1) gönderir.

3. Yanıt: Kanıtlayıcı, a değerine göre g yanıtını hesaplar. Eğer a=0 ise, g = r; eğer a=1 ise, g = r * s mod n.

4. Doğrulama: Doğrulayıcı, g^2 mod n'nin x('e eşit olup olmadığını a=0) olduğunda veya x * v mod n( olduğunda a=1) kontrol eder.

Bu işlemi birkaç kez tekrarlayarak, kanıtlayıcının şans yoluyla doğrulayıcıyı kandırma olasılığını çok düşük bir seviyeye indirebilirsiniz.

İki, Etkileşimsiz ZK-SNARKs

1. Arka Plan

Geleneksel zk-SNARKs genellikle çoklu etkileşim gerektirir. Ancak, anlık işlem veya oylama gibi bazı uygulama senaryolarında çoklu etkileşim mümkün değildir. Etkileşimsiz zk-SNARKs (NIZK) bu sorunu çözmek için ortaya çıkmıştır.

2. NIZK'nin önerilmesi

Blum, Feldman ve Micali, 1988'de NIZK kavramını ilk kez ortaya koydular. NIZK kanıtı üç aşamaya ayrılır: kurulum, hesaplama ve doğrulama. Bu aşamalardan kurulum aşaması, sonraki hesaplama ve doğrulama için temel sağlayan (CRS) kamu referans dizisinin kavramını tanıtır.

3. Fiat-Shamir dönüşümü

Fiat-Shamir dönüşümü, etkileşimli sıfır bilgi kanıtlarını etkileşimsiz bir şekle dönüştüren bir yöntemdir. Bu yöntem, kanıt sürecini büyük ölçüde basitleştiren rastgelelik ve etkileşim yerine kısmen hash fonksiyonu kullanır.

4. Diğer Araştırmalar

Jens Groth ve arkadaşlarının araştırmaları, NIZK'nın kriptografi ve blok zinciri teknolojisindeki uygulamalarını büyük ölçüde ilerletti. Herhangi bir NP diline uygun mükemmel etkileşimsiz sıfır bilgi kanıtı sistemini önerdiler ve verimlilik ile güvenlik açısından önemli ilerlemeler kaydettiler.

Ayrıca, belirli doğrulayıcıların etkileşimsiz zk-SNARKs, anahtar kaydı modeline dayalı yöntemler gibi yaklaşımlar, NIZK'nin gelişimi için yeni fikirler sunmaktadır.

Üç, devre tabanlı zk-SNARKs

1. Arka plan

Devre tabanlı zk-SNARKs sistemleri, belirli türdeki hesaplama görevlerini işlerken avantajlar göstermektedir, özellikle yüksek paralelleşme gerektiren senaryolarında.

2. Devre modelinin temel kavramları ve özellikleri

Devre modelleri esasen iki ana kategoriye ayrılır: aritmetik devreler ve mantık devreleri. Aritmetik devreler toplama ve çarpma kapılarından oluşur, karmaşık sayısal hesaplamalar için uygundur; mantık devreleri temel mantık kapılarından oluşur ve basit karar mantıkları ile ikili hesaplamalar için uygundur.

3. zk-SNARKs'te devre tasarımı ve uygulamaları

Sıfır Bilgi Kanıtı sisteminde, devre tasarımı süreci, kanıtlanacak sorunun bir devre olarak ifade edilmesini ve ardından devrenin çok terimli gösterime dönüştürülmesini içerir. Bu süreç, sorun ifadesi, devre optimizasyonu, çok terimli dönüşüm, ortak referans dizisi oluşturma gibi adımları kapsar.

4. Potansiyel Kusurlar ve Zorluklar

Devre tabanlı zk-SNARKs'in karşılaştığı başlıca zorluklar arasında devre karmaşıklığı ve ölçeği, optimizasyon zorluğu, belirli hesaplama görevlerine uyum sağlama gibi unsurlar bulunmaktadır. Bu sorunların çözüm yönleri arasında devre sıkıştırma teknolojisi, modüler tasarım ve donanım hızlandırma gibi yöntemler bulunmaktadır.

Dört, zk-SNARKs modeli

1. Yaygın Algoritma Modelleri

1. zkSNARK modeli: Bitansky ve diğerleri tarafından 2011 yılında önerilen, geliştirilmiş bir sıfır bilgi kanıtı mekanizmasıdır.

2. Ben-Sasson modeli: Von Neumann RISC mimarisi program yürütmesi için bir zk-SNARK modeli.

3. Pinocchio modeli: Tam bir etkileşimsiz zk-SNARKs üreteci, gelişmiş derleyici ve ikincil aritmetik programları (QAP'leri ) içerir.

4. Bulletproofs modeli: Güvenilir bir kurulum gerektirmiyor, kanıt boyutu tanık değerinin boyutuyla logaritmik olarak artıyor.

5. Ligero modeli: Hafif bir sıfır bilgi kanıtlama modeli, iletişim karmaşıklığı, doğrulama devre boyutunun karekökü ile orantılıdır.

2. Doğrusal PCP ve ayrık logaritma problemlerine dayalı çözüm

Bu tür çözümler, Groth16 modeli, Sonic modeli, PLONK modeli gibi, eliptik eğri eşleme ve ikili aritmetik programlara dayalı olarak, etkili bir etkileşimsiz zk-SNARKs sistemi sunmaktadır.

3. Sıradan insanların kanıtına dayalı çözüm

"Sıradan İnsanların Kanıtı" Goldwasser, Kalai ve Rothblum tarafından önerilmiştir ve geniş bir sorun yelpazesine uygulanabilir. Temsili şemalar arasında Hyrax modeli, Libra modeli ve Spartan modeli bulunmaktadır.

4. Olasılığa Dayalı Doğrulanabilir Kanıt ( PCP ) zk-SNARKs

Bu tür çözümler STARK modeli, Aurora modeli, Succinct Aurora modeli ve Fractal modeli gibi genellikle şeffaf bir kurulum ve post-kuantum güvenlik özelliklerine sahiptir.

5. CPC( genel kanıt yapısının ) ayar aşaması sınıflandırması

Sıfır bilgi ispatı sistemleri üç nesle ayrılabilir: Birinci nesil, her devre için ayrı bir güvenilir kurulum gerektirirken; ikinci nesil, tüm devreler için yalnızca bir kez başlangıç kurulumu gerektirir; üçüncü nesil ise güvenilir kurulum gerektirmez.

Beş, zk-SNARKs Sanal Makinesi'nin Genel Görünümü ve Gelişimi

1. Arka Plan

zk-SNARKs sanal makinesi (ZKVM), sıfır bilgi kanıtlarına odaklanan bir sanal makinedir ve geleneksel VM'nin işlevselliğini genişleterek, sıfır bilgi devrelerinin geliştirilme eşiklerini genel olarak düşürmeyi sağlar.

2. Mevcut ZKVM sınıflandırması

Üç ana kategoriye ayrılır:

1. Ana akım ZKVM: RISCZero, PolygonMiden, zkWASM vb.
2. EVM eşdeğer ZKVM: Ethereum sanal makinesi (EVM) ile uyumlu olacak şekilde özel olarak tasarlanmıştır.
3. zk-SNARKs optimize edilmiş ZKVM: Cairo-VM, Valida, TinyRAM gibi.

3. Ön Uç ve Arka Uç Paradigması

ZKP sistemi genellikle ön uç (frontend) ve arka uç (backend) olmak üzere iki bölüme ayrılabilir. Ön uç, yüksek seviyeli dili düşük seviyeli dille temsil ederken, arka uç, ön uç tarafından oluşturulan düşük seviyeli dildeki devreyi kanıt oluşturmak ve doğruluğunu doğrulamak için dönüştürür.

4. ZKVM paradigmasının avantajları ve dezavantajları

Avantajlar arasında mevcut talimat seti mimarisinin kullanımı, tek bir devre ile birden fazla programın desteklenmesi, tekrarlayan yapıda devreler gibi unsurlar bulunmaktadır. Dezavantajlar arasında ise çok yönlülüğün getirdiği maliyet, bazı işlemlerin yüksek maliyeti, kanıt maliyetinin yüksekliği gibi unsurlar yer almaktadır.

Altı, zk-SNARKs Ethereum Sanal Makinesi'nin Genel Görünümü ve Gelişimi

1. Arka Plan

zk-SNARKs Ethereum Sanal Makinesi (ZKEVM), Ethereum için özel olarak tasarlanmıştır, temel olarak akıllı sözleşme yürütmelerinin doğruluğunu doğrulamak ve aynı zamanda işlem gizliliğini korumak için kullanılır.

2. ZKEVM'nin Çalışma Prensibi

ZKEVM'in iş akışı, düğüm programı işlemleri, ZK kanıtı oluşturma, kanıtları birleştirme ve L1 sözleşmesine gönderme gibi adımları içerir.

3. ZKEVM'nin uygulanma süreci

Ana adımlar arasında veri elde etme, veri işleme, kanıt oluşturma, yinelemeli kanıt ve kanıt sunma yer alır.

4. ZKEVM'nin özellikleri

ZKEVM'nin başlıca özellikleri arasında işlem işleme kapasitesinin artırılması, gizlilik koruma ve verimli doğrulama bulunmaktadır.

Yedi, zk-SNARKs İkinci Katman Ağı Çözümü Genel Bakış ve Gelişim

1. Arka plan

zk-SNARKs ikinci katman ağı çözümü ( ZK Rollup ), işlem işleme verimliliğini artırmak ve maliyetleri düşürmek amacıyla sıfır bilgi kanıtı üzerine inşa edilmiş bir Ethereum ölçeklenme çözümüdür.

2. ZK Rollup'ın çalışma mekanizması

ZK Rollup, işlemleri zincir dışı gerçekleştirerek ve geçerlilik kanıtları üreterek, Ethereum ana zincirindeki hesaplama kaynakları kullanımını büyük ölçüde azaltır.

3. ZK Rollup'un optimizasyon yönü

Ana optimizasyon yönleri şunlardır:

1. Şifreleme algoritmasının hesaplamasını optimize et
2. Optimistik ve ZK Rollup'ın karıştırılması
3. Özel ZK EVM Geliştirme
4. Donanım optimizasyonu

Sekiz, zk-SNARKs'in Gelecek Gelişim Yönleri

1. Hesaplama ortamının gelişimini hızlandırma

ZK-ASIC( özel entegre devreleri) ve ZKCoprocessor( yardımcı işlemciler) dahil olmak üzere, sıfır bilgi kanıtlarının hesaplama verimliliğini artırmayı hedefleyen gelişmeler.

2. ZKML'nin ortaya çıkışı ve gelişimi

zk-SNARKs makine öğrenimi(ZKML), verileri veya model detaylarını ifşa etmeden makine öğrenimi hesaplama sonuçlarını doğrulamak için sıfır bilgi kanıtı teknolojisini makine öğrenimi alanına uygular.

3. zk-SNARKs ölçeklendirme teknolojisine ilişkin gelişmeler

ZKThreads ve ZK Sharding kavramlarının önerilmesi, sıfır bilgi kanıtları ve parçalama teknolojisini birleştirerek blockchain'in ölçeklenebilirliğini ve özelleştirilebilirliğini artırmayı amaçlamaktadır.

4. ZKP etkileşiminin gelişimi

ZK State Channels ve ZK Omnichain Interoperability Protocol'ün önerilmesi, sıfır bilgi kanıtlarına dayalı olarak çapraz zincir varlık ve veri etkileşimini gerçekleştirmeyi amaçlamaktadır.

Dokuz, Sonuç

zk-SNARKs teknolojisi, blockchain alanında büyük bir potansiyel sergilemektedir, özellikle gizlilik koruma ve işlem kapasitesini artırma açısından. Son teknolojilerin ve gelişim trendlerinin analizi ile bu makale, zk-SNARKs teknolojisini anlama ve uygulama konusunda kapsamlı bir bakış açısı sunmakta ve bu teknolojinin blockchain sistemlerinin verimliliğini ve güvenliğini artırmadaki önemli rolünü göstermektedir. Gelecekte, donanım hızlandırması, özel algoritmalar ve zincirler arası etkileşim gibi alanlardaki daha fazla gelişim ile zk-SNARKs teknolojisinin daha geniş uygulama senaryolarında kritik bir rol oynaması beklenmektedir.