Dans cet article, nous explorons les cas d'utilisation émergents de ZK.
introduire
Au cours des derniers mois, nous avons été témoins de beaucoup de battage autour des cas d'utilisation sans connaissance, notamment zkevm, zkBridges, etc. Cependant, dans un environnement aussi rapide, de nouveaux cas d'utilisation émergent où les preuves à connaissance nulle (ZKP) jouent un rôle vital. Cet article vise à explorer les domaines dans lesquels les ZKP attirent davantage l'attention des individus.
Apprentissage automatique ZKML Zero Knowledge
Ce diagramme montre comment fonctionne zkML
ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning) est une technologie émergente avec un potentiel énorme dans diverses applications qui n'a pas encore été pleinement exploité. ZKML ouvre de nouvelles portes à l'innovation, de l'intégrité informatique et de la protection de la vie privée à la transparence de l'apprentissage automatique en tant que service et à l'inférence ou à la formation décentralisée. Voici quelques cas d'utilisation potentiels pour ZKML :
Vérifiabilité de ZKML : ZKML utilise des preuves de validité telles que SNARK et STARK pour garantir une exécution précise des calculs, en particulier dans le domaine de l'apprentissage automatique. En utilisant ces preuves, le raisonnement du modèle d'apprentissage automatique peut être vérifié pour confirmer l'origine de la sortie compte tenu de l'entrée. Cette fonctionnalité permet aux modèles d'apprentissage automatique d'être déployés hors chaîne tandis que les preuves ZK sont facilement vérifiées en chaîne.
Préservation de la confidentialité dans ZKML : La confidentialité est un problème critique dans l'apprentissage automatique, et ZKML fournit une solution. Il peut prouver l'exactitude du modèle sur les données de test sans révéler les poids utilisés, garantissant ainsi la confidentialité des données. De plus, ZKML facilite le raisonnement préservant la confidentialité, permettant de partager des diagnostics médicaux sensibles, tels que les résultats de tests de dépistage du cancer, avec les patients sans divulguer leurs données à des tiers.
Améliorer la transparence du ML-as-a-Service : ZKML joue un rôle essentiel dans l'augmentation de la transparence du ML-as-a-Service. En fournissant une preuve de validité associée à l'API Machine Learning Model, les utilisateurs peuvent vérifier l'authenticité des modèles qu'ils utilisent. Cela résout les problèmes associés aux API héritées (souvent considérées comme des boîtes noires) et augmente la confiance dans le modèle fourni.
Inférence et formation décentralisées : ZKML peut effectuer des tâches d'apprentissage automatique de manière décentralisée. Le modèle peut être compressé en utilisant des preuves à connaissance nulle, permettant la participation du public et la soumission de données pendant l'inférence ou la formation. Cela ouvre de nouvelles voies pour l'apprentissage automatique collaboratif et distribué.
Preuves ZKML : Les preuves sont un aspect important de ZKML, permettant d'incorporer des preuves vérifiables provenant de parties externes de confiance. En utilisant des preuves à connaissance nulle pour vérifier les signatures numériques à partir de sources fiables, ZKML garantit l'authenticité et l'origine des informations attestées. Cela permet aux références de confiance d'être vérifiées et utilisées dans diverses applications.
Application de ZK dans les jeux
Zero Knowledge Proofs (ZKP) offre de nombreux avantages pour l'architecture et l'expérience de jeu. En intégrant ZKP, les développeurs de jeux peuvent bénéficier d'une réduction des coûts, d'une meilleure protection de la vie privée, de mesures anti-triche efficaces et d'une évolutivité améliorée.
En termes d'architecture de jeu, ZKP a un impact majeur sur les jeux multijoueurs en ligne en minimisant les données sensibles stockées sur des serveurs centralisés, réduisant ainsi le coût de maintenance de l'architecture client-serveur. De plus, ZKP améliore la confidentialité et la sécurité des systèmes de jeu peer-to-peer (P2P), éliminant le besoin de serveurs coûteux tout en garantissant l'authenticité des événements dans le jeu et en empêchant la triche.
Les ZKP résolvent également les problèmes d'évolutivité des jeux en réduisant la surcharge du serveur dans les architectures client-serveur et en permettant des preuves vérifiables des opérations de jeu dans les jeux multijoueurs P2P. Cela augmente le nombre de joueurs simultanés pouvant être pris en charge, ce qui se traduit par une expérience de jeu plus agréable et attirant une base de joueurs plus large.
En ce qui concerne le gameplay, les ZKP fournissent des solutions pour différents types de jeux. Dans les jeux de tir à la première personne (FPS), les ZKP peuvent vérifier les niveaux de compétence des joueurs sans révéler d'informations sensibles, améliorant ainsi la précision de la correspondance. Dans les jeux de rôle en ligne massivement multijoueurs (MMORPG), les ZKP permettent la propriété et l'échange sécurisés d'actifs virtuels, créant une économie unifiée entre différents jeux. Les ZKP ont également des applications dans les jeux de hasard et de casino, fournissant des résultats aléatoires vérifiables et protégeant la vie privée des joueurs. De plus, les ZKP peuvent sécuriser la progression des joueurs et les scores élevés dans les jeux de puzzle et de stratégie tout en gardant les informations sensibles privées.
L'adoption de ZKP dans l'industrie du jeu peut améliorer l'expérience de jeu, améliorer l'adhérence des joueurs et obtenir des profits plus élevés. À mesure que l'utilisation des ZKP se développe, le matériel spécialisé peut devenir essentiel pour répondre à la demande croissante de puissance de calcul.
ZK ID - ID décentralisé
L'établissement d'une confiance numérique et d'une authentification sécurisée est essentiel dans l'environnement en ligne d'aujourd'hui. L'avènement de Zero-Knowledge Proofs (ZKP) a révolutionné le domaine en offrant une plus grande confidentialité et sécurité. Ici, nous explorons les propriétés et les avantages des preuves à connaissance nulle, et leur potentiel pour redéfinir la vérification d'identité numérique.
** Protection renforcée de la confidentialité : ** Les preuves sans connaissance sont excellentes pour protéger les informations sensibles. Les utilisateurs peuvent vérifier leur identité ou leurs informations d'identification sans révéler de détails spécifiques tels que des numéros d'identification personnels ou des adresses. Les ZKP établissent un cadre de sécurité qui permet des interactions sans confiance tout en préservant la confidentialité.
Interactions sécurisées et vérifiables : Les preuves à connaissance nulle permettent aux utilisateurs de participer à des contrats intelligents et de vérifier les informations sur la blockchain, tout en cachant leurs données privées. Les informations d'identification hors chaîne telles que les passeports ou les diplômes d'études peuvent générer des preuves sans connaissance. Ces preuves peuvent ensuite être utilisées pour une vérification sans confiance sur la blockchain, garantissant l'intégrité des données tout en préservant la confidentialité.
Récemment, Polygon a lancé Polygon ID, une solution d'identité décentralisée sans connaissance. Polygon ID exploite la puissance des preuves à connaissance nulle pour permettre aux utilisateurs de vérifier leur identité sans révéler d'informations sensibles. Il fournit un ensemble d'outils complet comprenant un SDK de validateur, un nœud émetteur, un SDK de portefeuille et une application de portefeuille, permettant aux développeurs d'intégrer de manière transparente des solutions d'identité décentralisées dans leurs applications.
en conclusion
Dans l'ensemble, la diversité des domaines où **ZK a eu un impact positif montre le potentiel de cette technologie pour apporter une adoption massive à l'industrie de la blockchain. ** En fait, la plupart de ces applications - zkML, jeux ZK, identifiants ZK - en sont encore à leurs balbutiements, et certaines d'entre elles restent largement dans le domaine de la théorie. Pourtant, ce n'est qu'une question de temps avant que nous ne voyions plus d'activité et de produits des jeux zkML, ZK ou ZK ID. Au fur et à mesure que ces domaines mûrissent, nous nous attendons à un écosystème dynamique d'applications basées sur ZK qui redéfinira nos notions de confidentialité, de sécurité et de vérifiabilité.
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Un aperçu des cas d'utilisation émergents de ZK : zkML, jeux ZK, ZK ID
Auteur : zkvalidator ; Compilateur : Kate, Marsbit
Dans cet article, nous explorons les cas d'utilisation émergents de ZK.
introduire
Au cours des derniers mois, nous avons été témoins de beaucoup de battage autour des cas d'utilisation sans connaissance, notamment zkevm, zkBridges, etc. Cependant, dans un environnement aussi rapide, de nouveaux cas d'utilisation émergent où les preuves à connaissance nulle (ZKP) jouent un rôle vital. Cet article vise à explorer les domaines dans lesquels les ZKP attirent davantage l'attention des individus.
Apprentissage automatique ZKML Zero Knowledge
Ce diagramme montre comment fonctionne zkML
ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning) est une technologie émergente avec un potentiel énorme dans diverses applications qui n'a pas encore été pleinement exploité. ZKML ouvre de nouvelles portes à l'innovation, de l'intégrité informatique et de la protection de la vie privée à la transparence de l'apprentissage automatique en tant que service et à l'inférence ou à la formation décentralisée. Voici quelques cas d'utilisation potentiels pour ZKML :
Vérifiabilité de ZKML : ZKML utilise des preuves de validité telles que SNARK et STARK pour garantir une exécution précise des calculs, en particulier dans le domaine de l'apprentissage automatique. En utilisant ces preuves, le raisonnement du modèle d'apprentissage automatique peut être vérifié pour confirmer l'origine de la sortie compte tenu de l'entrée. Cette fonctionnalité permet aux modèles d'apprentissage automatique d'être déployés hors chaîne tandis que les preuves ZK sont facilement vérifiées en chaîne.
Préservation de la confidentialité dans ZKML : La confidentialité est un problème critique dans l'apprentissage automatique, et ZKML fournit une solution. Il peut prouver l'exactitude du modèle sur les données de test sans révéler les poids utilisés, garantissant ainsi la confidentialité des données. De plus, ZKML facilite le raisonnement préservant la confidentialité, permettant de partager des diagnostics médicaux sensibles, tels que les résultats de tests de dépistage du cancer, avec les patients sans divulguer leurs données à des tiers.
Améliorer la transparence du ML-as-a-Service : ZKML joue un rôle essentiel dans l'augmentation de la transparence du ML-as-a-Service. En fournissant une preuve de validité associée à l'API Machine Learning Model, les utilisateurs peuvent vérifier l'authenticité des modèles qu'ils utilisent. Cela résout les problèmes associés aux API héritées (souvent considérées comme des boîtes noires) et augmente la confiance dans le modèle fourni.
Inférence et formation décentralisées : ZKML peut effectuer des tâches d'apprentissage automatique de manière décentralisée. Le modèle peut être compressé en utilisant des preuves à connaissance nulle, permettant la participation du public et la soumission de données pendant l'inférence ou la formation. Cela ouvre de nouvelles voies pour l'apprentissage automatique collaboratif et distribué.
Preuves ZKML : Les preuves sont un aspect important de ZKML, permettant d'incorporer des preuves vérifiables provenant de parties externes de confiance. En utilisant des preuves à connaissance nulle pour vérifier les signatures numériques à partir de sources fiables, ZKML garantit l'authenticité et l'origine des informations attestées. Cela permet aux références de confiance d'être vérifiées et utilisées dans diverses applications.
Application de ZK dans les jeux
Zero Knowledge Proofs (ZKP) offre de nombreux avantages pour l'architecture et l'expérience de jeu. En intégrant ZKP, les développeurs de jeux peuvent bénéficier d'une réduction des coûts, d'une meilleure protection de la vie privée, de mesures anti-triche efficaces et d'une évolutivité améliorée.
En termes d'architecture de jeu, ZKP a un impact majeur sur les jeux multijoueurs en ligne en minimisant les données sensibles stockées sur des serveurs centralisés, réduisant ainsi le coût de maintenance de l'architecture client-serveur. De plus, ZKP améliore la confidentialité et la sécurité des systèmes de jeu peer-to-peer (P2P), éliminant le besoin de serveurs coûteux tout en garantissant l'authenticité des événements dans le jeu et en empêchant la triche.
Les ZKP résolvent également les problèmes d'évolutivité des jeux en réduisant la surcharge du serveur dans les architectures client-serveur et en permettant des preuves vérifiables des opérations de jeu dans les jeux multijoueurs P2P. Cela augmente le nombre de joueurs simultanés pouvant être pris en charge, ce qui se traduit par une expérience de jeu plus agréable et attirant une base de joueurs plus large.
En ce qui concerne le gameplay, les ZKP fournissent des solutions pour différents types de jeux. Dans les jeux de tir à la première personne (FPS), les ZKP peuvent vérifier les niveaux de compétence des joueurs sans révéler d'informations sensibles, améliorant ainsi la précision de la correspondance. Dans les jeux de rôle en ligne massivement multijoueurs (MMORPG), les ZKP permettent la propriété et l'échange sécurisés d'actifs virtuels, créant une économie unifiée entre différents jeux. Les ZKP ont également des applications dans les jeux de hasard et de casino, fournissant des résultats aléatoires vérifiables et protégeant la vie privée des joueurs. De plus, les ZKP peuvent sécuriser la progression des joueurs et les scores élevés dans les jeux de puzzle et de stratégie tout en gardant les informations sensibles privées.
L'adoption de ZKP dans l'industrie du jeu peut améliorer l'expérience de jeu, améliorer l'adhérence des joueurs et obtenir des profits plus élevés. À mesure que l'utilisation des ZKP se développe, le matériel spécialisé peut devenir essentiel pour répondre à la demande croissante de puissance de calcul.
ZK ID - ID décentralisé
L'établissement d'une confiance numérique et d'une authentification sécurisée est essentiel dans l'environnement en ligne d'aujourd'hui. L'avènement de Zero-Knowledge Proofs (ZKP) a révolutionné le domaine en offrant une plus grande confidentialité et sécurité. Ici, nous explorons les propriétés et les avantages des preuves à connaissance nulle, et leur potentiel pour redéfinir la vérification d'identité numérique.
Récemment, Polygon a lancé Polygon ID, une solution d'identité décentralisée sans connaissance. Polygon ID exploite la puissance des preuves à connaissance nulle pour permettre aux utilisateurs de vérifier leur identité sans révéler d'informations sensibles. Il fournit un ensemble d'outils complet comprenant un SDK de validateur, un nœud émetteur, un SDK de portefeuille et une application de portefeuille, permettant aux développeurs d'intégrer de manière transparente des solutions d'identité décentralisées dans leurs applications.
en conclusion
Dans l'ensemble, la diversité des domaines où **ZK a eu un impact positif montre le potentiel de cette technologie pour apporter une adoption massive à l'industrie de la blockchain. ** En fait, la plupart de ces applications - zkML, jeux ZK, identifiants ZK - en sont encore à leurs balbutiements, et certaines d'entre elles restent largement dans le domaine de la théorie. Pourtant, ce n'est qu'une question de temps avant que nous ne voyions plus d'activité et de produits des jeux zkML, ZK ou ZK ID. Au fur et à mesure que ces domaines mûrissent, nous nous attendons à un écosystème dynamique d'applications basées sur ZK qui redéfinira nos notions de confidentialité, de sécurité et de vérifiabilité.