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全面比较:什么是 zk-SNARKs 和 zk-STARKs?

来源:链登社区

什么是 zk-SNARKs 和 zk-STARKs?它们都是零知识证明,但它们的特性是什么,彼此之间如何比较。

零知识证明(ZKP)是加密协议,允许一方(证明者)在不透露任何超出声明本身有效性的信息的情况下,使另一方(验证者)相信某个声明是真实的。ZKP 是区块链生态系统的革命性技术,能够通过二层解决方案实现区块链的可扩展性,并构建隐私保护应用程序。两种最突出的 ZKP 类型是 zk-SNARKs 和 zk-STARKs,它们各自具有不同的特性和用例。

在本文中,我们将讨论 zk-SNARKs 和 zk-STARKs,它们的关键特性,以及它们之间的比较。

前提条件

理解 ZKPs: 你需要知道电路、约束、见证、验证者和证明者是什么。

什么是 zk-SNARK(简洁非交互知识论证)

Zk-SNARKs 是一类广泛的 ZKP 系统,它们是非交互的,这意味着在初始证明生成后,证明者和验证者之间没有来回通信。它们以高效著称,提供短小的证明大小和快速的验证时间,无论复杂性如何,这些都保持不变。

zk-SNARKs 的关键特性

  • 可信设置:SNARKs 需要一个可信的设置阶段,其中生成一组初始参数,通常称为结构化参考字符串(SRS)。这个设置阶段使用一个秘密,如果暴露,将会破坏所有使用该设置创建的后续证明的安全性。这个设置数据通常被称为“有毒废物”。可信设置通常被视为一个缺点,因为它们引入了潜在的信任问题:用户必须相信设置是正确执行的,并且秘密在之后被销毁。

  • 椭圆曲线加密(ECC):许多 SNARK 构造依赖于椭圆曲线加密,这取决于离散对数问题(DLP)的难度。虽然这对经典计算机提供了强大的安全性,但它使 SNARKs 可能容易受到未来量子计算机的攻击,因为量子计算机可以高效地解决 DLP。

流行的 zk-SNARK 协议

  • Groth16:Groth16 是最广泛使用的 SNARK 协议之一。它需要特定电路的可信设置,并且非常高效,生成非常小的证明和快速的验证时间。由于其紧凑的证明大小,它通常用于区块链项目,如 Zcash。

  • PLONK(基于拉格朗日基的普世非交互知识论证的置换论证):PLONK 是一个更灵活的 SNARK 协议,使用通用和可更新的 SRS,这意味着它可以用于任何电路,并且可以修改以支持更大的电路。与 Groth16 不同,PLONK 的设置不是特定于任何特定电路的,可以重复使用多个电路。这减少了重复可信设置的需求,并且可以更容易地添加新程序或电路而无需重新进行整个设置。

zk-SNARKs 的特性

  • 证明大小:小,这使得 SNARKs 适用于带宽和存储有限的应用。

  • 后量子安全性:有限,由于依赖于 ECC。SNARKs 不是量子抗性的,因为足够强大的量子计算机可能会解决 DLP。

  • 可信设置:这是必需的( 在大多数 SNARKs 中 )。设置阶段引入了一个信任假设,如果管理不当,可能会带来潜在的安全风险。

  • 可扩展性:对于需要紧凑证明和快速验证的应用程序非常高效,尽管需要可信设置在高度动态的环境中可能是一个限制。

什么是 zk-STARK(可扩展透明知识论证)

Zk-STARKs 是另一类 ZKP,旨在解决 zk-SNARKs 的缺点。它们被设计为可扩展和“透明”的,这意味着它们不需要可信的设置阶段。相反,zk-STARKs 使用哈希函数和公开已知的随机性来构建证明,从而增强了它们的安全性和可扩展性。

zk-STARKs 的关键特性

  • 透明设置:STARKs 不依赖于秘密参数。相反,它们的证明是使用公开随机性生成的,这意味着它们没有可能破坏系统的“有毒废物”,并且不需要可信设置。

  • 基于哈希的安全性:STARKs 依赖于哈希函数 ,如 SHA-256,而不是椭圆曲线加密。这使得它们对量子攻击具有抵抗力,因为在当前的加密假设下,哈希函数被认为在量子计算机面前是安全的。

STARKs 的特性

  • 证明大小:STARK 证明可能比 SNARK 证明大几倍,这增加了验证时间,并且在带宽或存储有限的环境中是一个缺点。这是由于它们的透明性、使用多项式承诺以及实现可扩展性的方法。

  • 后量子安全性:强。由于 STARKs 使用哈希函数而不是椭圆曲线加密,它们在当前的加密假设下不易受到量子攻击。

  • 可信设置:不需要。STARKs 使用透明设置,消除了设置阶段的信任需求,增强了安全性。

  • 可扩展性:高度可扩展,特别是对于大型计算,它们在复杂性增加时表现出更明显的性能优势。由于不需要可信设置,它们更加灵活,因为设置不需要为每个新应用或用例重新进行。

zk-SNARKs 与 zk-STARKs 的比较

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总结

Zk-SNARKs 是零知识证明系统。它们提供高效的证明大小和快速的验证时间,但需要可信设置,并使用椭圆曲线加密,使其易受量子攻击。

Zk-STARKs 则不需要可信设置。相反,它们依赖于哈希函数进行安全性(使其具有量子抗性),并且对于大型计算更具可扩展性。然而,它们的证明大小较大,对于较小的计算验证速度较慢。

这两种主要的 ZKP 对于在区块链生态系统中构建 ZK 协议至关重要,能够通过二层解决方案实现区块链的可扩展性,并构建隐私保护应用程序。

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再掀 AI 生物叙事?Arthur Hayes 喊单的 WORM 是什么

据 Dex Screener 数据,WORM 代币创建于 26 天前(10 月 24 日),截止发文价格为 0.076 美元,市值为 7490 万美元,最高价为 0.092 美元。虽然被 Hayes 定位为 DeSci 赛道(或因其含义为科研中的线虫),但似乎该项目也踩上了 AI 代理赛道的风口,旨在突破传统拟人化 AI 代理的局限,转向 AI 代理生物。

DeepWorm

WORM 是 DeepWorm 代币,根据官方文档 DeepWorm 旨在构建一个生活在链上的数字大脑,通过将其生物神经网络部署在链上,使其能做出自我知情决策,并永久在链上执行,不可能被杀死。

DeepWorm 有 302 个神经元,与线虫的神经结构完全相同,由 Marlin Protocol 的 TEE 基础设施提供支持,最终目标是实现可验证的链上神经计算,链上验证使用 Marlin 协议的基础设施,每个神经计算都经过密码验证。

线虫含义

DeepWorm 选择线虫(Worm)作为模型也颇有深层含义,线虫(秀丽隐杆线虫)是最简单却完整的生物神经系统范本,拥有 302 个神经元。

线虫为科研作了多次贡献,至少有两个诺贝尔奖与其相关。线虫是第一个基因组被测绘出来的生物,通过现有对线虫的知识理解,计算机中可以创造出虚拟的虫子大脑,用于观察它的反应,线虫有望成为第一个被虚拟化的生物。

此外,在 2023 年 11 月的《Nature》杂志中,科学家们利用线虫在理解人类大脑功能方面取得了重大突破。英国研究与创新署领导的团队绘制了第一份图谱,显示了微小蠕虫神经系统中的每个神经元是如何进行无线通信的。

WORM 的作用

DeepWorm 首次推文发布于 10 月 24 日,当时发布的使命是构建模拟生物蠕虫神经系的数字生命,和目前发展的路线基本一致。

代币 WORM 在 DeepWorm 中的作用是作为神经网络的输入信号源,DeepWorm 在链上决策的运作机制大致分为:

  • 输入层: 以代币合约作为蠕虫主体,将买卖、转账等交易哈希值作为环境输入信号 ;

  • 处理层: 通过三层中间神经元处理输入信号,神经元产生连续激活值,模拟生物神经活动

  • 输出层: 运动神经元根据处理数据决定移动方向,在无限网格上可选择上、下、左、右移动,采用 softmax 函数计算最终移动方向。

注:Softmax 函数是一个将多个数值转换为概率分布的数学工具,多用于计算用户对不同商品的偏好概率,排序多个选项的推荐权重等场景。

DeepWorm 发布的 V1 版本应用中有 Worm 的移动轨迹和历史移动坐标,但截止发文「最近输入」停留在 14 小时前,历史记录停留在 22 小时前。

团队将拍摄持币者快照

此外,DeepWorm 官方 X 账号在 Arthur Hayes 喊单后几分钟后(11 月 19 日 15:58)发文称,将把开发者钱包中 2.4% 的代币发放给 WORM 持有者,快照将在 24 小时内拍摄。

这里署名的 Chang 疑似是 DeepWorm 的创始人,历史推文显示其曾在 Scroll 工作,现在还为以太坊收益率协议 Dinero(原 Redacted Cartel)工作

值得注意的是,DeepWorm 官方 X 账号曾发布「深虫 DeepWorm: 深圳制造」的中文帖子,疑似为国人团队项目。

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