Примеры использования в реальном мире

Аналитика на блокчейне: Запрос исторических данных

Одним из самых значительных применений ZK сопроцессоров является область аналитики данных в блокчейне. Блокчейны содержат огромные объемы исторических данных, таких как балансы пользователей, состояния контрактов и журналы событий. Однако доступ к этим данным и их анализ в реальном времени могут быть дорогостоящими или невозможными непосредственно в блокчейне. ZK сопроцессоры предлагают решение, позволяя разработчикам запрашивать исторические состояния блокчейна вне цепи и возвращать доказательства того, что вычисление было выполнено правильно.

Axiom является одной из первых платформ, которые реализуют эту концепцию в продукте. Она позволяет смарт-контрактам запрашивать исторические данные Ethereum, такие как то, имел ли кошелек минимальный баланс в прошлом блоке, без необходимости вручную анализировать хранилище или запускать полный архивный узел. Запрос отправляется в сопроцессор Axiom, который получает данные из проверенного оффчейн-источника, выполняет вычисления внутри zkVM и генерирует доказательство. Это доказательство затем отправляется в Ethereum, где оно проверяется контрактом. Контракт может затем действовать на основе результата так, как если бы он был вычислен в сети, с полным доверием.

Позволяя контрактам получать доступ к проверенному историческому контексту, ZK копрцессоры, такие как Axiom, открывают двери для более умных DeFi-протоколов, условного управления и вознаграждений на основе времени, при этом сохраняя блокчейн легковесным.

Запросы состояния между цепями и мосты свертки

Еще одним важным случаем использования ZK сопроцессоров и сетей доказательств является обеспечение безопасной межсетевой коммуникации. Традиционно передача данных или активов между цепочками предполагает доверие к посредникам или использование оптимистичных предположений с временными задержками. Доказательства с нулевым разглашением предлагают альтернативу без доверия. Они позволяют одной цепочке проверить доказательство того, что конкретное состояние или транзакция произошла на другой цепочке, не запуская полную ноду исходной цепочки.

Сеть Лагранжа позволяет разработчикам выполнять такие кросс-цепочные запросы в проверяемом виде. Умный контракт на Ethereum, например, может запросить доказательство владения токеном или участия в голосовании на Rollup, таком как Fraxtal. Копроцессор Лагранжа извлекает и обрабатывает необходимое состояние, генерирует доказательство и передает его через свою сеть доказательств на целевую цепь. Получающий контракт подтверждает доказательство и сразу использует информацию, без необходимости в задержках финализации или доверенных мостах.

Аналогично, zkLink разрабатывает инфраструктуру, которая соединяет ликвидность и логику на нескольких цепочках. Она позволяет dApps агрегировать состояние из различных сетей с использованием ZK-доказательств и синхронизировать обновления, не жертвуя безопасностью. Эти системы улучшают интероперабельность, сохраняя при этом сильные криптографические гарантии, что делает их хорошо подходящими для межцепочечного кредитования, торговли и управления.

ИИ x ZK: Проверка выходных данных МЛ без раскрытия входных данных

Копрцессоры с нулевым знанием также изучаются в контексте искусственного интеллекта. Модели машинного обучения все чаще используются в децентрализованных приложениях, но проверка их результатов представляет собой проблему. Если пользователь отправляет результат машинного обучения — такой как оценка, предсказание или классификация — как приложение может знать, что он был вычислен правильно и не был подделан?

ZK машинное обучение, или ZKML, решает эту проблему, позволяя пользователю запускать модель ML вне сети и генерировать нулевое доказательство ее вывода. Доказательство подтверждает, что определенный ввод был обработан конкретной моделью и выдал действительный результат, не раскрывая сам ввод или внутренние веса модели. Это защищает как конфиденциальность пользователя, так и целостность модели.

Протокол Mina стал одним из ведущих участников в этой области, разрабатывая инструменты zkML, которые компилируют нейронные сети в схемы, совместимые с системами доказательства ZK. Разработчики могут выполнять выводы вне цепи и размещать доказательства в цепи, позволяя смарт-контрактам действовать на основе проверенных выводов из моделей машинного обучения.

Этот подход позволяет проводить проверку идентичности с сохранением конфиденциальности, оценку рисков и фильтрацию контента в децентрализованном контексте. Поскольку модели машинного обучения становятся все более мощными, способность бездоверительно проверять их поведение будет становиться все более важной.

Частные игры, идентичность, защищенная от Сибиллы, и многое другое

Модульная природа ZK сопроцессоров делает их применимыми в ряде новых случаев использования. В играх, например, игроки могут захотеть подтвердить достижения, оценки или статус инвентаря, не раскрывая все данные игры. ZK сопроцессоры позволяют игрокам генерировать доказательства своих действий в игре, которые могут использоваться для получения наград, размещения в таблице лидеров или доступа к ограниченному контенту, при этом сохраняя конфиденциальность чувствительных данных.

В системах идентификации ZK-доказательства могут продемонстрировать, что пользователь соответствует определенным критериям — таким как уникальность, возрастной диапазон или история владения — без раскрытия личной информации. Это критически важно для децентрализованных социальных платформ и DAO, которые требуют защиты от Сибиллы или доступа на основе ролей без полагания на централизованных поставщиков идентификации.

Проекты, такие как Worldcoin, исследуют способы сочетания биометрических данных с доказательствами с нулевым разглашением для подтверждения уникальности человечности при сохранении анонимности пользователей. Хотя это вызывает споры в дизайне, основная архитектура доказательств уточняется и тестируется через публичные цепочки, такие как World Chain. Сетевые доказательства в этих системах служат масштабируемыми координаторами для глобальных подтверждений идентичности.

Что сейчас в эфире, что скоро появится

Многие из вышеописанных случаев использования уже реализованы или находятся в активной разработке. Axiom интегрировался с ведущими DeFi-протоколами для поддержки on-chain аналитики с проверенными историческими данными. Кросс-чейн инфраструктура запросов Lagrange тестируется на роллапах, что позволяет смарт-контрактам получать доступ к данным через сети. Инструменты zkML от Mina, Risc Zero и Modulus уточняются для поддержки эффективного вывода нейронных сетей в условиях нулевых знаний.

Сети доказательств, такие как Succinct и ZeroGravity, разворачивают тестовые сети, которые позволяют разработчикам отправлять произвольные запросы на вычисления и получать проверенные результаты через обратные вызовы смарт-контрактов. Эти сети абстрагируют сложность генерации и доставки доказательств, делая инфраструктуру нулевого знания доступной для разработчиков, которые не являются экспертами в криптографии.

В то же время остаются ограничения. Задержка в генерации доказательств, высокие затраты на большие модели и ограниченные инструменты для разработчиков — все это проблемы, которые еще необходимо решить. Тем не менее, основные строительные блоки — эффективные zkVM, масштабируемые сети доказательств и модульные контракты проверяющих — теперь на месте.

По мере развития этих систем ожидается, что ZK-копроцессоры и сети доказательств будут обеспечивать новую генерацию приложений, которые по умолчанию являются доверительными, приватными и совместимыми.