Tas no jauna definēs mūsu privātuma, drošības un pārbaudāmības jēdzienus.
Oriģinālais nosaukums: "Emerging ZK Use Cases"
Raksta: zkvalidator
Sastādītāja: Kate
Šajā rakstā mēs izpētām jaunos ZK lietošanas gadījumus.
iepazīstināt
Dažu pēdējo mēnešu laikā esam pieredzējuši lielu ažiotāžu par nulles zināšanu lietošanas gadījumiem, tostarp zkevm, zkBridges un citiem. Tomēr tik straujā vidē parādās jauni lietošanas gadījumi, kuros ZKP (Zero-Knowledge Proofs) ir izšķiroša loma. Šī raksta mērķis ir izpētīt jomas, kurās ZKP arvien vairāk iekaro indivīdu prātus.
ZKML nulles zināšanu mašīnmācība
Šī diagramma parāda, kā darbojas zkML
ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning) ir jauna tehnoloģija, kurai ir milzīgs potenciāls dažādās lietojumprogrammās un kas vēl nav pilnībā izmantota. No skaitļošanas integritātes un privātuma aizsardzības līdz mašīnmācības kā pakalpojuma caurskatāmībai un decentralizētai izsecināšanai vai apmācībai, ZKML paver jaunas durvis inovācijām. Šeit ir daži iespējamie ZKML lietošanas gadījumi:
ZKML pārbaudāmība: ZKML izmanto tādus derīguma pierādījumus kā SNARK un STARK, lai nodrošinātu precīzu aprēķinu izpildi, īpaši mašīnmācībā. Izmantojot šos pierādījumus, var pārbaudīt mašīnmācīšanās modeļa secinājumus, apstiprinot izvades izcelsmi, ņemot vērā ievadi. Šī funkcija ļauj izvietot mašīnmācīšanās modeļus ārpus ķēdes, vienlaikus viegli pārbaudot ZK pierādījumus ķēdē.
https：//youtu.be/odaUPMNqJs8
Privātuma aizsardzība ZKML: Konfidencialitāte ir galvenā problēma mašīnmācībā, un ZKML nodrošina risinājumu. Tas var pierādīt modeļa precizitāti testa datos, neatklājot izmantotos svarus, tādējādi nodrošinot datu privātumu. Turklāt ZKML atvieglo privātuma saglabāšanu, ļaujot sensitīvu medicīnisko diagnostiku, piemēram, vēža testu rezultātus, kopīgot ar pacientiem, nenododot viņu datus trešajām pusēm.
ML-as-a-Service pārredzamības uzlabošana: ZKML ir izšķiroša loma ML-as-a-Service pārredzamības palielināšanā. Sniedzot ar mašīnmācīšanās modeļa API saistītos derīguma pierādījumus, lietotāji var pārbaudīt izmantoto modeļu autentiskumu. Tas atrisina problēmas, kas saistītas ar tradicionālajām API (bieži tiek uzskatītas par melnām kastēm) un palielina uzticēšanos piedāvātajam modelim.
Decentralizēti secinājumi un apmācība: ZKML spēj veikt mašīnmācības uzdevumus decentralizēti. Modeli var saspiest, izmantojot nulles zināšanu pierādījumus, ļaujot sabiedrībai piedalīties un iesniegt datus secinājumu vai apmācības laikā. Tas paver jaunas iespējas sadarbībai un dalītai mašīnmācībai.
ZKML pierādījumi: pierādījumi ir svarīgs ZKML aspekts, kas ļauj iekļaut pārbaudāmus pierādījumus no uzticamām ārējām pusēm. Izmantojot nulles zināšanu pierādījumus, lai pārbaudītu digitālos parakstus no uzticamiem avotiem, ZKML nodrošina pārbaudāmās informācijas autentiskumu un izcelsmi. Tas ļauj pārbaudīt uzticamas atsauces un izmantot dažādās lietojumprogrammās.
ZK pielietojums spēlēs
https：//youtu.be/dLZbfTWLGNI
Zero Knowledge Proofs (ZKP) sniedz daudzas priekšrocības spēļu arhitektūrai un spēļu pieredzei. Integrējot ZKP, spēļu izstrādātāji var gūt labumu no samazinātām izmaksām, uzlabotas privātuma aizsardzības, efektīviem pretkrāpšanas pasākumiem un uzlabotas mērogojamības.
Runājot par spēļu arhitektūru, ZKP būtiski ietekmē tiešsaistes vairāku spēlētāju spēles, samazinot centralizētajos serveros glabātos sensitīvos datus, tādējādi samazinot klienta-servera arhitektūras uzturēšanas izdevumus. Turklāt ZKP uzlabo peer-to-peer (P2P) spēļu sistēmu privātumu un drošību, novēršot vajadzību pēc dārgiem serveriem, vienlaikus nodrošinot spēles notikumu autentiskumu un novēršot krāpšanos.
ZKP risina arī spēļu mērogojamības problēmas, samazinot servera izmaksas klienta-servera arhitektūrā un nodrošinot pārbaudāmus spēļu darbību pierādījumus P2P vairāku spēlētāju spēlēs. Tas paplašina atbalstāmo vienlaicīgo spēlētāju skaitu, tādējādi nodrošinot patīkamāku spēļu pieredzi un piesaistot plašāku spēlētāju bāzi.
Runājot par spēlēšanu, ZKP piedāvā risinājumus dažādiem spēļu veidiem. Pirmās personas šāvēja spēlēs (FPS) ZKP var uzlabot maču precizitāti, pārbaudot spēlētāja prasmju līmeni, neatklājot sensitīvu informāciju. Masveida vairāku spēlētāju tiešsaistes lomu spēlēs (MMORPG) ZKP nodrošina drošu īpašumtiesību un virtuālo līdzekļu apmaiņu, radot vienotu ekonomiku dažādās spēlēs. ZKP ir arī lietojumprogrammas azartspēļu un kazino spēlēs, nodrošinot pārbaudāmus nejaušus rezultātus un aizsargājot spēlētāju privātumu. Turklāt ZKP nodrošina spēlētāju progresu un augstus rezultātus mīklu un stratēģijas spēlēs, vienlaikus saglabājot konfidenciālu informāciju.
ZKP ieviešana spēļu industrijā var uzlabot spēļu pieredzi, palielināt spēlētāju pieķeršanos un sasniegt lielāku peļņu. Tā kā ZKP izmantošana turpina paplašināties, specializētā aparatūra var kļūt ļoti svarīga, lai apmierinātu pieaugošo pieprasījumu pēc skaitļošanas jaudas.
ZK ID — decentralizēts ID
https：//youtu.be/5TJ3BZEc1Ro
Mūsdienu tiešsaistes vidē digitālās uzticamības un drošas autentifikācijas izveide ir ļoti svarīga. Zero-Knowledge Proofs (ZKP) parādīšanās ir mainījusi šo jomu, nodrošinot lielāku privātumu un drošību. Šeit mēs izpētām nulles zināšanu pierādījumu īpašības un priekšrocības, kā arī to iespējas atkārtoti definēt digitālās identitātes verifikāciju.
Uzlabota privātuma aizsardzība: nulles zināšanu pierādījumi lieliski aizsargā sensitīvu informāciju. Lietotāji var pārbaudīt savu identitāti vai akreditācijas datus, neatklājot konkrētu informāciju, piemēram, personas identifikācijas numurus vai adreses. ZKP izveido drošības sistēmu, kas nodrošina neuzticamu mijiedarbību, vienlaikus saglabājot konfidencialitāti.
Droša un pārbaudāma mijiedarbība: nulles zināšanu pierādījumi ļauj lietotājiem piedalīties viedos līgumos un pārbaudīt informāciju par blokķēdi, vienlaikus slēpjot savus privātos datus. Ārpus ķēdes akreditācijas dati, piemēram, pase vai izglītības grāds, var radīt nulles zināšanu pierādījumus. Pēc tam šos pierādījumus var izmantot neuzticamai pārbaudei blokķēdē, nodrošinot datu integritāti, vienlaikus saglabājot privātumu.
Nesen Polygon laida klajā Polygon ID — decentralizētu identitātes risinājumu bez zināšanām. Daudzstūra ID izmanto nulles zināšanu pierādījumu jaudu, ļaujot lietotājiem pārbaudīt savu identitāti, neatklājot sensitīvu informāciju. Tas nodrošina visaptverošu rīku kopu, tostarp pārbaudītāju SDK, izdevēja mezglus, seifa SDK un maka lietojumprogrammas, kas ļauj izstrādātājiem nemanāmi integrēt decentralizētus identitātes risinājumus savās lietojumprogrammās.
noslēgumā
Kopumā to jomu daudzveidība, kurās ZK ir pozitīva ietekme, parāda tehnoloģijas potenciālu masveidā ieviest blokķēžu industriju. Faktiski lielākā daļa šo lietojumprogrammu — zkML, ZK Games, ZK ID — joprojām ir sākumstadijā, un dažas no tām joprojām ir galvenokārt teorētiskas. Tomēr tas ir tikai laika jautājums, kad mēs redzēsim vairāk aktivitāšu un produktu, kas nāk no zkML, ZK Games vai ZK ID vietas. Šīm jomām pieaugot, mēs sagaidām dinamisku uz ZK balstītu lietojumprogrammu ekosistēmu, kas no jauna definēs mūsu privātuma, drošības un pārbaudāmības jēdzienus.