Pada artikel ini, kami mengeksplorasi kasus penggunaan ZK yang muncul.
memperkenalkan
Dalam beberapa bulan terakhir, kami telah menyaksikan banyak hype seputar kasus penggunaan tanpa pengetahuan, termasuk zkevm, zkBridges, dan banyak lagi. Namun, dalam lingkungan yang serba cepat, kasus penggunaan baru muncul di mana bukti tanpa pengetahuan (ZKP) memainkan peran penting. Artikel ini bertujuan untuk mengeksplorasi area di mana ZKP mendapatkan lebih banyak perhatian di benak individu.
ZKML Zero Knowledge Machine Learning
Diagram ini menunjukkan cara kerja zkML
ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning) adalah teknologi baru dengan potensi besar dalam berbagai aplikasi yang belum sepenuhnya dimanfaatkan. ZKML membuka pintu baru untuk inovasi, mulai dari integritas komputasi dan perlindungan privasi hingga transparansi machine learning-as-a-service dan inferensi atau pelatihan terdesentralisasi. Berikut adalah beberapa kasus penggunaan potensial untuk ZKML:
Pemverifikasian ZKML: ZKML menggunakan bukti validitas seperti SNARK dan STARK untuk memastikan eksekusi komputasi yang akurat, terutama dalam pembelajaran mesin. Dengan menggunakan bukti-bukti ini, penalaran model pembelajaran mesin dapat diverifikasi untuk mengonfirmasi asal keluaran yang diberikan masukan. Fitur ini memungkinkan model pembelajaran mesin diterapkan secara off-chain sementara bukti ZK mudah diverifikasi secara on-chain.
Pelestarian Privasi di ZKML: Privasi adalah masalah penting dalam pembelajaran mesin, dan ZKML menyediakan solusinya. Itu dapat membuktikan keakuratan model pada data uji tanpa mengungkapkan bobot yang digunakan, sehingga memastikan privasi data. Selain itu, ZKML memfasilitasi alasan menjaga privasi, memungkinkan diagnosa medis yang sensitif, seperti hasil tes kanker, untuk dibagikan dengan pasien tanpa membocorkan data mereka ke pihak ketiga.
Meningkatkan transparansi ML-as-a-Service: ZKML memainkan peran penting dalam meningkatkan transparansi ML-as-a-Service. Dengan memberikan bukti validitas yang terkait dengan API Model Pembelajaran Mesin, pengguna dapat memverifikasi keaslian model yang mereka gunakan. Ini memecahkan masalah yang terkait dengan API lama (sering dianggap sebagai kotak hitam) dan meningkatkan kepercayaan pada model yang disediakan.
Inferensi dan pelatihan terdesentralisasi: ZKML dapat melakukan tugas pembelajaran mesin dengan cara terdesentralisasi. Model dapat dikompresi dengan memanfaatkan bukti tanpa pengetahuan, yang memungkinkan partisipasi publik dan penyerahan data selama inferensi atau pelatihan. Ini membuka jalan baru untuk pembelajaran mesin kolaboratif dan terdistribusi.
Bukti ZKML: Bukti adalah aspek penting dari ZKML, yang memungkinkan bukti yang dapat diverifikasi digabungkan dari pihak eksternal tepercaya. Dengan menggunakan bukti tanpa pengetahuan untuk memverifikasi tanda tangan digital dari sumber tepercaya, ZKML memastikan keaslian dan asal informasi yang dibuktikan. Ini memungkinkan referensi tepercaya untuk diverifikasi dan digunakan dalam berbagai aplikasi.
Penerapan ZK dalam game
Zero Knowledge Proofs (ZKP) menawarkan banyak keuntungan untuk arsitektur game dan pengalaman game. Dengan mengintegrasikan ZKP, pengembang game bisa mendapatkan keuntungan dari pengurangan biaya, peningkatan perlindungan privasi, tindakan anti-cheat yang efektif, dan peningkatan skalabilitas.
Dalam hal arsitektur game, ZKP berdampak besar pada game multiplayer online dengan meminimalkan data sensitif yang disimpan di server terpusat, sehingga mengurangi biaya pemeliharaan arsitektur client-server. Selain itu, ZKP meningkatkan privasi dan keamanan sistem game peer-to-peer (P2P), menghilangkan kebutuhan akan server mahal sambil memastikan keaslian acara dalam game dan mencegah kecurangan.
ZKP juga mengatasi tantangan skalabilitas game dengan mengurangi overhead server dalam arsitektur klien-server dan mengaktifkan bukti operasi game yang dapat diverifikasi dalam game multipemain P2P. Ini memperluas jumlah pemain bersamaan yang dapat didukung, menghasilkan pengalaman bermain game yang lebih menyenangkan dan menarik bagi basis pemain yang lebih luas.
Sejauh menyangkut gameplay, ZKP memberikan solusi untuk berbagai jenis game. Dalam penembak orang pertama (FPS), ZKP dapat memverifikasi tingkat keahlian pemain tanpa mengungkapkan informasi sensitif, sehingga meningkatkan akurasi pencocokan. Dalam massively multiplayer online role-playing games (MMORPGs), ZKP memungkinkan kepemilikan yang aman dan pertukaran aset virtual, menciptakan ekonomi terpadu di berbagai permainan. ZKP juga memiliki aplikasi dalam permainan perjudian dan kasino, memberikan hasil acak yang dapat diverifikasi dan melindungi privasi pemain. Selain itu, ZKP dapat mengamankan progres pemain dan skor tinggi dalam game teka-teki dan strategi sambil merahasiakan informasi sensitif.
Adopsi ZKP dalam industri game dapat meningkatkan pengalaman bermain game, meningkatkan kelekatan pemain, dan memperoleh keuntungan lebih tinggi. Saat penggunaan ZKP meluas, perangkat keras khusus mungkin menjadi penting untuk memenuhi permintaan daya komputasi yang terus meningkat.
ZK ID - ID Terdesentralisasi
Membangun kepercayaan digital dan autentikasi yang aman sangat penting dalam lingkungan online saat ini. Munculnya Bukti Tanpa Pengetahuan (ZKP) telah merevolusi lapangan dengan memberikan privasi dan keamanan yang lebih besar. Di sini, kami menjelajahi properti dan keuntungan dari bukti tanpa pengetahuan, dan potensinya untuk mendefinisikan ulang verifikasi identitas digital.
** Perlindungan privasi yang ditingkatkan: ** Bukti tanpa pengetahuan sangat baik dalam melindungi informasi sensitif. Pengguna dapat memverifikasi identitas atau kredensial mereka tanpa mengungkapkan detail spesifik seperti nomor atau alamat identifikasi pribadi. ZKP menetapkan kerangka kerja keamanan yang memungkinkan interaksi tanpa kepercayaan dengan tetap menjaga kerahasiaan.
Interaksi yang Aman dan Dapat Diverifikasi: Bukti tanpa pengetahuan memungkinkan pengguna untuk berpartisipasi dalam kontrak pintar dan memverifikasi informasi di blockchain, sambil menyembunyikan data pribadi mereka. Kredensial off-chain seperti paspor atau gelar pendidikan dapat menghasilkan bukti tanpa pengetahuan. Bukti-bukti ini kemudian dapat digunakan untuk verifikasi tanpa kepercayaan di blockchain, memastikan integritas data dengan tetap menjaga privasi.
Baru-baru ini, Polygon meluncurkan Polygon ID, solusi identitas terdesentralisasi tanpa pengetahuan. Polygon ID memanfaatkan kekuatan bukti tanpa pengetahuan untuk memungkinkan pengguna memverifikasi identitas mereka tanpa mengungkapkan informasi sensitif. Ini menyediakan seperangkat alat yang komprehensif termasuk SDK validator, simpul penerbit, SDK dompet, dan aplikasi dompet, memungkinkan pengembang untuk mengintegrasikan solusi identitas terdesentralisasi dengan mulus ke dalam aplikasi mereka.
Kesimpulannya
Secara keseluruhan, keragaman area di mana **ZK memiliki dampak positif menunjukkan potensi teknologi ini untuk membawa adopsi massal ke industri blockchain. **Faktanya, sebagian besar aplikasi ini — zkML, game ZK, ID ZK — masih dalam tahap awal, dan beberapa di antaranya sebagian besar masih dalam ranah teori. Namun, hanya masalah waktu sebelum kita melihat lebih banyak aktivitas dan produk dari zkML, game ZK, atau ruang ZK ID. Saat area ini matang, kami mengharapkan ekosistem aplikasi berbasis ZK yang dinamis yang akan mendefinisikan ulang gagasan kami tentang privasi, keamanan, dan verifikasi.
Lihat Asli
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.
Sekilas kasus penggunaan ZK yang muncul: zkML, ZK games, ZK ID
Penulis: zkvalidator; Penyusun: Kate, Marsbit
Pada artikel ini, kami mengeksplorasi kasus penggunaan ZK yang muncul.
memperkenalkan
Dalam beberapa bulan terakhir, kami telah menyaksikan banyak hype seputar kasus penggunaan tanpa pengetahuan, termasuk zkevm, zkBridges, dan banyak lagi. Namun, dalam lingkungan yang serba cepat, kasus penggunaan baru muncul di mana bukti tanpa pengetahuan (ZKP) memainkan peran penting. Artikel ini bertujuan untuk mengeksplorasi area di mana ZKP mendapatkan lebih banyak perhatian di benak individu.
ZKML Zero Knowledge Machine Learning
Diagram ini menunjukkan cara kerja zkML
ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning) adalah teknologi baru dengan potensi besar dalam berbagai aplikasi yang belum sepenuhnya dimanfaatkan. ZKML membuka pintu baru untuk inovasi, mulai dari integritas komputasi dan perlindungan privasi hingga transparansi machine learning-as-a-service dan inferensi atau pelatihan terdesentralisasi. Berikut adalah beberapa kasus penggunaan potensial untuk ZKML:
Pemverifikasian ZKML: ZKML menggunakan bukti validitas seperti SNARK dan STARK untuk memastikan eksekusi komputasi yang akurat, terutama dalam pembelajaran mesin. Dengan menggunakan bukti-bukti ini, penalaran model pembelajaran mesin dapat diverifikasi untuk mengonfirmasi asal keluaran yang diberikan masukan. Fitur ini memungkinkan model pembelajaran mesin diterapkan secara off-chain sementara bukti ZK mudah diverifikasi secara on-chain.
Pelestarian Privasi di ZKML: Privasi adalah masalah penting dalam pembelajaran mesin, dan ZKML menyediakan solusinya. Itu dapat membuktikan keakuratan model pada data uji tanpa mengungkapkan bobot yang digunakan, sehingga memastikan privasi data. Selain itu, ZKML memfasilitasi alasan menjaga privasi, memungkinkan diagnosa medis yang sensitif, seperti hasil tes kanker, untuk dibagikan dengan pasien tanpa membocorkan data mereka ke pihak ketiga.
Meningkatkan transparansi ML-as-a-Service: ZKML memainkan peran penting dalam meningkatkan transparansi ML-as-a-Service. Dengan memberikan bukti validitas yang terkait dengan API Model Pembelajaran Mesin, pengguna dapat memverifikasi keaslian model yang mereka gunakan. Ini memecahkan masalah yang terkait dengan API lama (sering dianggap sebagai kotak hitam) dan meningkatkan kepercayaan pada model yang disediakan.
Inferensi dan pelatihan terdesentralisasi: ZKML dapat melakukan tugas pembelajaran mesin dengan cara terdesentralisasi. Model dapat dikompresi dengan memanfaatkan bukti tanpa pengetahuan, yang memungkinkan partisipasi publik dan penyerahan data selama inferensi atau pelatihan. Ini membuka jalan baru untuk pembelajaran mesin kolaboratif dan terdistribusi.
Bukti ZKML: Bukti adalah aspek penting dari ZKML, yang memungkinkan bukti yang dapat diverifikasi digabungkan dari pihak eksternal tepercaya. Dengan menggunakan bukti tanpa pengetahuan untuk memverifikasi tanda tangan digital dari sumber tepercaya, ZKML memastikan keaslian dan asal informasi yang dibuktikan. Ini memungkinkan referensi tepercaya untuk diverifikasi dan digunakan dalam berbagai aplikasi.
Penerapan ZK dalam game
Zero Knowledge Proofs (ZKP) menawarkan banyak keuntungan untuk arsitektur game dan pengalaman game. Dengan mengintegrasikan ZKP, pengembang game bisa mendapatkan keuntungan dari pengurangan biaya, peningkatan perlindungan privasi, tindakan anti-cheat yang efektif, dan peningkatan skalabilitas.
Dalam hal arsitektur game, ZKP berdampak besar pada game multiplayer online dengan meminimalkan data sensitif yang disimpan di server terpusat, sehingga mengurangi biaya pemeliharaan arsitektur client-server. Selain itu, ZKP meningkatkan privasi dan keamanan sistem game peer-to-peer (P2P), menghilangkan kebutuhan akan server mahal sambil memastikan keaslian acara dalam game dan mencegah kecurangan.
ZKP juga mengatasi tantangan skalabilitas game dengan mengurangi overhead server dalam arsitektur klien-server dan mengaktifkan bukti operasi game yang dapat diverifikasi dalam game multipemain P2P. Ini memperluas jumlah pemain bersamaan yang dapat didukung, menghasilkan pengalaman bermain game yang lebih menyenangkan dan menarik bagi basis pemain yang lebih luas.
Sejauh menyangkut gameplay, ZKP memberikan solusi untuk berbagai jenis game. Dalam penembak orang pertama (FPS), ZKP dapat memverifikasi tingkat keahlian pemain tanpa mengungkapkan informasi sensitif, sehingga meningkatkan akurasi pencocokan. Dalam massively multiplayer online role-playing games (MMORPGs), ZKP memungkinkan kepemilikan yang aman dan pertukaran aset virtual, menciptakan ekonomi terpadu di berbagai permainan. ZKP juga memiliki aplikasi dalam permainan perjudian dan kasino, memberikan hasil acak yang dapat diverifikasi dan melindungi privasi pemain. Selain itu, ZKP dapat mengamankan progres pemain dan skor tinggi dalam game teka-teki dan strategi sambil merahasiakan informasi sensitif.
Adopsi ZKP dalam industri game dapat meningkatkan pengalaman bermain game, meningkatkan kelekatan pemain, dan memperoleh keuntungan lebih tinggi. Saat penggunaan ZKP meluas, perangkat keras khusus mungkin menjadi penting untuk memenuhi permintaan daya komputasi yang terus meningkat.
ZK ID - ID Terdesentralisasi
Membangun kepercayaan digital dan autentikasi yang aman sangat penting dalam lingkungan online saat ini. Munculnya Bukti Tanpa Pengetahuan (ZKP) telah merevolusi lapangan dengan memberikan privasi dan keamanan yang lebih besar. Di sini, kami menjelajahi properti dan keuntungan dari bukti tanpa pengetahuan, dan potensinya untuk mendefinisikan ulang verifikasi identitas digital.
Baru-baru ini, Polygon meluncurkan Polygon ID, solusi identitas terdesentralisasi tanpa pengetahuan. Polygon ID memanfaatkan kekuatan bukti tanpa pengetahuan untuk memungkinkan pengguna memverifikasi identitas mereka tanpa mengungkapkan informasi sensitif. Ini menyediakan seperangkat alat yang komprehensif termasuk SDK validator, simpul penerbit, SDK dompet, dan aplikasi dompet, memungkinkan pengembang untuk mengintegrasikan solusi identitas terdesentralisasi dengan mulus ke dalam aplikasi mereka.
Kesimpulannya
Secara keseluruhan, keragaman area di mana **ZK memiliki dampak positif menunjukkan potensi teknologi ini untuk membawa adopsi massal ke industri blockchain. **Faktanya, sebagian besar aplikasi ini — zkML, game ZK, ID ZK — masih dalam tahap awal, dan beberapa di antaranya sebagian besar masih dalam ranah teori. Namun, hanya masalah waktu sebelum kita melihat lebih banyak aktivitas dan produk dari zkML, game ZK, atau ruang ZK ID. Saat area ini matang, kami mengharapkan ekosistem aplikasi berbasis ZK yang dinamis yang akan mendefinisikan ulang gagasan kami tentang privasi, keamanan, dan verifikasi.