Обзор развития и применения технологии zk-SNARKs

Историческое развитие

Система нулевых знаний возникла в 1985 году благодаря новаторской работе Голдвассера, Микали и Раккоффа. В этой работе рассматривается возможность доказательства корректности утверждений в интерактивных системах с минимальным обменом знаниями. Ранние системы нулевых знаний имели недостаточную эффективность и практическую применимость, оставаясь на теоретическом уровне. За последние десять лет, с ростом криптографии в области криптовалют, нулевые знания стали ключевым направлением исследований.

Важные прорывы включают:

• В 2010 году Грот предложил короткие парные неинтерактивные zk-SNARKs
• 2013 год: сжатие доказательства и время проверки по протоколу Пиноккио
• В 2016 году Groth16 уменьшил размер доказательства и повысил эффективность проверки
• В 2017 году Bulletproofs предложили короткие доказательства без доверенной настройки.
• В 2018 году были предложены квантово-устойчивые протоколы zk-STARKs

Другие важные достижения включают PLONK, Halo2 и другие.

Основные приложения

zk-SNARKs в основном применяются в двух областях: защита конфиденциальности и масштабирование.

Защита конфиденциальности

Представленные проекты включают:

• Zcash: Использует zk-SNARKs для обеспечения конфиденциальности транзакций
• Monero: использует алгоритм Bulletproofs
• Tornado Cash: смешанный пул на основе Ethereum

Сложность приватных транзакций относительно низка, но фактическое применение не соответствует ожиданиям.

расширение

zk-SNARKs широко применяются в расширении, например, Mina в приложениях первого уровня, а также в различных решениях ZK-rollup второго уровня.

Основные принципы ZK-rollup:

1. Sequencer упаковывает транзакции
2. Aggregator объединяет сделки и генерирует доказательство
3. Подать доказательство на уровень сети для проверки и обновления состояния

Основные проекты ZK-rollup включают StarkNet, zkSync, Aztec, Polygon Hermez и другие. Технический путь в основном выбирается между SNARK и STARK, а также в зависимости от степени совместимости с EVM.

Основные принципы

В качестве примера zk-SNARKs, его шаги реализации включают:

1. Преобразуйте задачу в цепь
2. Преобразование цепей в форму R1CS
3. Преобразование R1CS в форму QAP
4. Генерация параметров доверенной настройки
5. Генерация и проверка zk-SNARKs

zk-SNARKs должны соответствовать трем характеристикам: целостности, надежности и нулевым знаниям.

В целом, технологии zk-SNARKs развиваются быстро и демонстрируют огромный потенциал в области конфиденциальности и масштабируемости. В будущем ожидается их широкое применение в большем количестве областей.