Emergono nuovi casi d'uso ZK: zkML, giochi ZK, ZK ID

Ridefinirà i nostri concetti di privacy, sicurezza e verificabilità.
Titolo originale: "Emerging ZK Use Cases"
Scritto da: zkvalidator
Compilato da: Kate
In questo articolo esploriamo i casi d'uso emergenti di ZK.
introdurre
Negli ultimi mesi abbiamo assistito a un sacco di clamore sui casi d'uso a conoscenza zero, tra cui zkevm, zkBridges e altri. Tuttavia, in un ambiente così frenetico, stanno emergendo nuovi casi d’uso in cui le prove di conoscenza zero (ZKP) svolgono un ruolo cruciale. Questo articolo mira a esplorare le aree in cui ZKP sta guadagnando più terreno nella mente degli individui.
Apprendimento automatico a conoscenza zero ZKML
Questo diagramma mostra come funziona zkML
ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning) è una tecnologia emergente che ha un enorme potenziale in una varietà di applicazioni e non è stata ancora pienamente sfruttata. Dall'integrità computazionale e dalla protezione della privacy alla trasparenza del machine learning come servizio e all'inferenza o formazione decentralizzata, ZKML apre nuove porte all'innovazione. Ecco alcuni potenziali casi d'uso per ZKML:
Verificabilità di ZKML: ZKML sfrutta prove di validità come SNARK e STARK per garantire un'esecuzione accurata dei calcoli, soprattutto nell'apprendimento automatico. Utilizzando queste prove, è possibile verificare le inferenze del modello di machine learning, confermando l'origine dell'output dato l'input. Questa funzionalità consente l'implementazione di modelli di machine learning off-chain verificando facilmente le prove ZK on-chain.
https://youtu.be/odaUPMNqJs8
Protezione della privacy in ZKML: la privacy è una questione chiave nell'apprendimento automatico e ZKML fornisce una soluzione. Può dimostrare l'accuratezza del modello sui dati di test senza rivelare i pesi utilizzati, garantendo così la riservatezza dei dati. Inoltre, ZKML facilita il ragionamento nel rispetto della privacy, consentendo di condividere con i pazienti diagnostici medici sensibili, come i risultati dei test sul cancro, senza divulgare i propri dati a terzi.
Migliorare la trasparenza di ML-as-a-Service: ZKML svolge un ruolo cruciale nell'aumentare la trasparenza di ML-as-a-Service. Fornendo prove di validità associate all'API del modello di machine learning, gli utenti possono verificare l'autenticità dei modelli che utilizzano. Ciò risolve i problemi associati alle API tradizionali (spesso viste come scatole nere) e aumenta la fiducia nel modello fornito.
Inferenza e formazione decentralizzate: ZKML è in grado di eseguire attività di apprendimento automatico in modo decentralizzato. Il modello può essere compresso sfruttando prove a conoscenza zero, consentendo la partecipazione del pubblico e l’invio di dati durante l’inferenza o la formazione. Ciò apre nuove strade per l’apprendimento automatico collaborativo e distribuito.
Prove ZKML: le prove sono un aspetto importante di ZKML che consente l'incorporazione di prove verificabili da parti esterne fidate. Utilizzando prove a conoscenza zero per verificare le firme digitali provenienti da fonti attendibili, ZKML garantisce l'autenticità e la provenienza delle informazioni dimostrate. Ciò consente di verificare e utilizzare riferimenti attendibili in una varietà di applicazioni.
Applicazione di ZK nei giochi
 https://youtu.be/dLZbfTWLGNI
Zero Knowledge Proofs (ZKP) offre molti vantaggi per l'architettura e l'esperienza di gioco. Integrando ZKP, gli sviluppatori di giochi possono beneficiare di costi ridotti, maggiore protezione della privacy, misure anti-cheat efficaci e migliore scalabilità.
In termini di architettura di gioco, ZKP ha un impatto significativo sui giochi multiplayer online riducendo al minimo i dati sensibili archiviati su server centralizzati, riducendo così le spese di mantenimento dell'architettura client-server. Inoltre, ZKP migliora la privacy e la sicurezza dei sistemi di gioco peer-to-peer (P2P), eliminando la necessità di server costosi e garantendo al tempo stesso l'autenticità degli eventi di gioco e prevenendo gli imbrogli.
ZKP affronta anche le sfide della scalabilità del gioco riducendo il sovraccarico del server nell'architettura client-server e consentendo prove verificabili delle operazioni di gioco nei giochi multiplayer P2P. Ciò espande il numero di giocatori simultanei che possono essere supportati, risultando in un'esperienza di gioco più piacevole e attirando una base di giocatori più ampia.
In termini di gameplay, ZKP fornisce soluzioni per una varietà di tipi di gioco. Negli sparatutto in prima persona (FPS), ZKP può migliorare la precisione del matchmaking verificando i livelli di abilità dei giocatori senza rivelare informazioni sensibili. Nei giochi di ruolo online multigiocatore di massa (MMORPG), ZKP consente la proprietà e lo scambio sicuri di risorse virtuali, creando un'economia unificata tra diversi giochi. ZKP ha anche applicazioni nel gioco d'azzardo e nei giochi da casinò, fornendo risultati casuali verificabili e proteggendo la privacy dei giocatori. Inoltre, ZKP garantisce il progresso dei giocatori e i punteggi più alti nei giochi puzzle e di strategia, mantenendo private le informazioni sensibili.
L’adozione di ZKP nel settore dei giochi può migliorare l’esperienza di gioco, aumentare la persistenza dei giocatori e ottenere profitti più elevati. Con la continua espansione dell’uso di ZKP, l’hardware specializzato potrebbe diventare fondamentale per soddisfare la crescente domanda di potenza di calcolo.
ZK ID - ID decentralizzato
 https://youtu.be/5TJ3BZEc1Ro
Nell'ambiente online di oggi, stabilire la fiducia digitale e l'autenticazione sicura è fondamentale. L’emergere di Zero-Knowledge Proofs (ZKP) ha rivoluzionato il campo fornendo maggiore privacy e sicurezza. Qui esploreremo le proprietà e i vantaggi delle prove a conoscenza zero e il loro potenziale nel ridefinire la verifica dell’identità digitale.
Maggiore protezione della privacy: le prove a conoscenza zero sono eccellenti per proteggere le informazioni sensibili. Gli utenti possono verificare la propria identità o credenziali senza rivelare dettagli specifici come numeri di identificazione personale o indirizzi. ZKP stabilisce un quadro di sicurezza che consente interazioni trustless mantenendo la riservatezza.
Interazioni sicure e verificabili: le prove a conoscenza zero consentono agli utenti di partecipare a contratti intelligenti e verificare le informazioni sulla blockchain nascondendo i propri dati privati. Le credenziali fuori catena come un passaporto o un titolo di studio possono generare prove a conoscenza zero. Queste prove possono quindi essere utilizzate per la verifica trustless sulla blockchain, garantendo l'integrità dei dati pur mantenendo la privacy.
Recentemente, Polygon ha lanciato Polygon ID, una soluzione di identità decentralizzata a conoscenza zero. Polygon ID sfrutta la potenza delle prove a conoscenza zero, consentendo agli utenti di verificare la propria identità senza rivelare informazioni sensibili. Fornisce un set di strumenti completo, inclusi SDK di validazione, nodi emittenti, SDK di portafoglio e applicazioni di portafoglio, consentendo agli sviluppatori di integrare perfettamente soluzioni di identità decentralizzate nelle loro applicazioni.
Insomma
Tutto sommato, la diversità delle aree in cui ZK ha un impatto positivo dimostra il potenziale della tecnologia per portare l’adozione di massa nel settore blockchain. In effetti, la maggior parte di queste applicazioni (zkML, ZK Games, ZK ID) sono ancora agli inizi e alcune di esse rimangono in gran parte teoriche. Tuttavia, è solo questione di tempo prima di vedere più attività e prodotti uscire dallo spazio zkML, ZK Games o ZK ID. Man mano che queste aree maturano, ci aspettiamo un vivace ecosistema di applicazioni basate su ZK che ridefiniranno i nostri concetti di privacy, sicurezza e verificabilità.