Echte Anwendungsfälle

On-Chain-Analytik: Abfrage historischer Daten

Eine der wirkungsvollsten Anwendungen von ZK-Koprozessoren liegt im Bereich der On-Chain-Datenanalyse. Blockchains enthalten riesige Mengen historischer Daten, wie Benutzerbilanzen, Vertragszustände und Ereignisprotokolle. Der Zugriff auf und die Analyse dieser Daten in Echtzeit kann jedoch teuer oder direkt On-Chain unpraktisch sein. ZK-Koprozessoren bieten eine Lösung, indem sie Entwicklern ermöglichen, historische Blockchain-Zustände Off-Chain abzufragen und Beweise zurückzugeben, dass die Berechnung korrekt ausgeführt wurde.

Axiom ist eine der frühesten Plattformen, die dieses Konzept produktiv umsetzt. Es ermöglicht Smart Contracts, historische Ethereum-Daten abzufragen, wie zum Beispiel, ob eine Wallet zu einem früheren Block einen Mindestbetrag gehalten hat, ohne den Speicher manuell zu durchsuchen oder einen vollständigen Archivknoten zu betreiben. Die Anfrage wird an den Coprozessor von Axiom gesendet, der die Daten aus einer verifizierten Off-Chain-Quelle abruft, die Berechnung innerhalb eines zkVM durchführt und einen Beweis generiert. Dieser Beweis wird dann an Ethereum übermittelt, wo er von einem Vertrag verifiziert wird. Der Vertrag kann dann auf das Ergebnis so agieren, als wäre es on-chain berechnet worden, mit vollem Vertrauen.

Durch die Ermöglichung des Zugriffs auf verifiziertes historisches Wissen für Verträge eröffnen ZK-Koprozessoren wie Axiom die Tür zu intelligenteren DeFi-Protokollen, bedingter Governance und zeitbasierten Belohnungen, während die Blockchain gleichzeitig leichtgewichtig bleibt.

Cross-Chain-Zustandsabfragen und Rollup-Brücken

Ein weiterer wichtiger Anwendungsfall für ZK-Koprozessoren und Proof-Netzwerke ist die Ermöglichung einer sicheren Kommunikation zwischen Blockchains. Traditionell erfordert das Überbrücken von Daten oder Vermögenswerten zwischen Blockchains das Vertrauen in Zwischenhändler oder die Verwendung optimistischer Annahmen mit Zeitverzögerungen. Zero-Knowledge-Proofs bieten eine vertrauenslose Alternative. Sie ermöglichen es einer Blockchain, einen Beweis zu verifizieren, dass ein bestimmter Zustand oder eine Transaktion auf einer anderen Blockchain stattgefunden hat, ohne einen vollständigen Knoten der Quell-Blockchain zu betreiben.

Das Lagrange-Netzwerk ermöglicht es Entwicklern, solche Arten von Cross-Chain-Abfragen auf verifizierbare Weise durchzuführen. Ein Smart Contract auf Ethereum kann beispielsweise einen Nachweis über den Token-Besitz oder die Teilnahme an Abstimmungen auf einem Rollup wie Fraxtal anfordern. Der Coprozessor von Lagrange ruft den erforderlichen Zustand ab, verarbeitet ihn, generiert einen Nachweis und leitet ihn über sein Nachweisnetzwerk an die Ziel-Chain weiter. Der empfangende Vertrag validiert den Nachweis und verwendet die Informationen sofort, ohne dass es Verzögerungen bei der Endgültigkeit oder vertrauenswürdige Brücken benötigt.

Ebenso entwickelt zkLink eine Infrastruktur, die Liquidität und Logik über mehrere Blockchains verbindet. Es ermöglicht dApps, den Zustand aus verschiedenen Netzwerken mithilfe von ZK-Proofs zu aggregieren und Updates zu synchronisieren, ohne die Sicherheit aufzugeben. Diese Systeme verbessern die Interoperabilität und bieten gleichzeitig starke kryptografische Garantien, wodurch sie sich gut für plattformübergreifendes Verleihen, Handel und Governance eignen.

AI x ZK: Überprüfung von ML-Ausgaben ohne Offenlegung der Eingaben

Zero-Knowledge-Coprozessoren werden auch im Kontext der künstlichen Intelligenz untersucht. Maschinelles Lernen wird zunehmend in dezentralen Anwendungen eingesetzt, aber die Überprüfung ihrer Ergebnisse stellt eine Herausforderung dar. Wenn ein Benutzer ein ML-Ergebnis einreicht - wie z.B. eine Punktzahl, Vorhersage oder Klassifikation - wie kann die Anwendung wissen, dass es korrekt berechnet und nicht manipuliert wurde?

ZK-Maschinenlernen, oder ZKML, löst dieses Problem, indem es einem Benutzer ermöglicht, ein ML-Modell off-chain auszuführen und einen Zero-Knowledge-Beweis für dessen Ausgabe zu generieren. Der Beweis zertifiziert, dass ein bestimmter Eingang von einem spezifischen Modell verarbeitet wurde und ein gültiges Ergebnis produziert hat, ohne den Eingang selbst oder die internen Gewichtungen des Modells offenzulegen. Dies schützt sowohl die Privatsphäre der Benutzer als auch die Integrität des Modells.

Mina Protocol war ein führender Mitwirkender in diesem Bereich und entwickelte zkML-Tools, die neuronale Netzwerke in Schaltungen umwandeln, die mit ZK-Proof-Systemen kompatibel sind. Entwickler können Inferenz off-chain durchführen und einen Beweis on-chain veröffentlichen, wodurch Smart Contracts auf verifizierte Ausgaben von Machine-Learning-Modellen reagieren können.

Dieser Ansatz ermöglicht datenschutzfreundliche Identitätsprüfungen, Risikobewertungen und Inhaltsfilterung in einem dezentralen Kontext. Da ML-Modelle leistungsfähiger werden, wird die Möglichkeit, ihr Verhalten vertrauenslos zu validieren, zunehmend wichtig sein.

Private Gaming, Sybil-proof Identität und mehr

Die modulare Natur von ZK-Koprozessoren macht sie für eine Vielzahl aufkommender Anwendungsfälle geeignet. Im Gaming-Bereich möchten Spieler beispielsweise möglicherweise Erfolge, Punktzahlen oder den Status ihres Inventars nachweisen, ohne alle Spieldaten offenzulegen. ZK-Koprozessoren ermöglichen es Spielern, Nachweise für ihre In-Game-Handlungen zu generieren, die für Belohnungen, die Platzierung auf Bestenlisten oder den Zugang zu geschützten Inhalten verwendet werden können, während gleichzeitig sensible Daten privat bleiben.

In Identitätssystemen können ZK-Beweise nachweisen, dass ein Benutzer bestimmte Kriterien erfüllt – wie Einzigartigkeit, Altersgruppe oder Eigentumshistorie – ohne persönliche Informationen preiszugeben. Dies ist entscheidend für dezentrale soziale Plattformen und DAOs, die Sybil-Resistenz oder rollenbasierte Zugriffe erfordern, ohne auf zentrale Identitätsanbieter angewiesen zu sein.

Projekte wie Worldcoin untersuchen Möglichkeiten, biometrische Daten mit Zero-Knowledge-Proofs zu kombinieren, um die einzigartige Menschlichkeit zu bestätigen und gleichzeitig die Anonymität der Nutzer zu wahren. Obwohl das Design umstritten ist, wird die zugrunde liegende Nachweisarchitektur durch öffentliche Ketten wie World Chain verfeinert und getestet. Nachweisnetzwerke in diesen Systemen dienen als skalierbare Koordinatoren für globale Identitätsbestätigungen.

Was ist jetzt live, was kommt bald

Viele der oben beschriebenen Anwendungsfälle sind bereits live oder in aktiver Entwicklung. Axiom hat sich mit führenden DeFi-Protokollen integriert, um On-Chain-Analysen mit verifizierten historischen Daten zu unterstützen. Die Cross-Chain-Abfrageinfrastruktur von Lagrange wird auf Rollups getestet, wodurch Smart Contracts auf Daten über Netzwerke hinweg zugreifen können. Die zkML-Tools von Mina, Risc Zero und Modulus werden verfeinert, um eine effiziente Inferenz neuronaler Netzwerke im Zero-Knowledge-Bereich zu unterstützen.

Proof-Netzwerke wie Succinct und ZeroGravity setzen Testnets ein, die es Entwicklern ermöglichen, beliebige Berechnungsanfragen einzureichen und verifizierte Ergebnisse über Smart-Contract-Callbacks zu erhalten. Diese Netzwerke abstrahieren die Komplexität der Nachweisgenerierung und -lieferung und machen die Zero-Knowledge-Infrastruktur für Entwickler nutzbar, die keine Experten in Kryptographie sind.

Gleichzeitig bleiben Einschränkungen bestehen. Die Latenz bei der Beweisgenerierung, hohe Kosten für große Modelle und begrenzte Entwicklerwerkzeuge sind alles Herausforderungen, die weiterhin angegangen werden müssen. Die grundlegenden Bausteine – effiziente zkVMs, skalierbare Beweisnetzwerke und modulare Verifier-Verträge – sind jedoch jetzt vorhanden.

Mit der Reifung dieser Systeme wird erwartet, dass ZK-Koprozessoren und Beweisnetzwerke eine neue Generation von Anwendungen antreiben, die standardmäßig vertrauenslos, privat und interoperabel sind.