Використання в реальному світі

Аналіз даних в мережі: Запит історичних даних

Однією з найбільш впливових застосувань ZK-копродесорів є сфера аналітики даних в блокчейні. Блокчейни містять величезні обсяги історичних даних, таких як баланси користувачів, стани контрактів та журнали подій. Однак доступ до цих даних і їх аналіз у реальному часі можуть бути дорогими або неможливими безпосередньо в блокчейні. ZK-копродесори надають рішення, дозволяючи розробникам запитувати історичні стани блокчейну поза ланцюгом і повертати докази того, що обчислення було виконано правильно.

Axiom є однією з перших платформ, яка продуктивно реалізує цю концепцію. Вона дозволяє смарт-контрактам запитувати історичні дані Ethereum, такі як те, чи мала гаманця мінімальний баланс на минулому блоці, без необхідності вручну розбирати сховище або запускати повний архівний вузол. Запит надсилається до копростора Axiom, який отримує дані з перевіреного поза ланцюгового джерела, виконує обчислення всередині zkVM і генерує доказ. Цей доказ потім надсилається до Ethereum, де він перевіряється контрактом. Контракт може діяти на основі результату так, ніби він був обчислений в ланцюзі, з повною довірою.

Дозволяючи контрактам отримувати доступ до перевіреного історичного контексту, ZK копродюсери, такі як Axiom, відкривають шлях до розумніших DeFi протоколів, умовного управління та винагород на основі часу, при цьому зберігаючи блокчейн легким.

Запити стану між ланцюгами та мости роллапів

Іншим важливим випадком використання ZK копродукторів та мереж доказів є забезпечення безпечного міжланцюгового зв’язку. Традиційно, передача даних або активів між ланцюгами передбачає довіру до посередників або використання оптимістичних припущень з затримками часу. Докази нульового знання пропонують бездокументальну альтернативу. Вони дозволяють одному ланцюгу перевірити доказ того, що певний стан або транзакція відбулася на іншому ланцюгу, не запустивши повний вузол джерельного ланцюга.

Мережа Лагранжа дозволяє розробникам виконувати такі крос-чейн запити у перевіряємий спосіб. Смарт-контракт на Ethereum, наприклад, може запросити доказ володіння токенами або участі в голосуванні на роллапі, як-от Fraxtal. Копрогресор Лагранжа отримує та обробляє необхідний стан, генерує доказ і передає його через свою мережу доказів до цільового ланцюга. Отримуючий контракт перевіряє доказ і використовує інформацію негайно, без необхідності затримок фіналізації або надійних мостів.

Аналогічно, zkLink розробляє інфраструктуру, яка з'єднує ліквідність і логіку через кілька ланцюгів. Вона дозволяє децентралізованим додаткам агрегувати стан з різних мереж, використовуючи ZK-докази, і синхронізувати оновлення, не відмовляючись від безпеки. Ці системи покращують міжмережеву взаємодію, зберігаючи при цьому сильні криптографічні гарантії, що робить їх добре пристосованими для позик, торгівлі та управління через ланцюги.

ШІ x ZK: Перевірка виходів ML без розкриття вхідних даних

Копрограматори з нульовими знаннями також досліджуються в контексті штучного інтелекту. Моделі машинного навчання все частіше використовуються в децентралізованих додатках, але перевірка їх виходу є викликом. Якщо користувач подає результат машинного навчання — такий як оцінка, прогноз або класифікація — як може додаток знати, що він був обчислений правильно і не був підроблений?

ZK машинне навчання, або ZKML, вирішує цю проблему, дозволяючи користувачу запускати модель машинного навчання поза блокчейном і генерувати нульовий доказ її виходу. Доказ підтверджує, що певний вхід був оброблений конкретною моделлю і дав дійсний результат, не розкриваючи сам вхід або внутрішні ваги моделі. Це захищає як конфіденційність користувача, так і цілісність моделі.

Протокол Mina був провідним учасником у цій сфері, розробляючи інструменти zkML, які компілюють нейронні мережі в схеми, сумісні з системами доказів ZK. Розробники можуть виконувати інференцію поза ланцюгом і публікувати доказ у ланцюзі, що дозволяє смарт-контрактам діяти на основі перевірених виходів з моделей машинного навчання.

Цей підхід забезпечує перевірку ідентичності, оцінку ризиків та фільтрацію контенту з дотриманням конфіденційності в децентралізованому контексті. Оскільки моделі машинного навчання стають все більш потужними, можливість безпечно перевіряти їхню поведінку буде ставати дедалі важливішою.

Приватні ігри, ідентичність, стійка до Сібіл, і більше

Модульна природа ZK копродуктів робить їх застосовними у ряді нових випадків використання. Наприклад, у іграх гравці можуть захотіти довести свої досягнення, бали або статус інвентарю без розкриття всіх даних гри. ZK копродукти дозволяють гравцям генерувати докази своїх дій у грі, які можуть бути використані для отримання винагород, розміщення в рейтингах або доступу до закритого контенту, при цьому зберігаючи чутливі дані приватними.

У системах ідентифікації ZK-докази можуть продемонструвати, що користувач відповідає певним критеріям — таким як унікальність, віковий діапазон або історія володіння — без розкриття особистої інформації. Це критично важливо для децентралізованих соціальних платформ і DAO, які вимагають захисту від Сібіл або доступу на основі ролей без покладання на централізовані постачальники ідентичності.

Проекти, такі як Worldcoin, досліджують способи поєднання біометричних даних з нульовими доказами для підтвердження унікальності людства при збереженні анонімності користувачів. Хоча дизайн викликає контроверзії, основна архітектура доказів вдосконалюється та тестується через публічні ланцюги, такі як World Chain. Доказові мережі в цих системах слугують масштабованими координаторами для глобальних атестацій особистості.

Що зараз в ефірі, що незабаром з'явиться

Багато з описаних вище випадків використання вже реалізовані або активно розробляються. Axiom інтегрувався з провідними DeFi протоколами для підтримки аналітики в ланцюгу з перевіреними історичними даними. Крос-чейн інфраструктура запитів Lagrange тестується на роллапах, що дозволяє смарт-контрактам отримувати доступ до даних з різних мереж. Інструменти zkML від Mina, Risc Zero та Modulus вдосконалюються для підтримки ефективного виведення нейронних мереж у нульовому знанні.

Мережі доказів, такі як Succinct та ZeroGravity, впроваджують тестові мережі, які дозволяють розробникам подавати запити на довільні обчислення та отримувати перевірені результати через зворотні виклики смарт-контрактів. Ці мережі абстрагують складність генерації та доставки доказів, роблячи інфраструктуру з нульовим знанням доступною для розробників, які не є експертами з криптографії.

Водночас залишаються обмеження. Затримка у генерації доказів, високі витрати на великі моделі та обмежені інструменти для розробників — це всі виклики, які ще потрібно вирішити. Проте основні будівельні блоки — ефективні zkVM, масштабовані мережі доказів та модульні контракти верифікаторів — тепер на місці.

Оскільки ці системи розвиваються, очікується, що ZK-копрограматори та мережі доказів забезпечать нове покоління додатків, які за замовчуванням є довірчими, приватними та сумісними.