En este artículo, exploramos casos de uso emergentes de ZK.
introducir
En los últimos meses, hemos sido testigos de un gran despliegue publicitario en torno a los casos de uso de conocimiento cero, incluidos zkevm, zkBridges y más. Sin embargo, en un entorno tan acelerado, están surgiendo nuevos casos de uso en los que las pruebas de conocimiento cero (ZKP) juegan un papel vital. Este artículo tiene como objetivo explorar áreas donde los ZKP están ganando más atención en la mente de las personas.
Aprendizaje automático de conocimiento cero ZKML
Este diagrama muestra cómo funciona zkML
ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning) es una tecnología emergente con un enorme potencial en diversas aplicaciones que aún no se ha explotado por completo. ZKML abre nuevas puertas para la innovación, desde la integridad computacional y la protección de la privacidad hasta la transparencia del aprendizaje automático como servicio y la inferencia o capacitación descentralizada. Estos son algunos casos de uso potenciales para ZKML:
Verificabilidad de ZKML: ZKML utiliza pruebas de validez como SNARK y STARK para garantizar la ejecución precisa de los cálculos, especialmente en el aprendizaje automático. Mediante el uso de estas pruebas, se puede verificar el razonamiento del modelo de aprendizaje automático para confirmar el origen de la salida dada la entrada. Esta característica permite que los modelos de aprendizaje automático se implementen fuera de la cadena, mientras que las pruebas ZK se verifican convenientemente en la cadena.
Preservación de la privacidad en ZKML: La privacidad es un problema crítico en el aprendizaje automático y ZKML proporciona una solución. Puede probar la precisión del modelo en los datos de prueba sin revelar los pesos utilizados, lo que garantiza la privacidad de los datos. Además, ZKML facilita el razonamiento para preservar la privacidad, lo que permite que los diagnósticos médicos confidenciales, como los resultados de las pruebas de cáncer, se compartan con los pacientes sin filtrar sus datos a terceros.
Mejorar la transparencia de ML-as-a-Service: ZKML juega un papel vital en el aumento de la transparencia de ML-as-a-Service. Al proporcionar una prueba de validez asociada con la API del modelo de aprendizaje automático, los usuarios pueden verificar la autenticidad de los modelos que utilizan. Esto resuelve los problemas asociados con las API heredadas (a menudo vistas como cajas negras) y aumenta la confianza en el modelo proporcionado.
Inferencia y entrenamiento descentralizados: ZKML puede realizar tareas de aprendizaje automático de manera descentralizada. El modelo se puede comprimir utilizando pruebas de conocimiento cero, lo que permite la participación pública y el envío de datos durante la inferencia o el entrenamiento. Esto abre nuevas vías para el aprendizaje automático colaborativo y distribuido.
Pruebas de ZKML: Las pruebas son un aspecto importante de ZKML, ya que permiten incorporar pruebas verificables de terceros de confianza. Mediante el uso de pruebas de conocimiento cero para verificar las firmas digitales de fuentes confiables, ZKML garantiza la autenticidad y el origen de la información certificada. Esto permite que las referencias confiables sean verificadas y utilizadas en varias aplicaciones.
Aplicación de ZK en juegos
Las pruebas de conocimiento cero (ZKP) ofrecen muchas ventajas para la arquitectura y la experiencia del juego. Al integrar ZKP, los desarrolladores de juegos pueden beneficiarse de la reducción de costos, la protección mejorada de la privacidad, las medidas efectivas contra las trampas y la escalabilidad mejorada.
En términos de arquitectura de juegos, ZKP tiene un gran impacto en los juegos multijugador en línea al minimizar los datos confidenciales almacenados en servidores centralizados, lo que reduce el costo de mantener la arquitectura cliente-servidor. Además, ZKP mejora la privacidad y la seguridad de los sistemas de juego peer-to-peer (P2P), eliminando la necesidad de servidores costosos al tiempo que garantiza la autenticidad de los eventos del juego y evita las trampas.
Los ZKP también abordan los desafíos de escalabilidad de los juegos al reducir la sobrecarga del servidor en arquitecturas cliente-servidor y permitir pruebas verificables de las operaciones del juego en juegos multijugador P2P. Esto amplía la cantidad de jugadores simultáneos que se pueden admitir, lo que da como resultado una experiencia de juego más agradable y atractiva para una base de jugadores más amplia.
En lo que respecta a la jugabilidad, los ZKP brindan soluciones para varios tipos de juegos. En los juegos de disparos en primera persona (FPS), los ZKP pueden verificar los niveles de habilidad de los jugadores sin revelar información confidencial, lo que mejora la precisión de las coincidencias. En los juegos de rol multijugador masivos en línea (MMORPG), los ZKP permiten la propiedad segura y el intercambio de activos virtuales, creando una economía unificada en diferentes juegos. Los ZKP también tienen aplicaciones en los juegos de azar y casino, proporcionando resultados aleatorios verificables y protegiendo la privacidad del jugador. Además, los ZKP pueden asegurar el progreso de los jugadores y las puntuaciones más altas en los juegos de rompecabezas y estrategia, manteniendo la privacidad de la información confidencial.
La adopción de ZKP en la industria de los juegos puede mejorar la experiencia del juego, mejorar la permanencia del jugador y obtener mayores ganancias. A medida que se expande el uso de ZKP, el hardware especializado puede volverse crítico para satisfacer la creciente demanda de poder de cómputo.
ZK ID - ID descentralizada
Establecer confianza digital y autenticación segura es fundamental en el entorno en línea actual. El advenimiento de las pruebas de conocimiento cero (ZKP) ha revolucionado el campo al brindar mayor privacidad y seguridad. Aquí, exploramos las propiedades y ventajas de las pruebas de conocimiento cero y su potencial para redefinir la verificación de identidad digital.
**Protección de privacidad mejorada: **Las pruebas de conocimiento cero son excelentes para proteger información confidencial. Los usuarios pueden verificar su identidad o credenciales sin revelar detalles específicos como números de identificación personal o direcciones. Los ZKP establecen un marco de seguridad que permite interacciones sin confianza mientras se mantiene la confidencialidad.
Interacciones seguras y verificables: Las pruebas de conocimiento cero permiten a los usuarios participar en contratos inteligentes y verificar información en la cadena de bloques, mientras ocultan sus datos privados. Las credenciales fuera de la cadena, como pasaportes o títulos educativos, pueden generar pruebas de conocimiento cero. Estas pruebas se pueden usar para una verificación sin confianza en la cadena de bloques, lo que garantiza la integridad de los datos y mantiene la privacidad.
Recientemente, Polygon lanzó Polygon ID, una solución de identidad descentralizada de conocimiento cero. Polygon ID aprovecha el poder de las pruebas de conocimiento cero para permitir a los usuarios verificar su identidad sin revelar información confidencial. Proporciona un conjunto de herramientas integral que incluye SDK de validación, nodo emisor, SDK de billetera y aplicación de billetera, lo que permite a los desarrolladores integrar sin problemas soluciones de identidad descentralizadas en sus aplicaciones.
en conclusión
En general, la diversidad de áreas en las que **ZK ha tenido un impacto positivo muestra el potencial de esta tecnología para llevar la adopción masiva a la industria de la cadena de bloques. **De hecho, la mayoría de estas aplicaciones (zkML, juegos ZK, ID de ZK) todavía están en pañales y algunas de ellas permanecen en gran medida en el ámbito de la teoría. Aún así, es solo cuestión de tiempo antes de que veamos más actividad y productos del espacio zkML, ZK games o ZK ID. A medida que estas áreas maduren, esperamos un ecosistema vibrante de aplicaciones basadas en ZK que redefinirán nuestras nociones de privacidad, seguridad y verificabilidad.
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Un vistazo a los casos de uso emergentes de ZK: zkML, juegos ZK, ID de ZK
Autor: zkvalidator Compilador: Kate, Marsbit
En este artículo, exploramos casos de uso emergentes de ZK.
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En los últimos meses, hemos sido testigos de un gran despliegue publicitario en torno a los casos de uso de conocimiento cero, incluidos zkevm, zkBridges y más. Sin embargo, en un entorno tan acelerado, están surgiendo nuevos casos de uso en los que las pruebas de conocimiento cero (ZKP) juegan un papel vital. Este artículo tiene como objetivo explorar áreas donde los ZKP están ganando más atención en la mente de las personas.
Aprendizaje automático de conocimiento cero ZKML
Este diagrama muestra cómo funciona zkML
ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning) es una tecnología emergente con un enorme potencial en diversas aplicaciones que aún no se ha explotado por completo. ZKML abre nuevas puertas para la innovación, desde la integridad computacional y la protección de la privacidad hasta la transparencia del aprendizaje automático como servicio y la inferencia o capacitación descentralizada. Estos son algunos casos de uso potenciales para ZKML:
Verificabilidad de ZKML: ZKML utiliza pruebas de validez como SNARK y STARK para garantizar la ejecución precisa de los cálculos, especialmente en el aprendizaje automático. Mediante el uso de estas pruebas, se puede verificar el razonamiento del modelo de aprendizaje automático para confirmar el origen de la salida dada la entrada. Esta característica permite que los modelos de aprendizaje automático se implementen fuera de la cadena, mientras que las pruebas ZK se verifican convenientemente en la cadena.
Preservación de la privacidad en ZKML: La privacidad es un problema crítico en el aprendizaje automático y ZKML proporciona una solución. Puede probar la precisión del modelo en los datos de prueba sin revelar los pesos utilizados, lo que garantiza la privacidad de los datos. Además, ZKML facilita el razonamiento para preservar la privacidad, lo que permite que los diagnósticos médicos confidenciales, como los resultados de las pruebas de cáncer, se compartan con los pacientes sin filtrar sus datos a terceros.
Mejorar la transparencia de ML-as-a-Service: ZKML juega un papel vital en el aumento de la transparencia de ML-as-a-Service. Al proporcionar una prueba de validez asociada con la API del modelo de aprendizaje automático, los usuarios pueden verificar la autenticidad de los modelos que utilizan. Esto resuelve los problemas asociados con las API heredadas (a menudo vistas como cajas negras) y aumenta la confianza en el modelo proporcionado.
Inferencia y entrenamiento descentralizados: ZKML puede realizar tareas de aprendizaje automático de manera descentralizada. El modelo se puede comprimir utilizando pruebas de conocimiento cero, lo que permite la participación pública y el envío de datos durante la inferencia o el entrenamiento. Esto abre nuevas vías para el aprendizaje automático colaborativo y distribuido.
Pruebas de ZKML: Las pruebas son un aspecto importante de ZKML, ya que permiten incorporar pruebas verificables de terceros de confianza. Mediante el uso de pruebas de conocimiento cero para verificar las firmas digitales de fuentes confiables, ZKML garantiza la autenticidad y el origen de la información certificada. Esto permite que las referencias confiables sean verificadas y utilizadas en varias aplicaciones.
Aplicación de ZK en juegos
Las pruebas de conocimiento cero (ZKP) ofrecen muchas ventajas para la arquitectura y la experiencia del juego. Al integrar ZKP, los desarrolladores de juegos pueden beneficiarse de la reducción de costos, la protección mejorada de la privacidad, las medidas efectivas contra las trampas y la escalabilidad mejorada.
En términos de arquitectura de juegos, ZKP tiene un gran impacto en los juegos multijugador en línea al minimizar los datos confidenciales almacenados en servidores centralizados, lo que reduce el costo de mantener la arquitectura cliente-servidor. Además, ZKP mejora la privacidad y la seguridad de los sistemas de juego peer-to-peer (P2P), eliminando la necesidad de servidores costosos al tiempo que garantiza la autenticidad de los eventos del juego y evita las trampas.
Los ZKP también abordan los desafíos de escalabilidad de los juegos al reducir la sobrecarga del servidor en arquitecturas cliente-servidor y permitir pruebas verificables de las operaciones del juego en juegos multijugador P2P. Esto amplía la cantidad de jugadores simultáneos que se pueden admitir, lo que da como resultado una experiencia de juego más agradable y atractiva para una base de jugadores más amplia.
En lo que respecta a la jugabilidad, los ZKP brindan soluciones para varios tipos de juegos. En los juegos de disparos en primera persona (FPS), los ZKP pueden verificar los niveles de habilidad de los jugadores sin revelar información confidencial, lo que mejora la precisión de las coincidencias. En los juegos de rol multijugador masivos en línea (MMORPG), los ZKP permiten la propiedad segura y el intercambio de activos virtuales, creando una economía unificada en diferentes juegos. Los ZKP también tienen aplicaciones en los juegos de azar y casino, proporcionando resultados aleatorios verificables y protegiendo la privacidad del jugador. Además, los ZKP pueden asegurar el progreso de los jugadores y las puntuaciones más altas en los juegos de rompecabezas y estrategia, manteniendo la privacidad de la información confidencial.
La adopción de ZKP en la industria de los juegos puede mejorar la experiencia del juego, mejorar la permanencia del jugador y obtener mayores ganancias. A medida que se expande el uso de ZKP, el hardware especializado puede volverse crítico para satisfacer la creciente demanda de poder de cómputo.
ZK ID - ID descentralizada
Establecer confianza digital y autenticación segura es fundamental en el entorno en línea actual. El advenimiento de las pruebas de conocimiento cero (ZKP) ha revolucionado el campo al brindar mayor privacidad y seguridad. Aquí, exploramos las propiedades y ventajas de las pruebas de conocimiento cero y su potencial para redefinir la verificación de identidad digital.
Recientemente, Polygon lanzó Polygon ID, una solución de identidad descentralizada de conocimiento cero. Polygon ID aprovecha el poder de las pruebas de conocimiento cero para permitir a los usuarios verificar su identidad sin revelar información confidencial. Proporciona un conjunto de herramientas integral que incluye SDK de validación, nodo emisor, SDK de billetera y aplicación de billetera, lo que permite a los desarrolladores integrar sin problemas soluciones de identidad descentralizadas en sus aplicaciones.
en conclusión
En general, la diversidad de áreas en las que **ZK ha tenido un impacto positivo muestra el potencial de esta tecnología para llevar la adopción masiva a la industria de la cadena de bloques. **De hecho, la mayoría de estas aplicaciones (zkML, juegos ZK, ID de ZK) todavía están en pañales y algunas de ellas permanecen en gran medida en el ámbito de la teoría. Aún así, es solo cuestión de tiempo antes de que veamos más actividad y productos del espacio zkML, ZK games o ZK ID. A medida que estas áreas maduren, esperamos un ecosistema vibrante de aplicaciones basadas en ZK que redefinirán nuestras nociones de privacidad, seguridad y verificabilidad.