zk-SNARKs teknolojisinin Blok Zinciri alanındaki uygulamaları ve gelişimi

Özet

zk-SNARKs(ZKP) teknolojisi, Blok Zinciri alanında önemli bir yenilik olarak son yıllarda geniş bir ilgi görmüştür. Bu makale, ZKP teknolojisinin son kırk yıldaki gelişim süreçlerini sistematik olarak gözden geçirmekte ve Blok Zinciri alanındaki en son uygulamalarını detaylı bir şekilde analiz etmektedir.

Öncelikle, ZKP'nin temel kavramı ve tarihsel arka planı tanıtılmıştır. Ardından, devre tabanlı ZKP teknolojisi üzerinde durulmuş, zkSNARK, Ben-Sasson modeli, Pinocchio, Bulletproofs ve Ligero gibi çözümlerin tasarım ve optimizasyonu incelenmiştir. Hesaplama ortamı açısından, makalede ZKVM ve ZKEVM'nin prensipleri ile bunların işlem hacmini artırma, gizliliği koruma ve doğrulama verimliliğini artırma gibi alanlardaki uygulamaları tanıtılmıştır. Ayrıca, ZK Rollup'ın Layer 2 ölçeklendirme çözümü olarak çalışma mekanizması ve optimizasyon yöntemleri, donanım hızlandırma, karma çözümler ve özel ZK EVM'nin en son gelişmeleri detaylı bir şekilde açıklanmıştır.

Son olarak, bu makalede ZKCoprocessor, ZKML, ZKThreads, ZK Sharding ve ZK StateChannels gibi yeni kavramların blok zinciri ölçeklenebilirliği, birlikte çalışabilirlik ve gizlilik koruma konusundaki potansiyeli ele alınmıştır.

Bu makale, bu en son teknolojilerin ve gelişim eğilimlerinin analiz edilmesiyle, ZKP teknolojisini anlamak ve uygulamak için kapsamlı bir bakış açısı sunmakta, bunun Blok Zinciri sistemlerinin verimliliğini ve güvenliğini artırmadaki büyük potansiyelini göstermekte ve gelecekteki yatırım kararları için önemli bir referans sağlamaktadır.

İçindekiler

Önsöz
Bir. zk-SNARKs Temel Bilgileri İkincisi, etkileşimsiz zk-SNARKs Üç, devre tabanlı zk-SNARKs Dört, zk-SNARKs modeli Beş, zk-SNARKs Sanal Makinesi'nin Genel Görünümü ve Gelişimi Altı, zk-SNARKs Ethereum Sanal Makinesi'nin Genel Görünümü ve Gelişimi Yedi, zk-SNARKs İkincil Ağı Planı Özeti ve Gelişimi Sekiz, zk-SNARKs'in Gelecek Gelişim Yönleri Dokuz, Sonuç Kaynaklar

Giriş

Web3 çağına girerken, blok zinciri uygulamaları (DApps) hızla gelişiyor ve her gün milyarlarca işlem gerçekleştiriyor. Bu işlemlerden elde edilen büyük miktarda veri genellikle kullanıcı kimlikleri, işlem tutarları, hesap adresleri ve bakiyeleri gibi hassas kişisel bilgileri içermektedir. Blok zincirinin açıkladığı ve şeffaflığı nedeniyle, bu veriler herkes tarafından görülebilir, bu da çeşitli güvenlik ve gizlilik sorunlarına yol açmaktadır.

Şu anda, bu zorluklarla başa çıkmak için birkaç kriptografi tekniği bulunmaktadır; bunlar arasında homomorfik şifreleme, halka imzaları, güvenli çok taraflı hesaplama ve zk-SNARKs yer almaktadır. Bunlar arasında, zk-SNARKs (ZKP) daha kapsamlı bir çözüm sunmaktadır. ZKP, aracılık verilerini ifşa etmeden belirli önermelerin doğruluğunu doğrulamayı sağlar. ZKP aracılığıyla, doğrulayıcı, hiçbir özel işlem verisini sızdırmadan, kanıtlayıcının yeterli işlem tutarına sahip olup olmadığını doğrulayabilir.

ZKP'nin bu özelliği, onu Blok Zinciri işlemleri ve kripto para uygulamalarında temel bir rol oynamasını sağlar, özellikle gizlilik koruma ve ağ ölçeklenmesi açısından. Bu, sadece akademik araştırmaların odak noktası haline gelmekle kalmayıp, aynı zamanda sektörel uygulamalar ve risk sermayesi için de önemli bir alan olmuştur. ZKP'ye dayalı birçok ağ projesi peş peşe ortaya çıkmıştır, örneğin ZkSync, StarkNet, Mina, Filecoin ve Aleo gibi. Bu projelerin gelişimiyle birlikte, ZKP algoritmalarındaki yenilikler sürekli olarak ortaya çıkmaktadır ve neredeyse her hafta yeni bir algoritma ortaya çıkmaktadır. Ayrıca, ZKP teknolojisi ile ilgili donanım geliştirme de hızla ilerlemektedir, ZKP'ye özel olarak optimize edilmiş çipler dahil.

Bu ilerlemeler, ZKP teknolojisinin yalnızca kriptografi alanında önemli bir atılım değil, aynı zamanda daha geniş blok zinciri teknolojisi uygulamalarını gerçekleştirmenin ana itici gücü olduğunu göstermektedir; özellikle gizlilik koruma ve işlem kapasitesini artırma açısından. Bu nedenle, gelecekteki yatırım kararlarını daha iyi desteklemek için ZKP ile ilgili bilgileri sistematik olarak derlemeye karar verdik. Bu makale, ZKP ile ilgili temel akademik makaleleri ve öncü projelerin verilerini kapsamlı bir şekilde gözden geçirerek sistematik analize sağlam bir zemin sağlamaktadır.

Bir, zk-SNARKs Temel Bilgisi

1. Genel Bakış

1985 yılında, Goldwasser, Micali ve Rackoff ilk kez zk-SNARKs(ZKP) ve etkileşimli bilgi kanıtı(IZK) kavramlarını ortaya koydular. Onlar "bilgi"yi "hesaplanması imkansız olan çıktı" olarak tanımladılar, yani bilgi karmaşık fonksiyonların çıktısı olmalıdır, genellikle NP problemleri olarak anlaşılabilir. NP problemlerinin çözüm süreci karmaşık, ancak doğrulama süreci nispeten basittir, bu nedenle ZKP doğrulaması için çok uygundur.

Goldwasser ve diğerleri, kanıtlayıcının doğrulayıcıya sızdırdığı bilgi miktarını nicelendirerek "bilgi karmaşıklığı" kavramını önerdiler. Ayrıca, kanıtlayıcı ve doğrulayıcının bir ifadenin doğruluğunu kanıtlamak için çoklu etkileşimler yoluyla etkileşimde bulunduğu etkileşimli kanıt sistemi (IPS)'i de önerdiler.

ZKP'nin üç temel özelliği şunlardır:

1. Tamlık: Eğer kanıt doğruysa, dürüst bir sağlayıcı dürüst bir doğrulayıcıyı bu gerçeği ikna edebilir.

2. Güvenilirlik: Eğer kanıtlayıcı, beyanın içeriğini bilmiyorsa, doğrulayıcıyı aldatma olasılığı yalnızca önemsiz bir seviyededir.

3. Zero Bilgi: Kanıt süreci tamamlandıktan sonra, doğrulayıcı yalnızca "kanıtlayıcının bu bilgiye sahip olduğu" bilgisine erişir ve herhangi bir ek içerik elde edemez.

2.zk-SNARKs örneği

ZKP ve özelliklerini daha iyi anlamak için, aşağıda bir doğrulayıcının belirli gizli bilgilere sahip olup olmadığını test eden bir örnek bulunmaktadır. Bu örnek üç aşamaya ayrılmıştır: kurulum, meydan okuma ve yanıt.

Birinci adım: (Setup) Kanıtlayıcı, belirli bir gizli sayı s'yi bildiğini kanıtlamak için bir kanıt oluşturur, ancak s'yi doğrudan göstermez. İki büyük asal sayı p ve q seçer, n=pq'yu hesaplar. Rastgele bir tam sayı r seçer, x=r^2 mod n'yi hesaplar ve doğrulayıcıya gönderir.

İkinci adım: meydan okuma (Challenge) Doğrulayıcı rastgele bir konum a(0 veya 1) seçer, bunu kanıtlayıcıya gönderir.

Üçüncü adım: yanıt (Response) a'nın değerine göre, kanıtlayıcı yanıt verir:

• Eğer a=0 ise, y=r gönder
• Eğer a=1 ise, y=rs mod n hesapla ve gönder.

Doğrulayıcı, y'ye dayanarak x'in y^2 mod n('e eşit olup olmadığını doğrular. a=0) olduğunda veya y^2v mod n('de a=1) olduğunda. Eşitlik sağlanıyorsa, doğrulayıcı bu kanıtı kabul eder.

Bu örnek, ZKP sisteminin bütünlüğünü, güvenilirliğini ve sıfır bilgi niteliğini kanıtlamaktadır. Bu süreci birden fazla kez tekrarlayarak, kanıtlayıcının yalnızca şansa bağlı olarak doğrulamayı geçme olasılığını çok düşük bir seviyeye indirebilirsiniz.

İkincisi, Etkileşimsiz zk-SNARKs

1. Arka Plan

Geleneksel ZKP genellikle etkileşimli ve çevrimiçi protokol biçimindedir. Ancak, anlık işlemler veya oylama gibi bazı senaryolarda çoklu etkileşim yapma fırsatı genellikle yoktur. Bu nedenle, etkileşimsiz sıfır bilgi kanıtı (NIZK) kavramı ortaya çıkmıştır.

2.NIZK'nin önerilmesi

1988'de, Blum, Feldman ve Micali NIZK kavramını ilk kez ortaya koydular ve çoklu etkileşim gerektirmeden, kanıtlayıcının ve doğrulayıcının hala doğrulama sürecini tamamlayabileceğini kanıtladılar. NIZK üç aşamaya ayrılabilir: kurulum, hesaplama ve doğrulama.

Aşama ayarları, güvenlik parametrelerini genel bilgiye dönüştüren hesaplama fonksiyonunu kullanır ve genellikle ortak bir referans dizesi (CRS) içinde kodlanır. Hesaplama aşaması, hesaplama fonksiyonu, girdi ve kanıt anahtarını alır, hesaplama sonuçlarını ve kanıtı verir. Doğrulama aşaması, kanıtın geçerliliğini doğrulamak için doğrulama anahtarını kullanır.

3.Fiat-Shamir dönüşümü

Fiat-Shamir dönüşümü, etkileşimli ZKP'yi etkileşimsiz bir metoda dönüştüren bir yaklaşımdır. Bu yöntem, etkileşim sayısını azaltmak için bir hash fonksiyonu tanıtarak ve kanıtın gerçekliğini ve taklit edilmesinin zorluğunu güvenlik varsayımlarına dayanarak sağlamaktadır. Bu protokol, rastgele kehanetçi modelinde güvenli olarak kabul edilmesine rağmen, pratik uygulamalarda zorluklarla karşılaşabilir.

4.Jens Groth ve Araştırmaları

Jens Groth'un araştırmaları, ZKP'nin kriptografi ve Blok Zinciri teknolojilerindeki uygulamalarını büyük ölçüde ilerletti. Diğer araştırmacılarla birlikte, herhangi bir NP diline uygun mükemmel NIZK sistemleri ve tam homomorfik şifreleme ile birleştirilmiş NIZK çözümleri gibi çeşitli geliştirilmiş NIZK şemaları önerdiler. Bu araştırmalar, ZKP'nin pratik uygulamaları için önemli bir temel oluşturdu.

5.Diğer Araştırmalar

Groth'un çalışması dışında, önemli NIZK araştırmaları da bulunmaktadır, bunlar arasında:

• Cramer ve Shoup tarafından geliştirilen genel hash fonksiyonuna dayanan açık anahtar şifreleme şeması
• Damgård, Fazio ve Nicolosi tarafından önerilen geliştirilmiş Fiat-Shamir dönüşümünün yeni yöntemi
• Ventre ve Visconti tarafından önerilen "zayıf atfedilebilir güvenilirlik" kavramı
• Unruh dönüşümü, Fiat-Shamir dönüşümünün bir alternatifi olarak, kuantum rakiplere karşı kanıtlanabilir güvenli NIZK sunmaktadır.
• Kalai ve diğerleri, özel bilgi alma teknolojisine dayanan herhangi bir karar verme problemi kanıtlama sistemi

Bu araştırmalar, NIZK teknolojisinin gelişimini büyük ölçüde ilerletti ve finansal işlemler, elektronik oylama ve Blok Zinciri teknolojisi gibi alanlardaki uygulamaları için bir temel oluşturdu.

Üç, Devre Tabanlı zk-SNARKs

1. Arka Plan

Kriptografi alanında, özellikle yüksek paralelleştirme ve belirli türde hesaplama görevleri gerektiren işlemlerde, geleneksel Turing makinesi modeli belirli sınırlamalar göstermektedir. Buna karşılık, devre modeli, benzersiz hesaplama yapısı avantajı ile bazı belirli kriptografik işleme görevleri için daha uygundur.

2. Devre modelinin temel kavramları ve özellikleri

Devre modeli, hesaplama sürecini belirli mantıksal veya aritmetik işlemleri gerçekleştiren bir dizi kapı ve bağlantıya dönüştürür. Devre modeli esasen iki ana kategoriye ayrılır:

• Aritmetik devre: Temelde toplama ve çarpma kapılarından oluşur, sonlu alan üzerindeki elemanları işlemek için kullanılır.
• Mantık devresi: Ve kapıları, Veya kapıları, Değil kapıları gibi temel mantık kapılarından oluşur, Boolean işlemlerini işlemek için kullanılır.

3.zk-SNARKs'teki devre tasarımı ve uygulamaları

ZKP sisteminde, devre tasarımı süreci, kanıtlanacak sorunun bir devre olarak ifade edilmesini içerir. Bu süreç genellikle aşağıdaki adımları takip eder:

1. Sorunun Temsili: Kanıtlanacak soruyu devre biçimine dönüştürmek.
2. Devre optimizasyonu: Kapı birleştirme ve sabit katlama gibi teknik yöntemlerle devre tasarımını optimize etme.
3. Polinom gösterimine dönüştürme: Optimize edilmiş devreyi daha da polinom biçimine dönüştürme.
4. Genel Referans Dizesi ( CRS ) oluşturma: Sistem başlangıç aşamasında, kanıt anahtarını ve doğrulama anahtarını içeren CRS oluşturulur.
5. Kanıt Üretimi ve Doğrulama: Kanıtlayıcı, özel girdilere ve CRS'ye dayanarak kanıt üretir, doğrulayıcı ise kamuya açık devre tanımına ve CRS'ye dayanarak kanıtın doğruluğunu doğrular.

4. Potansiyel Kusurlar ve Zorluklar

Devre tabanlı ZKP bazı zorluklarla karşı karşıyadır, bunlar arasında:

• Devre karmaşıklığı ve ölçeği: Karmaşık hesaplamalar büyük devreler gerektirir, bu da kanıt oluşturma ve doğrulama için hesaplama maliyetinin önemli ölçüde artmasına neden olur.
• Zorluk optimizasyonu: Etkili devre tasarımı ve optimizasyonu, derin bir uzmanlık bilgisi gerektirir.
• Belirli hesaplama görevlerinin uyumluluğu: Farklı hesaplama görevleri farklı devre tasarımları gerektirir, genelleştirmek zordur.
• Şifreleme algoritması uygulama zorluğu: Karmaşık kriptografik algoritmaların uygulanması, büyük miktarda mantık kapısı gerektirebilir.
• Kaynak Tüketimi: Büyük ölçekli devreler büyük miktarda donanım kaynağına ihtiyaç duyar.

Bu zorlukları aşmak için araştırmacılar, devre sıkıştırma teknolojisi, modüler tasarım ve donanım hızlandırma gibi bazı iyileştirme yönleri önermiştir.

Dört, zk-SNARKs Modeli

1. Arka Plan

Devre tabanlı ZKP'nin genel kullanımı düşüktür, belirli sorunlar için yeni modeller ve algoritmalar geliştirmek gerekmektedir. Mevcut birçok yüksek seviyeli dil derleyicisi ve düşük seviyeli devre kombinasyon aracı, devre oluşturma ve tasarım algoritmaları için kullanılmaktadır; ilgili hesaplamaların dönüşümü, manuel devre inşa araçları veya otomatik derleyiciler aracılığıyla tamamlanabilir.

2. Yaygın Algoritma Modelleri

1. zkSNARK modeli: Bitansky ve diğerleri tarafından 2011 yılında önerilmiştir, geliştirilmiş bir ZKP mekanizmasıdır.

2. Ben-Sasson'un modeli: von Neumann RISC mimarisi için program yürütme üzerine ZKP modeli.

3. Pinocchio modeli: Tam bir etkileşimsiz ZKP üretim kiti, gelişmiş derleyici ve ikincil aritmetik programları (QAP'leri ) içerir.

4. Bulletproofs modeli: Güvenilir bir ayar gerektirmez, kanıt boyutu gözlem değeri boyutuna göre logaritmik olarak artar.

5. Ligero modeli: iletişim karmaşıklığı, doğrulama devre boyutunun karekökü ile orantılı olan hafif bir ZKP modelidir.

3. Doğrusal PCP ve Ayrık Logaritma Problemi Tabanlı Çözüm

Bu tür çözümler Groth16 modeli, Sonic modeli, PLONK modeli, Marlin modeli, SLONK modeli ve SuperSonic modeli gibi modelleri içerir. Bu modeller, lineer PCP ve/veya ayrık logaritma problemlerine dayanmaktadır, ancak hiçbiri kuantum güvenliğine sahip değildir.

4. Sıradan insanların kanıtına dayalı çözüm

"Sıradan İnsan Kanıtı", Goldwasser, Kalai ve Rothblum tarafından önerilen yeni bir ZKP yöntemidir. Bu kavrama dayanan modeller arasında Hyrax modeli, Libra modeli ve Spartan modeli bulunmaktadır.

5. Olasılığa Dayalı Doğrulanabilir Kanıt (PCP)'lerin zk-SNARKs'i

Bu tür çözümler STARK modeli, Aurora modeli, Succinct içerir.