Nó sẽ xác định lại các khái niệm của chúng tôi về quyền riêng tư, bảo mật và khả năng kiểm chứng.

Tiêu đề gốc: " Các trường hợp sử dụng ZK mới nổi "

Tác giả: zkvalidator

Biên soạn: Kate

Trong bài viết này, chúng tôi khám phá các trường hợp sử dụng ZK mới nổi.

giới thiệu

Trong vài tháng qua, chúng tôi đã chứng kiến ​​rất nhiều sự cường điệu xung quanh các trường hợp sử dụng không có kiến ​​thức, bao gồm zkevm, zkBridges, v.v. Tuy nhiên, trong một môi trường có nhịp độ nhanh như vậy, các trường hợp sử dụng mới đang xuất hiện trong đó các bằng chứng không kiến ​​thức (ZKP) đóng một vai trò quan trọng. Bài viết này nhằm mục đích khám phá các lĩnh vực mà ZKP đang thu hút được nhiều sự chú ý hơn trong tâm trí của các cá nhân.

Học máy không kiến ​​thức ZKML

Sơ đồ này cho thấy cách hoạt động của zkML

ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning) là một công nghệ mới nổi với tiềm năng to lớn trong các ứng dụng khác nhau vẫn chưa được khai thác hết. ZKML mở ra những cánh cửa mới cho sự đổi mới, từ tính toàn vẹn của tính toán và bảo vệ quyền riêng tư cho đến tính minh bạch của dịch vụ học máy và suy luận hoặc đào tạo phi tập trung. Dưới đây là một số trường hợp sử dụng tiềm năng cho ZKML:

Khả năng xác minh của ZKML: ZKML tận dụng các bằng chứng hợp lệ như SNARK và STARK để đảm bảo thực hiện chính xác các tính toán, đặc biệt là trong học máy. Bằng cách sử dụng các bằng chứng này, lý luận của mô hình học máy có thể được xác minh để xác nhận nguồn gốc của đầu ra được cung cấp cho đầu vào. Tính năng này cho phép các mô hình máy học được triển khai ngoài chuỗi trong khi bằng chứng ZK được xác minh thuận tiện trên chuỗi.

https://youtu.be/odaUPMNqJs8

Bảo vệ quyền riêng tư trong ZKML: Quyền riêng tư là một vấn đề quan trọng trong học máy và ZKML cung cấp giải pháp. Nó có thể chứng minh tính chính xác của mô hình trên dữ liệu thử nghiệm mà không tiết lộ trọng số được sử dụng, do đó đảm bảo quyền riêng tư của dữ liệu. Ngoài ra, ZKML hỗ trợ lập luận bảo vệ quyền riêng tư, cho phép chia sẻ các chẩn đoán y tế nhạy cảm, chẳng hạn như kết quả xét nghiệm ung thư, với bệnh nhân mà không làm rò rỉ dữ liệu của họ cho bên thứ ba.

Tăng cường tính minh bạch của ML-as-a-Service: ZKML đóng một vai trò quan trọng trong việc tăng tính minh bạch của ML-as-a-Service. Bằng cách cung cấp bằng chứng về tính hợp lệ được liên kết với API Mô hình Máy học, người dùng có thể xác minh tính xác thực của các mô hình mà họ sử dụng. Điều này giải quyết các sự cố liên quan đến API cũ (thường được xem là hộp đen) và tăng độ tin cậy vào mô hình được cung cấp.

Suy luận và đào tạo phi tập trung: ZKML có thể thực hiện các tác vụ học máy theo cách phi tập trung. Mô hình có thể được nén bằng cách sử dụng bằng chứng không có kiến ​​thức, cho phép công chúng tham gia và gửi dữ liệu trong quá trình suy luận hoặc đào tạo. Điều này mở ra những con đường mới cho việc học máy hợp tác và phân tán.

Suy luận và đào tạo phi tập trung: ZKML có thể thực hiện các tác vụ học máy theo cách phi tập trung. Mô hình có thể được nén bằng cách sử dụng bằng chứng không có kiến ​​thức, cho phép công chúng tham gia và gửi dữ liệu trong quá trình suy luận hoặc đào tạo. Điều này mở ra những con đường mới cho việc học máy hợp tác và phân tán.

Bằng chứng ZKML: Bằng chứng là một khía cạnh quan trọng của ZKML, cho phép kết hợp các bằng chứng có thể kiểm chứng được từ các bên bên ngoài đáng tin cậy. Bằng cách sử dụng bằng chứng không có kiến ​​thức để xác minh chữ ký số từ các nguồn đáng tin cậy, ZKML đảm bảo tính xác thực và nguồn gốc của thông tin được chứng thực. Điều này cho phép các tham chiếu đáng tin cậy được xác minh và sử dụng trong các ứng dụng khác nhau.

Ứng dụng của ZK trong game

https://youtu.be/dLZbfTWLGNI

Zero Knowledge Proofs (ZKP) mang lại nhiều lợi thế cho kiến ​​trúc trò chơi và trải nghiệm trò chơi. Bằng cách tích hợp ZKP, các nhà phát triển trò chơi có thể hưởng lợi từ việc giảm chi phí, tăng cường bảo vệ quyền riêng tư, các biện pháp chống gian lận hiệu quả và cải thiện khả năng mở rộng.

Về kiến ​​trúc trò chơi, ZKP có tác động lớn đến các trò chơi nhiều người chơi trực tuyến bằng cách giảm thiểu dữ liệu nhạy cảm được lưu trữ trên các máy chủ tập trung, do đó giảm chi phí duy trì kiến ​​trúc máy khách-máy chủ. Ngoài ra, ZKP nâng cao tính riêng tư và bảo mật của các hệ thống chơi trò chơi ngang hàng (P2P), loại bỏ nhu cầu sử dụng máy chủ đắt tiền trong khi vẫn đảm bảo tính xác thực của các sự kiện trong trò chơi và ngăn chặn gian lận.

ZKP cũng giải quyết các thách thức về khả năng mở rộng của trò chơi bằng cách giảm chi phí hoạt động của máy chủ trong kiến ​​trúc máy khách-máy chủ và cho phép bằng chứng có thể kiểm chứng về hoạt động của trò chơi trong các trò chơi nhiều người chơi P2P. Điều này mở rộng số lượng người chơi đồng thời có thể được hỗ trợ, dẫn đến trải nghiệm chơi trò chơi thú vị hơn và thu hút nhiều người chơi hơn.

Về lối chơi, ZKP cung cấp giải pháp cho nhiều loại trò chơi khác nhau. Trong game bắn súng góc nhìn thứ nhất (FPS), ZKP có thể xác minh trình độ kỹ năng của người chơi mà không tiết lộ thông tin nhạy cảm, nhờ đó cải thiện độ chính xác của khớp. Trong các trò chơi nhập vai trực tuyến nhiều người chơi (MMORPG), ZKP cho phép sở hữu và trao đổi tài sản ảo một cách an toàn, tạo ra một nền kinh tế thống nhất giữa các trò chơi khác nhau. ZKP cũng có các ứng dụng trong trò chơi cờ bạc và sòng bạc, cung cấp kết quả ngẫu nhiên có thể kiểm chứng và bảo vệ quyền riêng tư của người chơi. Ngoài ra, ZKP có thể đảm bảo tiến trình của người chơi và đạt điểm cao trong các trò chơi giải đố và chiến lược trong khi vẫn giữ kín thông tin nhạy cảm.

Việc áp dụng ZKP trong ngành công nghiệp trò chơi có thể cải thiện trải nghiệm trò chơi, cải thiện sự gắn bó của người chơi và thu được lợi nhuận cao hơn. Khi việc sử dụng ZKP mở rộng, phần cứng chuyên dụng có thể trở nên quan trọng để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về sức mạnh tính toán.

ZK ID - ID phi tập trung

https://youtu.be/5TJ3BZEc1Ro

Thiết lập niềm tin kỹ thuật số và xác thực an toàn là rất quan trọng trong môi trường trực tuyến ngày nay. Sự ra đời của Zero-Knowledge Proofs (ZKP) đã cách mạng hóa lĩnh vực này bằng cách cung cấp quyền riêng tư và bảo mật cao hơn. Ở đây, chúng tôi khám phá các thuộc tính và lợi thế của bằng chứng không kiến ​​thức và tiềm năng của chúng để xác định lại xác minh danh tính kỹ thuật số.

Thiết lập niềm tin kỹ thuật số và xác thực an toàn là rất quan trọng trong môi trường trực tuyến ngày nay. Sự ra đời của Zero-Knowledge Proofs (ZKP) đã cách mạng hóa lĩnh vực này bằng cách cung cấp quyền riêng tư và bảo mật cao hơn. Ở đây, chúng tôi khám phá các thuộc tính và lợi thế của bằng chứng không kiến ​​thức và tiềm năng của chúng để xác định lại xác minh danh tính kỹ thuật số.

Gần đây, Polygon đã ra mắt Polygon ID, một giải pháp nhận dạng phi tập trung không cần kiến ​​thức. ID đa giác tận dụng sức mạnh của bằng chứng không kiến ​​thức để cho phép người dùng xác minh danh tính của họ mà không tiết lộ thông tin nhạy cảm. Nó cung cấp một bộ công cụ toàn diện bao gồm SDK trình xác nhận, nút phát hành, SDK ví và ứng dụng ví, cho phép các nhà phát triển tích hợp liền mạch các giải pháp nhận dạng phi tập trung vào ứng dụng của họ.

Tóm lại là

Nói chung, sự đa dạng của các lĩnh vực mà ZK đã có tác động tích cực cho thấy tiềm năng của công nghệ này trong việc mang lại sự áp dụng hàng loạt cho ngành công nghiệp blockchain. Trên thực tế, hầu hết các ứng dụng này—zkML, trò chơi ZK, ID ZK—vẫn còn ở giai đoạn sơ khai và một số trong số chúng chủ yếu vẫn nằm trong lĩnh vực lý thuyết. Tuy nhiên, chỉ còn là vấn đề thời gian trước khi chúng ta thấy nhiều hoạt động và sản phẩm hơn từ zkML, trò chơi ZK hoặc không gian ZK ID. Khi các lĩnh vực này hoàn thiện, chúng tôi mong đợi một hệ sinh thái sôi động gồm các ứng dụng dựa trên ZK sẽ xác định lại các khái niệm của chúng tôi về quyền riêng tư, bảo mật và khả năng kiểm chứng.