zkEVM 背后的技术发展:从多项式承诺到硬件加速

大家好,新年快乐。2023年是zk-rollups的一年,零知识技术将取得重大进步。本周我们将探索零知识技术的各个方面。不光本周,今年我的内容都将重点关注零知识技术,因为这是圣杯。

在上一篇文章中,我们研究了zkEVM面临的挑战。在本文中,我们将研究使zkEVM成为可能的技术进展。我将尽量简化以使其易于理解。以下是推动zkEVM进步的四项技术进展:

1多项式承诺

在零知识证明中,多项式承诺方案被用来灵活有效地反映证明的约束条件。使用零知识证明协议时,证明者必须向验证者证明他们知道特定数据,但不透露该数据是什么。这通常是通过构建数学论证或「证明」来实现的,该论证或「证明」以某种方式依赖于见证,但并不直接揭示见证。

Bitfinex Securities在哈萨克斯坦阿斯塔纳开设新办事处:2月24日消息,Bitfinex Securities是一家由 Bitfinex 提供支持的完全受监管的交易所,能够发行和交易包括股票和债券在内的代币化证券,在哈萨克斯坦阿斯塔纳开设一个重要的新区域办事处。

除了与阿斯塔纳金融服务管理局 (AFSA) 监管机构进行定期和直接接触外,该办公室还展示了Bitfinex Securities对证券代币行业对哈萨克斯坦国内经济未来增长和发展的看法。[2023/2/24 12:27:20]

一种方法是使用一种称为「带有特定于应用可信设置中编码的PCP查询的R1CS」的方法。。

CZ:Paxos已保证资金的安全性:2月13日,Binance创始人CZ发布推文就近期“SEC调查BUSD发行商Paxos”风波进行回应表示:Paxos将继续提供产品服务,并管理赎回功能。Paxos还向我们保证,这些资金是安全的,并且完全能够由其银行准备金覆盖,其准备金已经被多个审计公司进行多次审计。[2023/2/13 12:04:29]

上述会涉及构造一个电路对证明的约束进行编码,然后使用称为「PCP查询」的特殊类型的查询来检查电路是否正确。然而,这种方法的一个限制是电路尺寸可能变得非常大,从而使证明效率低下。此外,它只能使用双线性配对来编码约束,这限制了可以使用的优化种类。

特斯拉所持比特币浮亏在马斯克2000亿美元亏损中仅占0.39%:1月1日消息,据彭博社报道,马斯克成为有史以来第一个年度损失超过 2000 亿美元的人,尽管旗下特斯拉公司则因为比特币波动浮亏了 7.83 亿美元,但占比仅为 0.39%。马斯克于 2021 年 11 月的个人财富约为 3400 亿美元,但目前已缩水至 1370 亿美元。[2023/1/1 22:19:58]

多项式承诺方案可以以更灵活和有效的方式来表示证明的约束。使用多项式承诺方案,可以将约束「提升」到任意阶数。这使得可以使用的优化种类具有更大的灵活性,并且还可以通过减小电路尺寸来提高证明的效率。此外,多项式承诺方案可以与「通用设置」或「透明设置」一起使用,后者指的是方案的实现方式。

Vitalik Buterin:中心化的任何东西都是有风险的:金色财经报道,以太坊创始人Vitalik Buterin在社交媒体上称,“默认情况下,中心化的任何东西都是有风险的,使用“DeFi和自我托管的精神”在本周表现非常好,但请记住它也有风险,智能合约代码中的错误。”

Vitalik表示“重要的是要防范它,保持代码简单、审计、形式验证等、深度防御。我最担心的是,如果我们在两年后的ZK-rollup中拥有100亿美元,并且由于电路约束代码或其周围的EVM封装器中的错误而被黑掉。对于后者,保持简单并进行形式验证。”[2022/11/16 13:13:32]

2查找表证明和自定义小组件

查找表和自定义小组件是可用于优化某些类型计算机程序性能的技术。这些技术最初是在Arya和Plookup系统中提出的,后来在TurboPlonk和UltraPlonk中得到完善。查找表对于优化执行按位运算的程序特别有用,并且可以使用自定义小组件来有效地实现高阶约束。总之,这些技术可以帮助减少以太坊虚拟机(EVM)电路的开销并提高其效率。

查找表和自定义小组件等技术可用于通过减小电路尺寸和提高某些类型操作的效率来优化zkEVM。这有助于使zkEVM更加实用和可扩展。

3递归证明

递归证明是一种通过将计算分解为更小的部分并独立证明每个部分来证明计算正确性的方法。在零知识证明系统中,这个过程可能涉及证明一个证明,且多个证明可以聚合成一个证明。过去,配对友好的循环椭圆曲线用于支持递归证明,但这些可能在计算上很昂贵。然而,已经开发出更新的方法,可以用更少的计算量实现递归证明。例如,Halo可以使用内积证明这一特定类型的数学概念来降低递归成本,而Aztec可以使用查找表来降低非原生域操作的成本并提高验证过程的效率。这些方法可以通过提高方法的效率来增加方法的可扩展性。以后的帖子中会进一步解释这一点。

?4硬件加速器

ASIC、GPU和FPGA等硬件加速器可以帮助提高零知识证明系统中证明者的计算性能。在零知识证明系统场景下,硬件加速器可用于加速生成和验证证明结构的过程,这是计算密集型的。

总之,多项式承诺、查找表证明和自定义小组件、递归证明和硬件加速等技术发展都对zkEVM的进步和更广泛的零知识技术领域发挥了至关重要的作用。这些创新为构建和验证零知识证明提供了更高效和可扩展的方法,并为在各种应用中使用zkEVM开辟了新的可能性。随着零知识技术领域的不断发展和演变,这些和其他技术进步很可能会继续推动进步并推动新的和令人兴奋的应用的开发。

资源:https://scroll.io/blog/zkEVMhttps://coingeek.com/recursive-zero-knowledge-proofs-proof-of-a-proof-of-a-proof/https://www.zeroknowledgeblog.com/index.php/the-pinocchio-protocol/r1cshttps://en.m.wikipedia.org/wiki/Probabilistically_checkable_proof

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