# zk-SNARKs技術のブロックチェーン分野における応用と発展## まとめzk-SNARKs(ZKP)技術はブロックチェーン分野の重要な革新として、近年広く注目されています。本稿では、ZKP技術の近40年間の発展の歴史を体系的にレビューし、ブロックチェーン分野における最新の応用を重点的に分析します。まず、ZKPの基本概念と歴史的背景が紹介されます。その後、回路ベースのZKP技術、つまりzkSNARK、Ben-Sassonモデル、Pinocchio、Bulletproofs、Ligeroなどの設計と最適化に重点が置かれます。計算環境に関しては、ZKVMとZKEVMの原理および取引処理能力の向上、プライバシーの保護、検証効率の向上における応用が紹介されます。また、Layer 2拡張ソリューションとしてのZK Rollupの動作メカニズムと最適化手法、ハードウェアアクセラレーション、ハイブリッドソリューション、専用ZK EVMの最新の進展についても詳しく説明されています。最後に、このホワイトペーパーでは、ZKCoprocessor、ZKML、ZKThreads、ZK Sharding、ZK StateChannelsなどの新しい概念に注目し、ブロックチェーンのスケーラビリティ、相互運用性、プライバシー保護の可能性を探ります。これらの最新技術と開発動向を分析することにより、本稿はZKP技術の理解と応用に関する包括的な視点を提供し、ブロックチェーンシステムの効率と安全性を向上させる上でのその巨大な潜在能力を示しています。将来の投資判断に重要な参考を提供します。## 目次前書き 1. ゼロ知識証明の基礎知識 2. 非対話型のゼロ知識証明 3. 回路ベースのゼロ知識証明 第四に、ゼロ知識証明モデル 5. ゼロ知識仮想マシンの概要と開発 六、zk-SNARKsイーサリアム仮想マシンの概説と発展7. ゼロ知識レイヤー2ネットワークソリューションの概要と開発 8. ゼロ知識証明の今後の展開方向 9. まとめ 参照## イントロダクションインターネットがWeb3時代に突入するにつれて、ブロックチェーンアプリケーション(DApps)は急速に発展し、毎日数十億件の取引を処理しています。これらの取引によって生成される膨大なデータには、ユーザーの身元、取引金額、アカウントアドレス、残高などの敏感な個人情報が含まれていることがよくあります。ブロックチェーンのオープン性と透明性のため、これらのデータは誰にでも見えるため、さまざまなセキュリティとプライバシーの問題を引き起こしています。現在、いくつかの暗号技術がこれらの課題に対処することができ、同次暗号、リング署名、安全なマルチパーティ計算、そして零知識証明が含まれています。その中で、零知識証明(ZKP)は、より包括的な解決策です。ZKPは、仲介データを明らかにすることなく、特定の命題の正しさを検証することを可能にします。ZKPを通じて、検証者はプライベートな取引データを漏らすことなく、証明者が十分な取引額を持っているかどうかを検証することができます。ZKPのこの特性は、ブロックチェーン取引や暗号通貨アプリケーションにおいて核心的な役割を果たしており、特にプライバシー保護やネットワークの拡張において重要です。これは学術研究の焦点となるだけでなく、業界の応用やベンチャーキャピタルの注目分野でもあります。ZKPに基づく多くのネットワークプロジェクトが次々と登場しており、ZkSync、StarkNet、Mina、Filecoin、Aleoなどがあります。これらのプロジェクトの発展に伴い、ZKPアルゴリズムの革新が続々と生まれており、ほぼ毎週新しいアルゴリズムが登場しています。さらに、ZKP技術に関連するハードウェアの開発も急速に進展しており、ZKP最適化のための専用チップが含まれています。これらの進展は、ZKP技術が暗号学の分野における重要な突破口であるだけでなく、特にプライバシー保護と処理能力の向上において、より広範なブロックチェーン技術の応用を実現するための重要な推進力であることを示しています。それゆえ、私たちはZKPに関連する知識を体系的に整理することを決定し、将来の投資判断をより良く支援できるようにします。本稿は、ZKPに関連する核心的な学術論文や先進的なプロジェクトの資料を総合的にレビューし、体系的な分析のための確固たる基盤を提供しています。## 1. ゼロ知識証明の基礎知識### 1. 概要1985年、Goldwasser、Micali、Rackoffは、初めてzk-SNARKs(ZKP)とインタラクティブな知識証明(IZK)の概念を提唱しました。彼らは「知識」を「計算不可能な出力」と定義し、すなわち知識は複雑な関数の出力でなければならず、通常はNP問題として理解されます。NP問題の解決過程は複雑ですが、検証過程は比較的単純であるため、ZKPの検証に非常に適しています。ゴールドワッサーらは「知識の複雑性」という概念を提唱し、証明者が検証者に漏らす知識の量を定量化しました。彼らはまた、インタラクティブ証明システム(IPS)を提案し、証明者と検証者が複数回のインタラクションを通じてある命題の真実性を証明します。ZKPの三つの基本特性には、1. 完備性:もし証明が真実であれば、誠実な証明者は誠実な検証者にこの事実を納得させることができる。2. 信頼性: 証明者が声明の内容を知らない場合、彼は検証者を欺くことができるのは微々たる確率だけである。3. ゼロ知識性: 証明プロセスが完了した後、検証者は「証明者がこの知識を持っている」という情報のみを得ることができ、追加の内容を得ることはできません。### 2. ゼロ知識証明の例ZKPおよびその属性をより良く理解するために、以下は証明者が特定の秘密情報を所有しているかどうかを検証する例であり、この例は3つの段階に分かれています: セットアップ、チャレンジ、レスポンス。ステップ 1: (Setup)を設定する証明者は、特定の秘密の数字sを知っていることを証明するための証拠を作成しますが、sを直接表示しません。2つの大きな素数pとqを選択し、n=pqを計算します。整数rをランダムに選択し、x=r^2 mod nを計算して検証者に送信します。ステップ2:チャレンジ(Challenge)検証者はランダムに位置a(0または1)を選択し、証明者に送信します。ステップ 3: (Response)に応答するaの値に基づいて、証明者は応答します:- もしa=0なら、y=rを送信する- a=1 の場合、y=rs mod n を計算して送信します。検証者は受け取ったyに基づいてxがy^2 mod n(に等しいか、a=0)の場合、またはy^2v mod n(に等しいか、a=1)の場合を検証します。等式が成立した場合、検証者はこの証明を受け入れます。この例は、ZKPシステムの完全性、信頼性、そして零知識性を証明しています。このプロセスを何度も繰り返すことで、証明者が運に依存して検証を通過する確率を非常に低くすることができます。## 次に、非対話型のゼロ知識証明### 1. 背景従来のZKPは通常、対話式でオンラインのプロトコル形式です。しかし、即時取引や投票などの特定のシナリオでは、複数回の対話を行う機会がしばしばありません。したがって、非対話式零知識証明(NIZK)の概念が生まれました。### 2. NIZKの提案1988年、Blum、Feldman、Micaliは初めてNIZKの概念を提案し、複数回の相互作用なしに、証明者と検証者が依然として認証プロセスを完了できることを証明しました。NIZKは三つの段階に分けられます: セットアップ、計算、検証。設定段階では計算関数を使用して、安全パラメータを公共の知識に変換し、通常は共通の参照文字列(CRS)にエンコードされます。計算段階では計算関数、入力、証明鍵を使用して、計算結果と証明を出力します。検証段階では、検証鍵を使用して証明の有効性を確認します。### 3.フィアット・シャミール変換フィアット・シャミール変換は、インタラクティブなZKPを非インタラクティブな方法に変換する手法です。この方法は、ハッシュ関数を導入することでインタラクションの回数を減らし、セキュリティ仮定に依存して証明の真実性と偽造の難しさを保証します。このプロトコルはランダムオラクルモデルでは安全と見なされていますが、実際のアプリケーションでは課題に直面する可能性があります。### 4. イェンス・グロスと彼の研究Jens Grothの研究は、暗号学とブロックチェーン技術におけるZKPの応用を大いに進展させました。彼は他の研究者と共に、あらゆるNP言語に適用可能な完璧なNIZKシステムや、全同態暗号と組み合わせたNIZK方案など、さまざまな改良されたNIZK方案を提案しました。これらの研究はZKPの実際の応用に重要な基盤を築きました。### 5.その他の研究Grothの研究を除いて、いくつかの重要なNIZK研究があります。- CramerとShoupによって開発されたユニバーサルハッシュ関数に基づく公開鍵暗号方式- ダムゴード、ファジオ、ニコロージによって提案された改良されたフィアット-シャミール変換の新しい方法- VentreとViscontiによって提案された「弱い帰属信頼性」の概念- Unruh 変換は、Fiat-Shamir 変換の代替として、量子敵対者に対して証明可能な安全な NIZK を提供します- Kalaiらによるプライベート情報検索技術に基づく任意の意思決定問題証明システムこれらの研究は、NIZK技術の発展を大いに進展させ、金融取引、電子投票、ブロックチェーン技術などの分野での応用の基礎を築いた。## 3. 回路ベースのゼロ知識証明### 1. 背景暗号学の分野では、特に高度な並列化と特定の計算タスクを必要とする処理において、従来のチューリングマシンモデルには一定の限界が見られます。それに対して、回路モデルはその独自の計算構造の利点により、特定の暗号学的処理タスクにより適しています。### 2.回路モデルの基本概念と特徴回路モデルは計算プロセスを一連のゲートと配線に変換し、これらのゲートは特定の論理または算術操作を実行します。回路モデルは主に二つの大きなカテゴリに分かれます:- 算術回路:主に加算ゲートと乗算ゲートで構成され、有限体上の要素を処理するために使用されます。- 論理回路: ANDゲート、ORゲート、NOTゲートなどの基本的な論理ゲートで構成され、ブール演算を処理するために使用されます。### 3. ゼロ知識証明における回路設計と応用ZKPシステムでは、回路設計のプロセスは、証明すべき問題を回路として表現することを含みます。このプロセスは通常、以下のステップに従います:1. 問題の表現:証明すべき問題を回路形式に変換する。2. 回路最適化: ゲートのマージや定数折りたたみなどの技術手段を通じて、回路設計を最適化します。3. 多項式表現への変換: 最適化された回路をさらに多項式形式に変換します。4. 公共参照文字列(CRS)を生成します: システム初期化段階で、証明鍵と検証鍵を含むCRSを生成します。5. 証明生成と検証: 証明者はプライベート入力とCRSに基づいて証明を生成し、検証者は公開された回路記述とCRSに基づいて証明の正確性を検証します。### 4. 潜在的な落とし穴と課題回路ベースのZKPは、いくつかの課題に直面しています。- 回路の複雑性と規模: 複雑な計算には大規模な回路が必要であり、証明の生成と検証の計算コストが著しく増加します。- 難易度の最適化: 効率的な回路を設計および最適化するには、深い専門知識が必要です。- 特定計算タスクの適応性: 異なる計算タスクには異なる回路設計が必要であり、普及が難しい。- 暗号アルゴリズムの実装難易度: 複雑な暗号学アルゴリズムの実装には、多くの論理ゲートが必要になる場合があります。- リソース消費:大規模回路は大量のハードウェアリソースを必要とします。これらの課題を解決するために、研究者たちは回路圧縮技術、モジュラー設計、ハードウェアアクセラレーションなどのいくつかの改善方向を提案しました。## 第四に、ゼロ知識証明モデル### 1. 背景回路ベースのZKPの汎用性は低く、特定の問題に対して新しいモデルやアルゴリズムを開発する必要があります。既存の多くの高級言語コンパイラと低級回路コンビネーションツールを使用して回路の生成と設計アルゴリズムを行うことができ、関連する計算の変換は手動回路構築ツールまたは自動コンパイラを通じて行うことができます。### 2.一般的なアルゴリズムモデル1. zk-SNARKsモデル: Bitanskyらによって2011年に提案された、改良されたZKPメカニズムです。2. Ben-Sassonのモデル:フォン・ノイマンRISCアーキテクチャプログラム実行のZKPモデル。3. Pinocchioモデル: 完全な非対話型ZKP生成キットで、高機能コンパイラと二次算術プログラム(QAPs)を含んでいます。4. Bulletproofsモデル:信頼できる設定は必要なく、証明の大きさは証明値の大きさに対して対数的に増加します。5. Ligeroモデル:軽量なZKPモデルで、通信の複雑性は検証回路のサイズの平方根に比例します。### 3.線形PCPと離散対数問題に基づくソリューションこのようなスキームには、Groth16モデル、Sonicモデル、PLONKモデル、Marlinモデル、SLONKモデル、SuperSonicモデルなどが含まれます。これらのモデルは、線形PCPおよび/または離散対数問題に基づいていますが、いずれも量子耐性を持っていません。### 4.一般人の証明に基づくソリューション"普通人証明"はGoldwasser、Kalai、Rothblumによって提案された新しいzk-SNARKs手法です。この概念に基づくモデルにはHyraxモデル、Libraモデル、Spartanモデルが含まれます。### 5. ゼロ知識に基づく確率論的検証可能な証明(PCP)この種のモデルには、STARKモデル、Auroraモデル、Succinctが含まれています。
ブロックチェーン分野におけるzk-SNARKs技術の応用と発展の展望分析
zk-SNARKs技術のブロックチェーン分野における応用と発展
まとめ
zk-SNARKs(ZKP)技術はブロックチェーン分野の重要な革新として、近年広く注目されています。本稿では、ZKP技術の近40年間の発展の歴史を体系的にレビューし、ブロックチェーン分野における最新の応用を重点的に分析します。
まず、ZKPの基本概念と歴史的背景が紹介されます。その後、回路ベースのZKP技術、つまりzkSNARK、Ben-Sassonモデル、Pinocchio、Bulletproofs、Ligeroなどの設計と最適化に重点が置かれます。計算環境に関しては、ZKVMとZKEVMの原理および取引処理能力の向上、プライバシーの保護、検証効率の向上における応用が紹介されます。また、Layer 2拡張ソリューションとしてのZK Rollupの動作メカニズムと最適化手法、ハードウェアアクセラレーション、ハイブリッドソリューション、専用ZK EVMの最新の進展についても詳しく説明されています。
最後に、このホワイトペーパーでは、ZKCoprocessor、ZKML、ZKThreads、ZK Sharding、ZK StateChannelsなどの新しい概念に注目し、ブロックチェーンのスケーラビリティ、相互運用性、プライバシー保護の可能性を探ります。
これらの最新技術と開発動向を分析することにより、本稿はZKP技術の理解と応用に関する包括的な視点を提供し、ブロックチェーンシステムの効率と安全性を向上させる上でのその巨大な潜在能力を示しています。将来の投資判断に重要な参考を提供します。
目次
前書き
第四に、ゼロ知識証明モデル
六、zk-SNARKsイーサリアム仮想マシンの概説と発展
参照
イントロダクション
インターネットがWeb3時代に突入するにつれて、ブロックチェーンアプリケーション(DApps)は急速に発展し、毎日数十億件の取引を処理しています。これらの取引によって生成される膨大なデータには、ユーザーの身元、取引金額、アカウントアドレス、残高などの敏感な個人情報が含まれていることがよくあります。ブロックチェーンのオープン性と透明性のため、これらのデータは誰にでも見えるため、さまざまなセキュリティとプライバシーの問題を引き起こしています。
現在、いくつかの暗号技術がこれらの課題に対処することができ、同次暗号、リング署名、安全なマルチパーティ計算、そして零知識証明が含まれています。その中で、零知識証明(ZKP)は、より包括的な解決策です。ZKPは、仲介データを明らかにすることなく、特定の命題の正しさを検証することを可能にします。ZKPを通じて、検証者はプライベートな取引データを漏らすことなく、証明者が十分な取引額を持っているかどうかを検証することができます。
ZKPのこの特性は、ブロックチェーン取引や暗号通貨アプリケーションにおいて核心的な役割を果たしており、特にプライバシー保護やネットワークの拡張において重要です。これは学術研究の焦点となるだけでなく、業界の応用やベンチャーキャピタルの注目分野でもあります。ZKPに基づく多くのネットワークプロジェクトが次々と登場しており、ZkSync、StarkNet、Mina、Filecoin、Aleoなどがあります。これらのプロジェクトの発展に伴い、ZKPアルゴリズムの革新が続々と生まれており、ほぼ毎週新しいアルゴリズムが登場しています。さらに、ZKP技術に関連するハードウェアの開発も急速に進展しており、ZKP最適化のための専用チップが含まれています。
これらの進展は、ZKP技術が暗号学の分野における重要な突破口であるだけでなく、特にプライバシー保護と処理能力の向上において、より広範なブロックチェーン技術の応用を実現するための重要な推進力であることを示しています。それゆえ、私たちはZKPに関連する知識を体系的に整理することを決定し、将来の投資判断をより良く支援できるようにします。本稿は、ZKPに関連する核心的な学術論文や先進的なプロジェクトの資料を総合的にレビューし、体系的な分析のための確固たる基盤を提供しています。
1. ゼロ知識証明の基礎知識
1. 概要
1985年、Goldwasser、Micali、Rackoffは、初めてzk-SNARKs(ZKP)とインタラクティブな知識証明(IZK)の概念を提唱しました。彼らは「知識」を「計算不可能な出力」と定義し、すなわち知識は複雑な関数の出力でなければならず、通常はNP問題として理解されます。NP問題の解決過程は複雑ですが、検証過程は比較的単純であるため、ZKPの検証に非常に適しています。
ゴールドワッサーらは「知識の複雑性」という概念を提唱し、証明者が検証者に漏らす知識の量を定量化しました。彼らはまた、インタラクティブ証明システム(IPS)を提案し、証明者と検証者が複数回のインタラクションを通じてある命題の真実性を証明します。
ZKPの三つの基本特性には、
完備性:もし証明が真実であれば、誠実な証明者は誠実な検証者にこの事実を納得させることができる。
信頼性: 証明者が声明の内容を知らない場合、彼は検証者を欺くことができるのは微々たる確率だけである。
ゼロ知識性: 証明プロセスが完了した後、検証者は「証明者がこの知識を持っている」という情報のみを得ることができ、追加の内容を得ることはできません。
2. ゼロ知識証明の例
ZKPおよびその属性をより良く理解するために、以下は証明者が特定の秘密情報を所有しているかどうかを検証する例であり、この例は3つの段階に分かれています: セットアップ、チャレンジ、レスポンス。
ステップ 1: (Setup)を設定する 証明者は、特定の秘密の数字sを知っていることを証明するための証拠を作成しますが、sを直接表示しません。2つの大きな素数pとqを選択し、n=pqを計算します。整数rをランダムに選択し、x=r^2 mod nを計算して検証者に送信します。
ステップ2:チャレンジ(Challenge) 検証者はランダムに位置a(0または1)を選択し、証明者に送信します。
ステップ 3: (Response)に応答する aの値に基づいて、証明者は応答します:
検証者は受け取ったyに基づいてxがy^2 mod n(に等しいか、a=0)の場合、またはy^2v mod n(に等しいか、a=1)の場合を検証します。等式が成立した場合、検証者はこの証明を受け入れます。
この例は、ZKPシステムの完全性、信頼性、そして零知識性を証明しています。このプロセスを何度も繰り返すことで、証明者が運に依存して検証を通過する確率を非常に低くすることができます。
次に、非対話型のゼロ知識証明
1. 背景
従来のZKPは通常、対話式でオンラインのプロトコル形式です。しかし、即時取引や投票などの特定のシナリオでは、複数回の対話を行う機会がしばしばありません。したがって、非対話式零知識証明(NIZK)の概念が生まれました。
2. NIZKの提案
1988年、Blum、Feldman、Micaliは初めてNIZKの概念を提案し、複数回の相互作用なしに、証明者と検証者が依然として認証プロセスを完了できることを証明しました。NIZKは三つの段階に分けられます: セットアップ、計算、検証。
設定段階では計算関数を使用して、安全パラメータを公共の知識に変換し、通常は共通の参照文字列(CRS)にエンコードされます。計算段階では計算関数、入力、証明鍵を使用して、計算結果と証明を出力します。検証段階では、検証鍵を使用して証明の有効性を確認します。
3.フィアット・シャミール変換
フィアット・シャミール変換は、インタラクティブなZKPを非インタラクティブな方法に変換する手法です。この方法は、ハッシュ関数を導入することでインタラクションの回数を減らし、セキュリティ仮定に依存して証明の真実性と偽造の難しさを保証します。このプロトコルはランダムオラクルモデルでは安全と見なされていますが、実際のアプリケーションでは課題に直面する可能性があります。
4. イェンス・グロスと彼の研究
Jens Grothの研究は、暗号学とブロックチェーン技術におけるZKPの応用を大いに進展させました。彼は他の研究者と共に、あらゆるNP言語に適用可能な完璧なNIZKシステムや、全同態暗号と組み合わせたNIZK方案など、さまざまな改良されたNIZK方案を提案しました。これらの研究はZKPの実際の応用に重要な基盤を築きました。
5.その他の研究
Grothの研究を除いて、いくつかの重要なNIZK研究があります。
これらの研究は、NIZK技術の発展を大いに進展させ、金融取引、電子投票、ブロックチェーン技術などの分野での応用の基礎を築いた。
3. 回路ベースのゼロ知識証明
1. 背景
暗号学の分野では、特に高度な並列化と特定の計算タスクを必要とする処理において、従来のチューリングマシンモデルには一定の限界が見られます。それに対して、回路モデルはその独自の計算構造の利点により、特定の暗号学的処理タスクにより適しています。
2.回路モデルの基本概念と特徴
回路モデルは計算プロセスを一連のゲートと配線に変換し、これらのゲートは特定の論理または算術操作を実行します。回路モデルは主に二つの大きなカテゴリに分かれます:
3. ゼロ知識証明における回路設計と応用
ZKPシステムでは、回路設計のプロセスは、証明すべき問題を回路として表現することを含みます。このプロセスは通常、以下のステップに従います:
4. 潜在的な落とし穴と課題
回路ベースのZKPは、いくつかの課題に直面しています。
これらの課題を解決するために、研究者たちは回路圧縮技術、モジュラー設計、ハードウェアアクセラレーションなどのいくつかの改善方向を提案しました。
第四に、ゼロ知識証明モデル
1. 背景
回路ベースのZKPの汎用性は低く、特定の問題に対して新しいモデルやアルゴリズムを開発する必要があります。既存の多くの高級言語コンパイラと低級回路コンビネーションツールを使用して回路の生成と設計アルゴリズムを行うことができ、関連する計算の変換は手動回路構築ツールまたは自動コンパイラを通じて行うことができます。
2.一般的なアルゴリズムモデル
zk-SNARKsモデル: Bitanskyらによって2011年に提案された、改良されたZKPメカニズムです。
Ben-Sassonのモデル:フォン・ノイマンRISCアーキテクチャプログラム実行のZKPモデル。
Pinocchioモデル: 完全な非対話型ZKP生成キットで、高機能コンパイラと二次算術プログラム(QAPs)を含んでいます。
Bulletproofsモデル:信頼できる設定は必要なく、証明の大きさは証明値の大きさに対して対数的に増加します。
Ligeroモデル:軽量なZKPモデルで、通信の複雑性は検証回路のサイズの平方根に比例します。
3.線形PCPと離散対数問題に基づくソリューション
このようなスキームには、Groth16モデル、Sonicモデル、PLONKモデル、Marlinモデル、SLONKモデル、SuperSonicモデルなどが含まれます。これらのモデルは、線形PCPおよび/または離散対数問題に基づいていますが、いずれも量子耐性を持っていません。
4.一般人の証明に基づくソリューション
"普通人証明"はGoldwasser、Kalai、Rothblumによって提案された新しいzk-SNARKs手法です。この概念に基づくモデルにはHyraxモデル、Libraモデル、Spartanモデルが含まれます。
5. ゼロ知識に基づく確率論的検証可能な証明(PCP)
この種のモデルには、STARKモデル、Auroraモデル、Succinctが含まれています。