في الأشهر القليلة الماضية ، شهدنا الكثير من الضجيج المحيط بحالات استخدام المعرفة الصفرية ، بما في ذلك zkevm و zkBridges والمزيد. ومع ذلك ، في مثل هذه البيئة سريعة الخطى ، تظهر حالات استخدام جديدة حيث تلعب براهين المعرفة الصفرية (ZKPs) دورًا حيويًا. تهدف هذه المقالة إلى استكشاف المجالات التي تكتسب فيها ZKPs مزيدًا من الاهتمام في أذهان الأفراد.
تعلم الآلة الصفرية ZKML ZKML
! [قائمة حالات استخدام ZK الناشئة: zkML ، ألعاب ZK ، معرف ZK] (https://img-cdn.gateio.im/resized-social/moments-7f230462a9-589eec66ce-dd1a6f-7649e1)
يوضح هذا الرسم البياني كيف يعمل zkML
ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning) هي تقنية ناشئة ذات إمكانات هائلة في مختلف التطبيقات التي لم يتم استغلالها بالكامل بعد. تفتح ZKML أبوابًا جديدة للابتكار ، من النزاهة الحاسوبية وحماية الخصوصية إلى شفافية التعلم الآلي كخدمة والاستدلال اللامركزي أو التدريب. فيما يلي بعض حالات الاستخدام المحتملة لـ ZKML:
إمكانية التحقق من ZKML: تستفيد ZKML من إثباتات الصلاحية مثل SNARKs و STARKs لضمان التنفيذ الدقيق للحسابات ، خاصة في التعلم الآلي. باستخدام هذه البراهين ، يمكن التحقق من استدلال نموذج التعلم الآلي لتأكيد أصل المخرجات مع الأخذ في الاعتبار المدخلات. تسمح هذه الميزة بنشر نماذج التعلم الآلي خارج السلسلة بينما يتم التحقق من براهين ZK بسهولة على السلسلة.
! [قائمة حالات استخدام ZK الناشئة: zkML ، ألعاب ZK ، معرف ZK] (https://img-cdn.gateio.im/resized-social/moments-7f230462a9-bf94c0264f-dd1a6f-7649e1)
https：//youtu.be/odaUPMNqJs 8
الحفاظ على الخصوصية في ZKML: تعد الخصوصية مشكلة بالغة الأهمية في التعلم الآلي ، وتوفر ZKML حلاً. يمكن أن يثبت دقة النموذج على بيانات الاختبار دون الكشف عن الأوزان المستخدمة ، وبالتالي ضمان خصوصية البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، يسهل ZKML التفكير المنطقي الذي يحافظ على الخصوصية ، مما يسمح بمشاركة التشخيصات الطبية الحساسة ، مثل نتائج اختبار السرطان ، مع المرضى دون تسريب بياناتهم إلى أطراف ثالثة.
تعزيز شفافية ML-as-a-Service: تلعب ZKML دورًا حيويًا في زيادة شفافية ML-as-a-Service. من خلال تقديم إثبات الصلاحية المرتبط بـ Machine Learning Model API ، يمكن للمستخدمين التحقق من أصالة النماذج التي يستخدمونها. يحل هذا المشكلات المرتبطة بواجهات برمجة التطبيقات القديمة (غالبًا ما يُنظر إليها على أنها مربعات سوداء) ويزيد الثقة في النموذج المقدم.
الاستدلال اللامركزي والتدريب: يمكن لـ ZKML أداء مهام التعلم الآلي بطريقة لامركزية. يمكن ضغط النموذج باستخدام براهين عدم المعرفة ، مما يسمح بالمشاركة العامة وتقديم البيانات أثناء الاستدلال أو التدريب. يفتح هذا آفاقًا جديدة للتعلم الآلي التعاوني والموزّع.
إثباتات ZKML: تعتبر البراهين جانبًا مهمًا من ZKML ، مما يسمح بإدراج البراهين التي يمكن التحقق منها من أطراف خارجية موثوقة. باستخدام براهين المعرفة الصفرية للتحقق من التوقيعات الرقمية من مصادر موثوقة ، يضمن ZKML أصالة وأصل المعلومات الموثقة. يسمح ذلك بالتحقق من المراجع الموثوقة واستخدامها في تطبيقات مختلفة.
تطبيق ZK في الألعاب
! [قائمة حالات استخدام ZK الناشئة: zkML ، ألعاب ZK ، معرف ZK] (https://img-cdn.gateio.im/resized-social/moments-7f230462a9-f9e300f032-dd1a6f-7649e1)
https：//youtu.be/dLZbfTWLGNI
توفر Zero Knowledge Proofs (ZKP) العديد من المزايا لتصميم اللعبة وتجربة اللعبة. من خلال دمج ZKP ، يمكن لمطوري الألعاب الاستفادة من خفض التكلفة وحماية الخصوصية المعززة والتدابير الفعالة لمكافحة الغش وتحسين قابلية التوسع.
فيما يتعلق ببنية اللعبة ، فإن ZKP لها تأثير كبير على الألعاب متعددة اللاعبين عبر الإنترنت من خلال تقليل البيانات الحساسة المخزنة على الخوادم المركزية ، وبالتالي تقليل تكلفة الحفاظ على بنية خادم العميل. بالإضافة إلى ذلك ، يعزز ZKP خصوصية وأمن أنظمة الألعاب من نظير إلى نظير (P2P) ، مما يلغي الحاجة إلى خوادم باهظة الثمن مع ضمان أصالة الأحداث داخل اللعبة ومنع الغش.
تعالج ZKP أيضًا تحديات قابلية تطوير اللعبة من خلال تقليل الحمل الزائد على الخادم في بنى خادم العميل وتمكين البراهين التي يمكن التحقق منها لعمليات اللعبة في ألعاب P2P متعددة اللاعبين. يؤدي ذلك إلى زيادة عدد اللاعبين المتزامنين الذين يمكن دعمهم ، مما يؤدي إلى تجربة ألعاب أكثر إمتاعًا وجذب قاعدة أكبر للاعبين.
بقدر ما يتعلق الأمر باللعب ، توفر ZKPs حلولًا لأنواع مختلفة من الألعاب. في ألعاب إطلاق النار من منظور الشخص الأول (FPS) ، يمكن لـ ZKP التحقق من مستويات مهارة اللاعب دون الكشف عن معلومات حساسة ، وبالتالي تحسين دقة المطابقة. في ألعاب تمثيل الأدوار متعددة اللاعبين عبر الإنترنت (MMORPGs) ، تتيح ZKP الملكية الآمنة وتبادل الأصول الافتراضية ، مما يخلق اقتصادًا موحدًا عبر الألعاب المختلفة. تمتلك ZKP أيضًا تطبيقات في ألعاب المقامرة وألعاب الكازينو ، وتوفر نتائج عشوائية يمكن التحقق منها وتحمي خصوصية اللاعب. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لـ ZKP تأمين تقدم اللاعب وتحقيق درجات عالية في ألعاب الألغاز والألعاب الإستراتيجية مع الحفاظ على خصوصية المعلومات الحساسة.
يمكن أن يؤدي اعتماد ZKP في صناعة الألعاب إلى تحسين تجربة اللعبة وتحسين لزوجة اللاعب والحصول على أرباح أعلى. مع توسع استخدام ZKPs ، قد تصبح الأجهزة المتخصصة ضرورية لتلبية الطلب المتزايد على قوة الحوسبة.
معرف ZK - معرف لامركزي
! [قائمة حالات استخدام ZK الناشئة: zkML ، ألعاب ZK ، معرف ZK] (https://img-cdn.gateio.im/resized-social/moments-7f230462a9-e67277c8af-dd1a6f-7649e1)
https：//youtu.be/5 TJ 3 BZEc 1 Ro
يعد إنشاء الثقة الرقمية والمصادقة الآمنة أمرًا بالغ الأهمية في بيئة الإنترنت اليوم. أحدث ظهور أدلة المعرفة الصفرية (ZKP) ثورة في هذا المجال من خلال توفير قدر أكبر من الخصوصية والأمان. هنا ، نستكشف خصائص ومزايا براهين المعرفة الصفرية ، وقدرتها على إعادة تعريف التحقق من الهوية الرقمية.
حماية خصوصية محسّنة: البراهين الصفرية المعرفة ممتازة في حماية المعلومات الحساسة. يمكن للمستخدمين التحقق من هويتهم أو بيانات اعتمادهم دون الكشف عن تفاصيل محددة مثل أرقام التعريف الشخصية أو العناوين. تؤسس ZKP إطار عمل أمني يسمح بالتفاعلات غير الموثوق بها مع الحفاظ على السرية.
تفاعلات آمنة وقابلة للتحقق: تتيح البراهين الصفرية المعرفة للمستخدمين المشاركة في العقود الذكية والتحقق من المعلومات على blockchain مع إخفاء بياناتهم الخاصة. يمكن لأوراق الاعتماد خارج السلسلة مثل جوازات السفر أو الدرجات العلمية أن تولد أدلة على انعدام المعرفة. يمكن بعد ذلك استخدام هذه الأدلة للتحقق غير الموثوق به على blockchain ، مما يضمن سلامة البيانات مع الحفاظ على الخصوصية.
في الآونة الأخيرة ، أطلقت Polygon معرف Polygon ، وهو حل هوية لامركزي بدون معرفة. يستفيد معرّف Polygon من قوة براهين المعرفة الصفرية للسماح للمستخدمين بالتحقق من هويتهم دون الكشف عن المعلومات الحساسة. يوفر مجموعة أدوات شاملة بما في ذلك أداة التحقق SDK ، وعقدة المُصدر ، و SDK للمحفظة ، وتطبيق المحفظة ، مما يتيح للمطورين دمج حلول الهوية اللامركزية في تطبيقاتهم بسلاسة.
ختاماً
بشكل عام ، يُظهر تنوع المجالات التي كان لـ ZK فيها تأثير إيجابي قدرة هذه التكنولوجيا على تحقيق التبني الجماعي لصناعة blockchain. في الواقع ، لا تزال معظم هذه التطبيقات — zkML ، و ZK ، و ZK IDs — في مهدها ، وبعضها لا يزال إلى حد كبير في مجال النظرية. ومع ذلك ، إنها مسألة وقت فقط قبل أن نرى المزيد من النشاط والمنتجات من ألعاب zkML أو ZK أو مساحة معرف ZK. مع نضوج هذه المناطق ، نتوقع نظامًا بيئيًا نابضًا بالحيوية للتطبيقات المستندة إلى ZK والتي ستعيد تعريف مفاهيمنا للخصوصية والأمان وإمكانية التحقق.
شاهد النسخة الأصلية
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
لمحة عن حالات استخدام ZK الناشئة: ألعاب zkML و ZK و ZK ID
العنوان الأصلي: "حالات استخدام ZK الناشئة"
المؤلف الأصلي: zkvalidator
تجميع النص الأصلي: كيت
في هذه المقالة ، نستكشف حالات استخدام ZK الناشئة.
يقدم
في الأشهر القليلة الماضية ، شهدنا الكثير من الضجيج المحيط بحالات استخدام المعرفة الصفرية ، بما في ذلك zkevm و zkBridges والمزيد. ومع ذلك ، في مثل هذه البيئة سريعة الخطى ، تظهر حالات استخدام جديدة حيث تلعب براهين المعرفة الصفرية (ZKPs) دورًا حيويًا. تهدف هذه المقالة إلى استكشاف المجالات التي تكتسب فيها ZKPs مزيدًا من الاهتمام في أذهان الأفراد.
تعلم الآلة الصفرية ZKML ZKML
! [قائمة حالات استخدام ZK الناشئة: zkML ، ألعاب ZK ، معرف ZK] (https://img-cdn.gateio.im/resized-social/moments-7f230462a9-589eec66ce-dd1a6f-7649e1)
يوضح هذا الرسم البياني كيف يعمل zkML
ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning) هي تقنية ناشئة ذات إمكانات هائلة في مختلف التطبيقات التي لم يتم استغلالها بالكامل بعد. تفتح ZKML أبوابًا جديدة للابتكار ، من النزاهة الحاسوبية وحماية الخصوصية إلى شفافية التعلم الآلي كخدمة والاستدلال اللامركزي أو التدريب. فيما يلي بعض حالات الاستخدام المحتملة لـ ZKML:
إمكانية التحقق من ZKML: تستفيد ZKML من إثباتات الصلاحية مثل SNARKs و STARKs لضمان التنفيذ الدقيق للحسابات ، خاصة في التعلم الآلي. باستخدام هذه البراهين ، يمكن التحقق من استدلال نموذج التعلم الآلي لتأكيد أصل المخرجات مع الأخذ في الاعتبار المدخلات. تسمح هذه الميزة بنشر نماذج التعلم الآلي خارج السلسلة بينما يتم التحقق من براهين ZK بسهولة على السلسلة.
! [قائمة حالات استخدام ZK الناشئة: zkML ، ألعاب ZK ، معرف ZK] (https://img-cdn.gateio.im/resized-social/moments-7f230462a9-bf94c0264f-dd1a6f-7649e1)
https：//youtu.be/odaUPMNqJs 8
الحفاظ على الخصوصية في ZKML: تعد الخصوصية مشكلة بالغة الأهمية في التعلم الآلي ، وتوفر ZKML حلاً. يمكن أن يثبت دقة النموذج على بيانات الاختبار دون الكشف عن الأوزان المستخدمة ، وبالتالي ضمان خصوصية البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، يسهل ZKML التفكير المنطقي الذي يحافظ على الخصوصية ، مما يسمح بمشاركة التشخيصات الطبية الحساسة ، مثل نتائج اختبار السرطان ، مع المرضى دون تسريب بياناتهم إلى أطراف ثالثة.
تعزيز شفافية ML-as-a-Service: تلعب ZKML دورًا حيويًا في زيادة شفافية ML-as-a-Service. من خلال تقديم إثبات الصلاحية المرتبط بـ Machine Learning Model API ، يمكن للمستخدمين التحقق من أصالة النماذج التي يستخدمونها. يحل هذا المشكلات المرتبطة بواجهات برمجة التطبيقات القديمة (غالبًا ما يُنظر إليها على أنها مربعات سوداء) ويزيد الثقة في النموذج المقدم.
الاستدلال اللامركزي والتدريب: يمكن لـ ZKML أداء مهام التعلم الآلي بطريقة لامركزية. يمكن ضغط النموذج باستخدام براهين عدم المعرفة ، مما يسمح بالمشاركة العامة وتقديم البيانات أثناء الاستدلال أو التدريب. يفتح هذا آفاقًا جديدة للتعلم الآلي التعاوني والموزّع.
إثباتات ZKML: تعتبر البراهين جانبًا مهمًا من ZKML ، مما يسمح بإدراج البراهين التي يمكن التحقق منها من أطراف خارجية موثوقة. باستخدام براهين المعرفة الصفرية للتحقق من التوقيعات الرقمية من مصادر موثوقة ، يضمن ZKML أصالة وأصل المعلومات الموثقة. يسمح ذلك بالتحقق من المراجع الموثوقة واستخدامها في تطبيقات مختلفة.
تطبيق ZK في الألعاب
! [قائمة حالات استخدام ZK الناشئة: zkML ، ألعاب ZK ، معرف ZK] (https://img-cdn.gateio.im/resized-social/moments-7f230462a9-f9e300f032-dd1a6f-7649e1)
https：//youtu.be/dLZbfTWLGNI
توفر Zero Knowledge Proofs (ZKP) العديد من المزايا لتصميم اللعبة وتجربة اللعبة. من خلال دمج ZKP ، يمكن لمطوري الألعاب الاستفادة من خفض التكلفة وحماية الخصوصية المعززة والتدابير الفعالة لمكافحة الغش وتحسين قابلية التوسع.
فيما يتعلق ببنية اللعبة ، فإن ZKP لها تأثير كبير على الألعاب متعددة اللاعبين عبر الإنترنت من خلال تقليل البيانات الحساسة المخزنة على الخوادم المركزية ، وبالتالي تقليل تكلفة الحفاظ على بنية خادم العميل. بالإضافة إلى ذلك ، يعزز ZKP خصوصية وأمن أنظمة الألعاب من نظير إلى نظير (P2P) ، مما يلغي الحاجة إلى خوادم باهظة الثمن مع ضمان أصالة الأحداث داخل اللعبة ومنع الغش.
تعالج ZKP أيضًا تحديات قابلية تطوير اللعبة من خلال تقليل الحمل الزائد على الخادم في بنى خادم العميل وتمكين البراهين التي يمكن التحقق منها لعمليات اللعبة في ألعاب P2P متعددة اللاعبين. يؤدي ذلك إلى زيادة عدد اللاعبين المتزامنين الذين يمكن دعمهم ، مما يؤدي إلى تجربة ألعاب أكثر إمتاعًا وجذب قاعدة أكبر للاعبين.
بقدر ما يتعلق الأمر باللعب ، توفر ZKPs حلولًا لأنواع مختلفة من الألعاب. في ألعاب إطلاق النار من منظور الشخص الأول (FPS) ، يمكن لـ ZKP التحقق من مستويات مهارة اللاعب دون الكشف عن معلومات حساسة ، وبالتالي تحسين دقة المطابقة. في ألعاب تمثيل الأدوار متعددة اللاعبين عبر الإنترنت (MMORPGs) ، تتيح ZKP الملكية الآمنة وتبادل الأصول الافتراضية ، مما يخلق اقتصادًا موحدًا عبر الألعاب المختلفة. تمتلك ZKP أيضًا تطبيقات في ألعاب المقامرة وألعاب الكازينو ، وتوفر نتائج عشوائية يمكن التحقق منها وتحمي خصوصية اللاعب. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لـ ZKP تأمين تقدم اللاعب وتحقيق درجات عالية في ألعاب الألغاز والألعاب الإستراتيجية مع الحفاظ على خصوصية المعلومات الحساسة.
يمكن أن يؤدي اعتماد ZKP في صناعة الألعاب إلى تحسين تجربة اللعبة وتحسين لزوجة اللاعب والحصول على أرباح أعلى. مع توسع استخدام ZKPs ، قد تصبح الأجهزة المتخصصة ضرورية لتلبية الطلب المتزايد على قوة الحوسبة.
معرف ZK - معرف لامركزي
! [قائمة حالات استخدام ZK الناشئة: zkML ، ألعاب ZK ، معرف ZK] (https://img-cdn.gateio.im/resized-social/moments-7f230462a9-e67277c8af-dd1a6f-7649e1)
https：//youtu.be/5 TJ 3 BZEc 1 Ro
يعد إنشاء الثقة الرقمية والمصادقة الآمنة أمرًا بالغ الأهمية في بيئة الإنترنت اليوم. أحدث ظهور أدلة المعرفة الصفرية (ZKP) ثورة في هذا المجال من خلال توفير قدر أكبر من الخصوصية والأمان. هنا ، نستكشف خصائص ومزايا براهين المعرفة الصفرية ، وقدرتها على إعادة تعريف التحقق من الهوية الرقمية.
في الآونة الأخيرة ، أطلقت Polygon معرف Polygon ، وهو حل هوية لامركزي بدون معرفة. يستفيد معرّف Polygon من قوة براهين المعرفة الصفرية للسماح للمستخدمين بالتحقق من هويتهم دون الكشف عن المعلومات الحساسة. يوفر مجموعة أدوات شاملة بما في ذلك أداة التحقق SDK ، وعقدة المُصدر ، و SDK للمحفظة ، وتطبيق المحفظة ، مما يتيح للمطورين دمج حلول الهوية اللامركزية في تطبيقاتهم بسلاسة.
ختاماً
بشكل عام ، يُظهر تنوع المجالات التي كان لـ ZK فيها تأثير إيجابي قدرة هذه التكنولوجيا على تحقيق التبني الجماعي لصناعة blockchain. في الواقع ، لا تزال معظم هذه التطبيقات — zkML ، و ZK ، و ZK IDs — في مهدها ، وبعضها لا يزال إلى حد كبير في مجال النظرية. ومع ذلك ، إنها مسألة وقت فقط قبل أن نرى المزيد من النشاط والمنتجات من ألعاب zkML أو ZK أو مساحة معرف ZK. مع نضوج هذه المناطق ، نتوقع نظامًا بيئيًا نابضًا بالحيوية للتطبيقات المستندة إلى ZK والتي ستعيد تعريف مفاهيمنا للخصوصية والأمان وإمكانية التحقق.