Pelajaran 2

Arsitektur dan Mekanisme Kerja Internal

Arsitektur Zero-Knowledge Coprocessors (ZK Coprocessors) dirancang untuk berfungsi sebagai unit komputasi yang bekerja off-chain, namun tetap terhubung secara kriptografis dengan sistem on-chain. Modul ini mengupas secara mendalam struktur sistem tersebut, menguraikan alur data dan komputasinya, serta menjelaskan penggunaan primitif kriptografi yang memastikan proses verifikasi berjalan trustless. Pemahaman atas arsitektur ini menjadi krusial bagi para pengembang yang ingin mengintegrasikan coprocessor ke dalam aplikasi mereka. Sementara itu, bagi analis, pemahaman ini penting untuk mengevaluasi aspek keandalan dan keamanannya.

Komponen Utama ZK Coprocessor

ZK Coprocessor terdiri dari sejumlah komponen inti yang bekerja bersama untuk memindahkan beban komputasi tanpa mengorbankan aspek verifikasi. Komponen sentralnya adalah lingkungan eksekusi, yang umumnya diwujudkan sebagai zero-knowledge virtual machine (zkVM) atau kompilator sirkuit khusus domain. Lingkungan ini menafsirkan kode atau tugas komputasi dan mengubahnya menjadi sirkuit aritmatika yang siap digunakan sebagai dasar pembentukan zero-knowledge proof.

Prover adalah pihak yang menjalankan komputasi serta menghasilkan proof kriptografi. Prover mengambil data input, menjalankan logika off-chain yang diperlukan, lalu membentuk proof ringkas untuk membuktikan kebenaran perhitungan tersebut tanpa mengungkapkan rincian sensitif. Verifier—biasanya smart contract yang terpasang di blockchain tujuan—memverifikasi proof ini dengan penggunaan sumber daya yang sangat minim. Proses verifikasi secara desain jauh lebih ringan dibandingkan kalkulasi aslinya, sehingga memungkinkan validasi on-chain berlangsung efisien.

Salah satu komponen pendukung utamanya ialah antarmuka data, yang mengatur bagaimana coprocessor mengakses informasi dari berbagai sumber. Beberapa coprocessor langsung mengambil data on-chain, sementara yang lain mengagregasi data historis atau eksternal seperti jaringan penyimpanan terdesentralisasi atau API off-chain. Integritas data ini juga harus dapat dipastikan—biasanya dengan Merkle proof atau mekanisme komitmen kriptografi serupa.

Alur Komputasi

Operasi ZK Coprocessor mengikuti tahapan yang terstruktur dan memisahkan komputasi berat dari proses verifikasi yang ringan. Prosesnya bermula ketika aplikasi terdesentralisasi atau smart contract meminta komputasi yang tidak efisien jika dilakukan langsung di on-chain. Permintaan ini dilanjutkan ke coprocessor, yang mengumpulkan seluruh input yang dibutuhkan—baik dari state blockchain, feed data eksternal, maupun sumber data lain yang disediakan pengguna.

Setelah input terkumpul, coprocessor menjalankan komputasi di dalam zkVM atau lingkup sirkuitnya. Pada fase ini, perhitungan diubah menjadi sirkuit aritmatika terstruktur yang memungkinkan pembentukan zero-knowledge proof. Proof ini merangkum seluruh proses perhitungan dalam format yang bisa diverifikasi tanpa perlu menjalankan ulang komputasi aslinya.

Setelah proof selesai dibuat, proof tersebut dikirim kembali ke blockchain. Smart contract verifier kemudian melakukan validasi proof menggunakan kunci verifikasi publik. Jika proof terbukti valid, hasil perhitungan diterima dan dapat digunakan untuk memperbarui state on-chain, men-trigger logika smart contract, atau menjadi input untuk proses terdesentralisasi berikutnya. Proses ini memastikan integritas komputasi tetap terjaga tanpa mengorbankan efisiensi.

Teknik-Teknik Pembangkitan Proof

Pembangkitan proof merupakan bagian paling berat secara komputasi dalam arsitektur ZK Coprocessor. Proses ini mengandalkan teknik kriptografi mutakhir seperti polynomial commitments dan multiplikasi multi-scalar untuk mengubah komputasi menjadi himpunan constraint aljabar. Selanjutnya constraint tersebut diselesaikan untuk menghasilkan proof ringkas.

Sistem modern mempercepat proses ini melalui berbagai teknik. Fast Fourier Transform (FFT) dan Number Theoretic Transform (NTT) dipakai untuk mempercepat operasi polinomial, elemen kunci dalam konstruksi zk-SNARK dan zk-STARK. Recursion juga semakin luas digunakan, memungkinkan satu proof disematkan ke dalam proof lain. Sistem proof rekursif memperbolehkan verifikasi bertahap, di mana komputasi besar dipecah menjadi proof kecil yang lantas digabungkan menjadi satu verifikasi ringkas.

Beragam optimalisasi ini sangat penting agar ZK Coprocessor dapat menangani beban kerja nyata. Tanpa optimalisasi tersebut, pembangkitan proof akan menjadi lambat dan sangat menguras sumber daya, sehingga keuntungan komputasi off-chain menjadi hilang.

Verifikasi On-Chain

Verifikasi dijalankan di blockchain tujuan dan diatur agar sangat hemat sumber daya komputasi. Setelah coprocessor mengirim proof, smart contract verifier menjalankan algoritma verifikasi dengan parameter yang sudah dihitung sebelumnya. Pada sistem zk-SNARK, biasanya dilakukan pengecekan pairing secara waktu konstan. Sementara verifier zk-STARK mengandalkan komitmen berbasis hash dan protokol FRI (Fast Reed-Solomon Interactive Oracle Proofs of Proximity).

Berkat sifat ringkas zero-knowledge proof, verifikasi umumnya hanya membutuhkan beberapa kilobyte data dan bisa dijalankan dengan sebagian kecil gas dibandingkan komputasi on-chain setara. Efisiensi inilah yang membuat ZK Coprocessor layak diterapkan dalam produksi. Proof tidak cuma memastikan kebenaran perhitungan, tapi juga integritas input dan determinisme output.

Model Keamanan dan Ancaman

Keamanan ZK Coprocessor mengandalkan kekokohan kriptografi dan desain sistem itu sendiri. Pada ranah kriptografi, jaminannya bergantung pada tingkat kesulitan permasalahan dasar seperti elliptic curve pairing atau komitmen berbasis hash. Selama fondasi kriptografi ini tetap aman, proof yang dihasilkan tidak dapat dipalsukan.

Kendati demikian, celah masih dapat muncul pada implementasi coprocessor maupun cara memperoleh data. Prover beritikad buruk dapat mencoba mengakali constraint sirkuit atau memasukkan data yang salah ke proses komputasi. Untuk mengatasinya, coprocessor biasanya menggunakan komitmen input publik, Merkle root, atau data feed tepercaya sebagai bukti keabsahan input. Audit sirkuit serta verifikasi formal sangat penting untuk mencegah cacat desain.

Ketersediaan dan kelangsungan sistem juga harus dijamin. Bila coprocessor terpusat atau dikendalikan satu pihak, akan timbul risiko asumsi kepercayaan maupun potensi sensor. Desain terbaru menargetkan desentralisasi jaringan coprocessor, sehingga banyak prover bisa bersaing maupun berkolaborasi dalam menghasilkan proof—dengan demikian, ketergantungan pada satu entitas bisa dihindari.

Pernyataan Formal
* Investasi Kripto melibatkan risiko besar. Lanjutkan dengan hati-hati. Kursus ini tidak dimaksudkan sebagai nasihat investasi.
* Kursus ini dibuat oleh penulis yang telah bergabung dengan Gate Learn. Setiap opini yang dibagikan oleh penulis tidak mewakili Gate Learn.