У цій статті ми досліджуємо нові випадки використання ZK.
представити
За останні кілька місяців ми стали свідками великого ажіотажу навколо випадків використання з нульовим знанням, зокрема zkevm, zkBridges тощо. Однак у такому швидкоплинному середовищі з’являються нові випадки використання, де докази з нульовим знанням (ZKP) відіграють життєво важливу роль. Ця стаття має на меті дослідити сфери, де ЗКП привертають більше уваги у свідомості людей.
ZKML Zero Knowledge Machine Learning
Ця діаграма показує, як працює zkML
ZKML (машинне навчання з нульовим знанням) — це нова технологія з величезним потенціалом у різних програмах, який ще не повністю використаний. ZKML відкриває нові двері для інновацій, від обчислювальної цілісності та захисту конфіденційності до прозорості машинного навчання як послуги та децентралізованого висновку чи навчання. Ось кілька потенційних випадків використання ZKML:
Перевірка ZKML: ZKML використовує такі докази дійсності, як SNARK і STARK, щоб забезпечити точне виконання обчислень, особливо в машинному навчанні. Використовуючи ці докази, можна перевірити міркування моделі машинного навчання, щоб підтвердити походження виходу з урахуванням вхідних даних. Ця функція дозволяє розгортати моделі машинного навчання поза ланцюгом, а ZK-докази зручно перевіряти в ланцюзі.
Збереження конфіденційності в ZKML: Конфіденційність є критичною проблемою в машинному навчанні, і ZKML пропонує рішення. Він може підтвердити точність моделі на даних тестування, не розкриваючи використані вагові коефіцієнти, забезпечуючи таким чином конфіденційність даних. Крім того, ZKML полегшує міркування, що зберігають конфіденційність, дозволяючи надавати пацієнтам конфіденційні медичні діагнози, такі як результати тестів на рак, без витоку їхніх даних третім особам.
Підвищення прозорості ML-as-a-Service: ZKML відіграє важливу роль у підвищенні прозорості ML-as-a-Service. Надаючи докази дійсності, пов’язані з API моделі машинного навчання, користувачі можуть перевірити автентичність моделей, які вони використовують. Це вирішує проблеми, пов’язані із застарілими API (які часто розглядаються як чорні ящики), і підвищує довіру до наданої моделі.
Децентралізований висновок і навчання: ZKML може виконувати завдання машинного навчання децентралізованим способом. Модель можна стиснути, використовуючи докази з нульовим знанням, дозволяючи участь громадськості та надання даних під час висновків або навчання. Це відкриває нові шляхи для спільного та розподіленого машинного навчання.
**Докази ZKML: ** Докази є важливим аспектом ZKML, що дозволяє включати перевірені докази від довірених зовнішніх сторін. Використовуючи докази з нульовим знанням для перевірки цифрових підписів із надійних джерел, ZKML забезпечує автентичність і походження завіреної інформації. Це дозволяє перевіряти довірені посилання та використовувати їх у різних програмах.
Застосування ЗК в іграх
Докази нульового знання (ZKP) пропонують багато переваг для архітектури гри та досвіду гри. Завдяки інтеграції ZKP розробники ігор можуть отримати вигоду від зниження витрат, покращеного захисту конфіденційності, ефективних заходів проти шахрайства та покращеної масштабованості.
З точки зору архітектури гри, ZKP має великий вплив на багатокористувацькі онлайн-ігри, мінімізуючи конфіденційні дані, що зберігаються на централізованих серверах, тим самим зменшуючи витрати на підтримку архітектури клієнт-сервер. Крім того, ZKP покращує конфіденційність і безпеку однорангових (P2P) ігрових систем, усуваючи потребу в дорогих серверах, забезпечуючи автентичність подій у грі та запобігаючи шахрайству.
ZKP також вирішують проблеми масштабованості гри, зменшуючи навантаження на сервер в архітектурі клієнт-сервер і забезпечуючи перевірені докази операцій гри в багатокористувацьких іграх P2P. Це збільшує кількість одночасних гравців, які можуть підтримуватися, що забезпечує більш приємний ігровий досвід і привабливість для більшої кількості гравців.
Що стосується ігрового процесу, ZKP пропонують рішення для різних типів ігор. У шутерах від першої особи (FPS) ZKP можуть перевіряти рівень навичок гравця, не розкриваючи конфіденційну інформацію, тим самим підвищуючи точність відповідності. У багатокористувацьких онлайн-рольових іграх (MMORPG) ZKP забезпечують безпечне володіння та обмін віртуальними активами, створюючи єдину економіку для різних ігор. ZKP також застосовуються в азартних іграх та іграх казино, забезпечуючи перевірені випадкові результати та захищаючи конфіденційність гравців. Крім того, ZKP можуть забезпечити прогрес гравця та високі результати в головоломках і стратегічних іграх, зберігаючи при цьому конфіденційність конфіденційної інформації.
Запровадження ZKP в ігровій індустрії може покращити ігровий досвід, підвищити привабливість гравця та отримати більший прибуток. Оскільки використання ZKP розширюється, спеціалізоване обладнання може стати критичним для задоволення зростаючого попиту на обчислювальну потужність.
ZK ID - Децентралізований ID
Встановлення цифрової довіри та безпечної автентифікації є критично важливими в сучасному онлайн-середовищі. Поява Zero-Knowledge Proofs (ZKP) зробила революцію в галузі, забезпечивши більшу конфіденційність і безпеку. Тут ми досліджуємо властивості та переваги доказів із нульовим знанням, а також їхній потенціал змінити визначення цифрової перевірки особи.
**Покращений захист конфіденційності: **Докази з нульовим знанням чудово захищають конфіденційну інформацію. Користувачі можуть підтвердити свою особу чи облікові дані, не розкриваючи конкретних деталей, таких як персональні ідентифікаційні номери чи адреси. ZKP встановлюють систему безпеки, яка дозволяє бездовірну взаємодію, зберігаючи конфіденційність.
Безпечні та перевірені взаємодії: Докази з нульовим знанням дозволяють користувачам брати участь у смарт-контрактах і перевіряти інформацію в блокчейні, приховуючи свої особисті дані. Облікові дані поза мережею, такі як паспорти чи освітні ступені, можуть генерувати докази з нульовим знанням. Потім ці докази можна використовувати для надійної перевірки в блокчейні, забезпечуючи цілісність даних із збереженням конфіденційності.
Нещодавно Polygon запустила Polygon ID, децентралізоване рішення ідентифікації з нульовими знаннями. Polygon ID використовує можливості доказів із нульовим знанням, щоб дозволити користувачам підтверджувати свою особу, не розкриваючи конфіденційну інформацію. Він надає комплексний набір інструментів, включаючи SDK валідатора, вузол емітента, SDK гаманця та додаток гаманця, що дозволяє розробникам легко інтегрувати децентралізовані рішення ідентифікації у свої програми.
на завершення
Загалом, різноманітність сфер, де **ZK мала позитивний вплив, демонструє потенціал цієї технології для масового впровадження в індустрію блокчейнів. **Насправді більшість із цих додатків — zkML, ігри ZK, ідентифікатори ZK — все ще перебувають у зародковому стані, а деякі з них залишаються здебільшого у сфері теорії. Тим не менш, це лише питання часу, коли ми побачимо більше активності та продуктів із простору zkML, ZK games або ZK ID. У міру зрілості цих областей ми очікуємо динамічної екосистеми додатків на основі ZK, які переосмислять наші уявлення про конфіденційність, безпеку та можливість перевірки.
Переглянути оригінал
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.
Короткий огляд нових варіантів використання ZK: zkML, ігри ZK, ZK ID
Автор: zkvalidator; Упорядник: Kate, Marsbit
У цій статті ми досліджуємо нові випадки використання ZK.
представити
За останні кілька місяців ми стали свідками великого ажіотажу навколо випадків використання з нульовим знанням, зокрема zkevm, zkBridges тощо. Однак у такому швидкоплинному середовищі з’являються нові випадки використання, де докази з нульовим знанням (ZKP) відіграють життєво важливу роль. Ця стаття має на меті дослідити сфери, де ЗКП привертають більше уваги у свідомості людей.
ZKML Zero Knowledge Machine Learning
Ця діаграма показує, як працює zkML
ZKML (машинне навчання з нульовим знанням) — це нова технологія з величезним потенціалом у різних програмах, який ще не повністю використаний. ZKML відкриває нові двері для інновацій, від обчислювальної цілісності та захисту конфіденційності до прозорості машинного навчання як послуги та децентралізованого висновку чи навчання. Ось кілька потенційних випадків використання ZKML:
Перевірка ZKML: ZKML використовує такі докази дійсності, як SNARK і STARK, щоб забезпечити точне виконання обчислень, особливо в машинному навчанні. Використовуючи ці докази, можна перевірити міркування моделі машинного навчання, щоб підтвердити походження виходу з урахуванням вхідних даних. Ця функція дозволяє розгортати моделі машинного навчання поза ланцюгом, а ZK-докази зручно перевіряти в ланцюзі.
Збереження конфіденційності в ZKML: Конфіденційність є критичною проблемою в машинному навчанні, і ZKML пропонує рішення. Він може підтвердити точність моделі на даних тестування, не розкриваючи використані вагові коефіцієнти, забезпечуючи таким чином конфіденційність даних. Крім того, ZKML полегшує міркування, що зберігають конфіденційність, дозволяючи надавати пацієнтам конфіденційні медичні діагнози, такі як результати тестів на рак, без витоку їхніх даних третім особам.
Підвищення прозорості ML-as-a-Service: ZKML відіграє важливу роль у підвищенні прозорості ML-as-a-Service. Надаючи докази дійсності, пов’язані з API моделі машинного навчання, користувачі можуть перевірити автентичність моделей, які вони використовують. Це вирішує проблеми, пов’язані із застарілими API (які часто розглядаються як чорні ящики), і підвищує довіру до наданої моделі.
Децентралізований висновок і навчання: ZKML може виконувати завдання машинного навчання децентралізованим способом. Модель можна стиснути, використовуючи докази з нульовим знанням, дозволяючи участь громадськості та надання даних під час висновків або навчання. Це відкриває нові шляхи для спільного та розподіленого машинного навчання.
**Докази ZKML: ** Докази є важливим аспектом ZKML, що дозволяє включати перевірені докази від довірених зовнішніх сторін. Використовуючи докази з нульовим знанням для перевірки цифрових підписів із надійних джерел, ZKML забезпечує автентичність і походження завіреної інформації. Це дозволяє перевіряти довірені посилання та використовувати їх у різних програмах.
Застосування ЗК в іграх
Докази нульового знання (ZKP) пропонують багато переваг для архітектури гри та досвіду гри. Завдяки інтеграції ZKP розробники ігор можуть отримати вигоду від зниження витрат, покращеного захисту конфіденційності, ефективних заходів проти шахрайства та покращеної масштабованості.
З точки зору архітектури гри, ZKP має великий вплив на багатокористувацькі онлайн-ігри, мінімізуючи конфіденційні дані, що зберігаються на централізованих серверах, тим самим зменшуючи витрати на підтримку архітектури клієнт-сервер. Крім того, ZKP покращує конфіденційність і безпеку однорангових (P2P) ігрових систем, усуваючи потребу в дорогих серверах, забезпечуючи автентичність подій у грі та запобігаючи шахрайству.
ZKP також вирішують проблеми масштабованості гри, зменшуючи навантаження на сервер в архітектурі клієнт-сервер і забезпечуючи перевірені докази операцій гри в багатокористувацьких іграх P2P. Це збільшує кількість одночасних гравців, які можуть підтримуватися, що забезпечує більш приємний ігровий досвід і привабливість для більшої кількості гравців.
Що стосується ігрового процесу, ZKP пропонують рішення для різних типів ігор. У шутерах від першої особи (FPS) ZKP можуть перевіряти рівень навичок гравця, не розкриваючи конфіденційну інформацію, тим самим підвищуючи точність відповідності. У багатокористувацьких онлайн-рольових іграх (MMORPG) ZKP забезпечують безпечне володіння та обмін віртуальними активами, створюючи єдину економіку для різних ігор. ZKP також застосовуються в азартних іграх та іграх казино, забезпечуючи перевірені випадкові результати та захищаючи конфіденційність гравців. Крім того, ZKP можуть забезпечити прогрес гравця та високі результати в головоломках і стратегічних іграх, зберігаючи при цьому конфіденційність конфіденційної інформації.
Запровадження ZKP в ігровій індустрії може покращити ігровий досвід, підвищити привабливість гравця та отримати більший прибуток. Оскільки використання ZKP розширюється, спеціалізоване обладнання може стати критичним для задоволення зростаючого попиту на обчислювальну потужність.
ZK ID - Децентралізований ID
Встановлення цифрової довіри та безпечної автентифікації є критично важливими в сучасному онлайн-середовищі. Поява Zero-Knowledge Proofs (ZKP) зробила революцію в галузі, забезпечивши більшу конфіденційність і безпеку. Тут ми досліджуємо властивості та переваги доказів із нульовим знанням, а також їхній потенціал змінити визначення цифрової перевірки особи.
Нещодавно Polygon запустила Polygon ID, децентралізоване рішення ідентифікації з нульовими знаннями. Polygon ID використовує можливості доказів із нульовим знанням, щоб дозволити користувачам підтверджувати свою особу, не розкриваючи конфіденційну інформацію. Він надає комплексний набір інструментів, включаючи SDK валідатора, вузол емітента, SDK гаманця та додаток гаманця, що дозволяє розробникам легко інтегрувати децентралізовані рішення ідентифікації у свої програми.
на завершення
Загалом, різноманітність сфер, де **ZK мала позитивний вплив, демонструє потенціал цієї технології для масового впровадження в індустрію блокчейнів. **Насправді більшість із цих додатків — zkML, ігри ZK, ідентифікатори ZK — все ще перебувають у зародковому стані, а деякі з них залишаються здебільшого у сфері теорії. Тим не менш, це лише питання часу, коли ми побачимо більше активності та продуктів із простору zkML, ZK games або ZK ID. У міру зрілості цих областей ми очікуємо динамічної екосистеми додатків на основі ZK, які переосмислять наші уявлення про конфіденційність, безпеку та можливість перевірки.