원저자: Mike@Foresight Ventures
1. 컨셉 소개
코프로세서의 개념과 관련하여 매우 간단하고 이해하기 쉬운 예는 컴퓨터와 그래픽 카드의 관계입니다. CPU는 대부분의 작업을 완료할 수 있지만 특정 작업이 발생하면 그래픽 카드의 도움이 필요합니다. CPU의 컴퓨팅 성능이 충분하지 않기 때문입니다. 예를 들어 머신러닝, 그래픽 렌더링, 대규모 게임 실행 등 대규모 게임을 할 때 프레임이 떨어지거나 멈추는 것을 원하지 않는다면 반드시 그래픽이 필요합니다. 성능이 좋은 카드. 이 시나리오에서는 CPU가 프로세서이고 그래픽 카드가 보조 프로세서입니다. 블록체인에 매핑하면 스마트 계약은 CPU이고 ZK 보조 프로세서는 GPU입니다.
특정 업무를 특정 코프로세서에게 넘겨주는 게 핵심인데, 공장처럼 각 링크의 단계를 상사가 알아서 직접 하기도 하고, 직원들에게 전체 생산과정을 가르쳐주기도 하는데, 이는 매우 비효율적이며 본인만이 할 수 있는 일이다. 한 작품씩 생산할 수 있고, 한 작품이 완성되어야 다음 작품을 생산할 수 있기 때문에 특정 직원을 많이 고용해 각자 맡은 역할을 수행하고, 자신이 잘하는 일을 생산체인에서 스스로 수행한다. 체인의 링크는 서로 상호작용할 수 있습니다. 소통하고 조정하지만 서로의 작업을 방해하지 않습니다. 자신이 가장 잘하는 일만 합니다. 손이 빠르고 체력이 강한 사람은 나사를 박을 수 있습니다. 방법을 아는 사람. 기계를 작동하려면 기계를 작동해야 합니다.회계를 아는 사람은 생산량과 비용을 계산할 수 있습니다.비동기적 협업 작업을 통해 업무 효율성을 극대화합니다.
산업 혁명 동안 자본가들은 이 모델이 공장의 최대 생산 능력을 가져올 수 있다는 것을 이미 발견했지만 기술이나 기타 이유로 인해 생산 공정의 한 단계가 장벽에 부딪히면 다른 단계를 아웃소싱해야 할 수도 있습니다. 예를 들어, 휴대폰을 생산하는 회사의 경우 칩을 다른 전문 칩 회사에서 생산할 수도 있는데, 휴대폰 회사가 중앙 프로세서이고, 칩 회사가 보조 프로세서입니다. 보조 프로세서는 중앙 프로세서가 자체적으로 처리하기에는 장벽이 너무 높고 번거로운 특정 작업을 쉽고 비동기적으로 처리할 수 있습니다.
ZK 보조 프로세서는 넓은 의미에서 비교적 광범위합니다. 일부 프로젝트에서는 이를 자체 보조 프로세서라고 부르고 일부 프로젝트에서는 ZKVM이라고 부르지만 모두 스마트 계약 개발자가 기존 데이터에 대한 오프체인 계산을 상태 없이 증명할 수 있도록 한다는 동일한 아이디어를 가지고 있습니다. 간단히 말하면, 비용 절감과 효율성 증대를 위해 일부 온체인 계산 작업을 오프체인으로 진행하는 동시에 계산의 신뢰성을 보장하고 특정 데이터의 개인정보를 보호하기 위해 ZK를 사용합니다. 데이터 중심의 블록체인 세계에서는 이것이 특히 중요합니다.
2. ZK 보조 프로세서가 필요한 이유는 무엇입니까?
스마트 계약 개발자가 직면한 가장 큰 병목 현상 중 하나는 온체인 계산과 관련된 높은 비용입니다. 각 작업마다 가스를 측정해야 하기 때문에 복잡한 애플리케이션 로직의 비용이 실행하기에는 너무 높아집니다. 블록체인의 DA 레이어에 있는 아카이브 노드가 실제로 기록 데이터를 저장할 수 있지만 이것이 Dune Off와 같은 이유입니다. Analytics, Nansen, 0xscope, Etherscan 등의 체인 분석 애플리케이션은 블록체인의 수많은 데이터를 보유하고 오랜 시간을 거슬러 올라갈 수 있지만, 스마트 컨트랙트가 이 모든 데이터에 접근하는 것은 간단하지 않으며 저장된 데이터에 쉽게 접근할 수 있습니다. 가상 머신 상태에서는 최신 블록 데이터 및 기타 공개 스마트 계약 데이터를 제공합니다. 더 많은 데이터를 얻으려면 스마트 계약이 다음 항목에 액세스하는 데 많은 노력을 기울여야 할 수 있습니다.
EVM(Ethereum Virtual Machine)의 스마트 계약은 가장 최근 256개 블록의 블록 헤더 해시에 액세스할 수 있습니다. 이러한 블록 헤더에는 현재 블록까지의 블록체인 내 모든 활동 정보가 포함되며 Merkle 트리 및 Keccak 해싱 알고리즘을 사용하여 32바이트 해시 값으로 압축됩니다.
데이터가 해시팩으로 구성되어 있지만 압축을 풀 수는 있지만 쉽지 않습니다. 예를 들어, 최신 블록 헤더를 활용하여 이전 블록의 특정 데이터에 무신뢰로 액세스하려는 경우 복잡한 일련의 단계가 필요합니다. 먼저, 아카이브 노드에서 오프체인 데이터를 가져온 후, 머클 트리와 블록의 유효성 증명을 구축하여 블록체인에 있는 데이터의 진위 여부를 검증해야 합니다. 이후 EVM은 검증 및 해석을 위해 이러한 유효성 증명을 처리하게 되는데, 이 작업은 번거롭고 시간이 많이 걸릴 뿐만 아니라 가스 비용도 매우 많이 듭니다.
이 과제의 근본적인 이유는 블록체인 가상 머신(예: EVM)이 위에서 언급한 압축 해제 작업과 같은 대용량 데이터 및 집약적인 컴퓨팅 작업을 처리하는 데 본질적으로 적합하지 않기 때문입니다. EVM의 설계 초점은 대규모 데이터를 처리하거나 복잡한 컴퓨팅 작업을 수행하는 대신 보안과 분산을 보장하면서 스마트 계약 코드를 실행하는 것입니다. 따라서 많은 컴퓨팅 자원이 필요한 작업의 경우 오프체인 컴퓨팅이나 기타 확장 기술을 활용하는 등 다른 솔루션을 찾아야 하는 경우가 많으며 이때 ZK 보조 프로세서가 등장합니다.
ZK 롤업은 실제로 가장 초기의 ZK 보조 프로세서로, 더 큰 규모와 수량으로 L1에서 사용된 것과 동일한 유형의 계산을 지원합니다. 이 프로세서는 프로토콜 수준에 있고, 지금 우리가 이야기하고 있는 ZK 보조 프로세서는 Dapp 수준에 있습니다. ZK 보조 프로세서는 ZK 증명을 사용하여 과거 온체인 데이터 액세스 및 계산을 무신뢰 위임할 수 있도록 함으로써 스마트 계약의 확장성을 향상시킵니다. 개발자는 EVM에서 모든 작업을 수행하는 대신 비용이 많이 드는 작업을 ZK 보조 프로세서에 오프로드하고 결과를 체인에서 간단히 사용할 수 있습니다. 이는 블록체인 합의에서 데이터 액세스 및 계산을 분리하여 스마트 계약을 확장할 수 있는 새로운 방법을 제공합니다.
ZK 보조 프로세서는 온체인 애플리케이션을 위한 새로운 설계 패턴을 도입하여 블록체인 가상 머신에서 계산을 완료해야 한다는 제한을 제거합니다. 이를 통해 애플리케이션은 가스 비용을 제어하면서 더 많은 데이터에 액세스하고 이전보다 더 큰 규모로 실행할 수 있어 분산화 및 보안을 손상시키지 않으면서 스마트 계약 확장성과 효율성을 높일 수 있습니다.
3. 기술적 구현
이 부분에서는 Axiom 아키텍처를 사용하여 zk 보조 프로세서가 기술적으로 문제를 해결하는 방법을 설명합니다. 실제로 데이터 캡처와 계산이라는 두 가지 코어가 있습니다. 이 두 가지 프로세스에서 ZK는 효율성과 개인정보 보호를 동시에 보장합니다.
3.1 데이터 캡처
ZK 보조 프로세서에서 계산을 수행할 때 가장 중요한 측면 중 하나는 모든 입력 데이터가 블록체인 기록에서 올바르게 액세스되도록 하는 것입니다. 앞서 언급했듯이 스마트 계약은 코드에서 현재 블록체인 상태에만 액세스할 수 있고 이 액세스조차도 온체인 계산에서 가장 비용이 많이 드는 부분이기 때문에 이는 실제로 매우 어렵습니다. 이는 거래 기록이나 이전 잔액(계산 시 흥미로운 온체인 입력)과 같은 과거 온체인 데이터를 스마트 계약에서 기본적으로 사용하여 보조 프로세서의 결과를 확인할 수 없음을 의미합니다.
ZK 보조 프로세서는 비용, 보안 및 개발 용이성의 균형을 맞추는 세 가지 방법으로 이 문제를 해결합니다.
추가 데이터를 블록체인 상태에 저장하고 EVM을 사용하여 읽기 확인 보조 프로세서가 온체인에서 사용하는 모든 데이터를 저장합니다. 이 접근 방식은 많은 양의 데이터에 대해 비용이 많이 들고 비용이 많이 듭니다.
보조 프로세서에 대한 입력 데이터의 유효성을 검사하려면 Oracle 또는 서명자 네트워크를 신뢰하십시오. 이를 위해서는 보조 프로세서 사용자가 Oracle 또는 다중 서명 공급자를 신뢰해야 하므로 보안이 저하됩니다.
ZK 증명을 사용하여 보조 프로세서에서 사용된 온체인 데이터가 블록체인 기록에 커밋되었는지 확인하세요. 블록체인의 모든 블록은 과거의 모든 블록과 모든 기록 데이터를 커밋하여 데이터 유효성에 대한 암호화 보장을 제공하고 사용자의 추가 신뢰 가정을 요구하지 않습니다.
3.2 계산
ZK 보조 프로세서에서 오프체인 계산을 수행하려면 기존 컴퓨터 프로그램을 ZK 회로로 변환해야 합니다. 현재 이를 달성하는 모든 방법은 성능에 큰 영향을 미치며, ZK 증명은 기본 프로그램 실행에 비해 10,000에서 1,000,000에 이르는 오버헤드를 갖습니다. 반면, ZK 회로의 계산 모델은 표준 컴퓨터 아키텍처와 다릅니다(예: 현재 모든 변수는 큰 암호화 소수의 모듈로 인코딩되어야 하며 구현은 비결정적일 수 있음). 이는 개발자가 이를 작성하기 어렵다는 것을 의미합니다. 곧장.
따라서 ZK 보조 프로세서에서 계산을 지정하는 세 가지 주요 방법은 주로 성능, 유연성 및 개발 용이성 간의 균형입니다.
맞춤형 회로: 개발자는 각 애플리케이션에 대해 자체 회로를 작성합니다. 이 접근 방식은 성능 잠재력이 가장 뛰어나지만 상당한 개발자 노력이 필요합니다.
회로용 eDSL/DSL: 개발자는 각 애플리케이션에 대한 회로를 작성하지만 독선적인 프레임워크에서 ZK 관련 문제를 추상화합니다(신경망에 PyTorch를 사용하는 것과 유사). 다만 성능은 좀 떨어집니다.
zkVM 개발자는 기존 가상 머신에 회로를 작성하고 ZK에서 실행을 확인합니다. 이는 기존 VM을 사용할 때 개발자에게 가장 간단한 경험을 제공하지만 VM과 ZK 간의 컴퓨팅 모델이 다르기 때문에 성능과 유연성이 저하됩니다.
4. 신청
ZK 보조 프로세서는 광범위한 응용 프로그램을 보유하고 있으며 ZK 보조 프로세서는 이론적으로 Dapp이 다룰 수 있는 모든 응용 시나리오를 다룰 수 있습니다. 데이터 및 컴퓨팅과 관련된 작업인 한 ZK 보조 프로세서는 비용을 절감하고 효율성을 높이며 개인 정보를 보호할 수 있습니다. 다음은 다양한 트랙에서 시작하여 ZK 프로세서가 애플리케이션 계층에서 수행할 수 있는 작업을 살펴보겠습니다.
4.1 Defi
4.1.1 DEX
Uniswap V4의 후크를 예로 들어 보겠습니다.
Hook을 사용하면 개발자는 유동성 풀, 교환, 토큰 거래 전후 또는 LP 포지션 변경 전후에 유동성 풀, 교환, 수수료를 사용자 정의하는 등 유동성 풀의 전체 수명 주기 중 어느 주요 지점에서든 지정된 작업을 수행할 수 있습니다. LP 포지션과 상호 작용하는 방법, 예를 들어:
TWAMM(시간 가중 평균 시장 조성자);
변동성 또는 기타 입력 사항에 따른 동적 수수료;
체인 가격 제한 주문;
범위를 벗어난 유동성을 대출 프로토콜에 예치합니다.
기하 평균 오라클과 같은 맞춤형 온체인 오라클
LP 포지션에 LP 수수료를 자동으로 합산합니다.
Uniswap의 MEV 수익은 LP에 분배됩니다.
LP 또는 거래자를 위한 로열티 할인 프로그램
간단히 말해서 개발자가 모든 체인에서 과거 데이터를 캡처하고 이를 사용하여 자신의 아이디어에 따라 Uniswap의 풀을 사용자 정의할 수 있는 메커니즘입니다.Hook의 출현은 체인의 거래에 더 많은 구성성과 더 높은 효율성을 제공합니다. . 그러나 이를 정의하는 코드 로직이 복잡해지면 사용자와 개발자에게 엄청난 가스 부담을 안겨주게 되는데 이때 이러한 가스비를 절감하고 효율성을 향상시킬 수 있는 zkcoprocessor가 유용하게 쓰입니다.
장기적인 관점에서 ZK 보조 프로세서는 DEX와 CEX의 통합을 가속화할 것입니다. 2022년부터 우리는 DEX와 CEX가 기능적으로 일관되게 된 것을 확인했습니다. 모든 주요 CEX는 이러한 현실을 받아들이고 Web3 지갑을 채택하고 EVM L2를 구축하고 라이트닝 네트워크 또는 오픈 소스와 같은 기존 인프라를 채택하여 온체인 유동성 공유를 수용합니다. 이러한 현상은 ZK 보조 프로세서의 부스트와 불가분의 관계에 있으며, 그리드 거래, 후속 조치, 빠른 대출, 사용자 데이터 사용 등 CEX가 달성할 수 있는 모든 기능은 DEX도 ZK 보조 프로세서를 통해 실현할 수 있습니다. , 그리고 Defi의 구성성과 자유로움, 체인상의 소액 통화 거래는 기존 CEX로는 달성하기 어렵습니다. 동시에 ZK 기술은 실행 중에 사용자 개인정보를 보호할 수도 있습니다.
4.1.2 에어드롭
일부 프로젝트가 에어드랍을 수행하려면 해당 주소의 과거 활동을 쿼리하기 위한 스마트 계약이 필요하지만 사용자의 주소 정보를 노출하고 추가적인 신뢰 증명을 도입하지 않고 이를 실행하고 싶지 않습니다.예를 들어 Defi 대출을 수행하는 프로젝트는 에어드랍의 표준인 Aave,Compound,Fraxlend,Spark와 같은 일련의 대출 프로토콜과 주소 간의 상호 작용을 통해 ZK 보조 프로세서의 기록 데이터 캡처 및 개인 정보 보호 기능은 이러한 요구를 쉽게 해결할 수 있습니다.
4.2 ZKML
ZK 코프로세서의 또 다른 흥미로운 점은 머신러닝 분야인데, 스마트 계약에 오프체인 컴퓨팅 기능을 부여할 수 있기 때문에 체인 상에서 고효율 머신러닝이 가능해진다. ZKML 데이터 입력 및 계산에 없어서는 안 될 부분으로, 스마트 컨트랙트에서 가져온 온체인/오프체인 이력 데이터에서 머신러닝에 필요한 입력을 추출한 후 계산 결과를 ZK 회로에 써넣을 수 있습니다. 사슬.
4.3 KYC
KYC는 큰 사업이며 이제 web3 세계는 점차적으로 규정 준수를 수용하고 있습니다. ZK 보조 프로세서를 사용하면 불필요한 정보를 노출할 필요 없이 사용자가 제공한 오프 체인 데이터를 가져와 스마트 계약을 검증할 수 있는 증거로 만들 수 있습니다. 실제로 ZK 보조 프로세서 Pado를 사용하여 신뢰 없이 오프체인 데이터를 캡처하는 Uniswap의 KYC 후크와 같은 일부 프로젝트가 구현되고 있습니다. 자산 증명, 학력 증명, 여행 증명, 운전 증명, 법 집행 증명, 플레이어 증명, 거래 증명... 체인 안팎의 모든 역사적 행동을 완전한 신원으로 포장할 수도 있습니다. ZK는 사용자의 개인 정보를 보호하면서 온체인임을 입증합니다.
4.4 Social
Friend.tech의 투기적 속성은 실제로 사회적 속성보다 더 강합니다. 핵심은 결합 곡선에 있습니다. friend.tech의 결합 곡선에 후크를 추가하여 사용자가 결합 곡선의 방향을 사용자 정의할 수 있도록 할 수 있습니까? 키 거래 열풍이 끝나고 투기꾼이 떠난 후에는 결속 곡선이 평탄해지고 실제 팬의 진입 장벽이 낮아지며 실제 프라이빗 도메인 트래픽이 증가할 것입니다. 또는 스마트 계약을 통해 사용자의 온체인/오프체인 소셜 그래프를 얻고 한 번의 클릭으로 다양한 소셜 Dapp에서 친구들을 팔로우할 수 있습니다. 또는 Degen 클럽과 같은 체인에 비공개 클럽을 설립하고 과거 가스 소비 조건을 충족하는 주소만 입력할 수 있습니다.
4.5 Gaming
전통적인 Web2 게임에서 사용자 데이터는 매우 중요한 매개변수입니다. 구매 행동, 게임 스타일 및 기여도는 MOBA 게임의 ELO 매칭 메커니즘과 같이 게임을 더 잘 운영하고 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 스킨 구매 빈도 등 ., 그러나 이러한 데이터는 블록체인의 스마트 계약으로 캡처하기 어렵기 때문에 중앙 집중식 솔루션으로 대체하거나 단순히 폐기할 수 밖에 없습니다. 그러나 ZK 보조 프로세서의 등장으로 분산형 솔루션이 가능해졌습니다.
5. 프로젝트 파티
이 트랙에는 이미 뛰어난 플레이어가 있습니다. 아이디어는 실제로 유사합니다. 저장 증명이나 합의를 통해 ZK 증명을 생성한 후 체인에 던집니다. 그러나 각각은 기술적 특징과 구현 기능에 있어 고유한 장점을 가지고 있습니다.
5.1 Axiom
ZK(영지식) 코프로세서의 선두주자인 Axiom은 스마트 계약이 전체 이더리움 기록과 모든 ZK 검증 계산에 무신뢰 액세스할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있습니다. 개발자는 Axiom에 온체인 쿼리를 제출할 수 있으며, Axiom은 ZK 검증을 통해 쿼리를 처리하고 그 결과를 무신뢰 방식으로 개발자의 스마트 계약에 다시 전파합니다. 이를 통해 개발자는 추가적인 신뢰 가정에 의존하지 않고도 더욱 풍부한 온체인 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
이러한 쿼리를 구현하기 위해 Axiom은 다음 세 단계를 수행합니다.
읽다: Axiom은 ZK 증명을 활용하여 이더리움의 과거 블록의 블록 헤더, 상태, 트랜잭션 및 영수증에서 데이터를 무신뢰적으로 읽습니다. 모든 Ethereum 온체인 데이터는 이러한 형식으로 인코딩되므로 Axiom은 아카이브 노드가 액세스할 수 있는 모든 것에 액세스할 수 있습니다. Axiom은 Merkle-Patricia 트리플 및 블록 헤더 해시 체인의 ZK 증명을 통해 ZK 보조 프로세서에 대한 모든 입력 데이터를 확인합니다. 이 접근 방식은 개발하기가 더 어렵지만 Axiom에서 반환된 모든 결과가 EVM에서 수행되는 온체인 계산과 암호화적으로 동일하도록 보장하므로 최종 사용자에게 최고의 보안과 비용을 제공합니다.
계산하다: 데이터가 수집된 후 Axiom은 검증된 계산을 적용합니다. 개발자는 JavaScript 프런트 엔드에서 계산 논리를 지정할 수 있으며 각 계산의 유효성은 ZK 증명에서 확인됩니다. 개발자는 AxiomREPL을 방문하거나 문서를 보고 사용 가능한 컴퓨팅 기본 요소에 대해 알아볼 수 있습니다. Axiom을 사용하면 사용자는 온체인 데이터에 액세스하고 eDSL을 통해 자체 계산을 지정할 수 있습니다. 또한 사용자는 ZK 회로 라이브러리를 사용하여 자신의 회로를 작성할 수 있습니다.
확인하다: Axiom은 각 쿼리 결과에 대해 ZK 유효성 증명을 제공하며, 이러한 증명을 통해 (1) 입력 데이터가 체인에서 올바르게 추출되었는지, (2) 계산이 올바르게 적용되었는지 확인합니다. 이러한 ZK 증명은 Axiom 스마트 계약의 온체인으로 검증되어 최종 결과가 사용자의 스마트 계약에서 안정적으로 사용되도록 보장합니다.
결과는 ZK 증명을 통해 검증되기 때문에 Axiom의 결과는 암호화 방식으로 Ethereum의 결과만큼 안전합니다. 이 접근 방식은 암호경제학, 인센티브 또는 게임 이론에 대해 어떠한 가정도 하지 않습니다. Axiom은 이 접근 방식이 스마트 계약 애플리케이션에 대해 가능한 최고 수준의 보증을 제공할 것이라고 믿습니다. Axiom 팀은 Uniswap 재단과 긴밀히 협력하여 Uniswap 보조금을 받아 Uniswap에 무신뢰 오라클을 구축했습니다.
5.2 Risc Zero
Bonsai：
2023년 RISC Zero는 온체인 및 오프체인 애플리케이션이 zkVM 증명을 요청하고 수신할 수 있는 증명 서비스인 Bonsai를 출시했습니다. Bonsai는 모든 체인, 프로토콜, 애플리케이션이 ZK 증명을 활용할 수 있도록 하는 보편적인 영지식 증명 서비스입니다. 이는 고도로 병렬화 가능하고 프로그래밍 가능하며 고성능입니다.
Bonsai를 사용하면 맞춤형 회로 없이도 영지식 증명을 모든 스마트 계약에 직접 통합할 수 있습니다. 이를 통해 ZK는 EVM 체인의 분산형 애플리케이션에 직접 통합될 수 있으며 다른 생태계를 지원할 가능성도 있습니다.
zkVM은 Bonsai의 기반으로 광범위한 언어 호환성을 지원하고, 증명 가능한 Rust 코드를 지원하며, RISC-V로 컴파일되는 모든 언어(예: C++, Rust, Go 등)에서 잠재적으로 영지식 증명 가능한 코드를 지원합니다. 재귀 증명, 맞춤형 회로 컴파일러, 상태 연속성 및 증명 알고리즘의 지속적인 개선을 통해 Bonsai는 누구나 다양한 응용 분야에 대한 고성능 ZK 증명을 생성할 수 있도록 해줍니다.
RISC Zero zkVM：
2022년 4월에 처음 출시된 RISC Zero zkVM은 임의 코드의 올바른 실행을 입증할 수 있어 개발자가 Rust 및 C++와 같은 성숙한 언어로 ZK 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이번 릴리스는 ZK 소프트웨어 개발의 획기적인 발전입니다. zkVM을 사용하면 회로를 구축하거나 사용자 지정 언어를 사용하지 않고도 ZK 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
개발자가 Rust를 사용하고 Rust 생태계의 성숙도를 활용할 수 있도록 함으로써 zkVM은 개발자가 고급 수학이나 암호화에 대한 배경 지식 없이도 의미 있는 ZK 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있도록 해줍니다.
이러한 애플리케이션에는 다음이 포함됩니다.
JSON: 다른 데이터를 비공개로 유지하면서 JSON 파일의 항목 내용을 증명합니다.
Waldo는 어디에 있습니까: 나머지 이미지는 비공개로 유지하면서 Waldo가 JPG 파일에 있음을 증명합니다.
ZK 체크메이트: 승리 수를 공개하지 않고 체크메이트 수를 봤음을 증명하세요.
ZK 악용 증명: 취약점을 공개하지 않고 이더리움 계정을 악용할 수 있다는 증거입니다.
ECDSA 서명 확인: ECDSA 서명의 유효성을 증명합니다.
이러한 예는 성숙한 소프트웨어 생태계를 활용하여 구현됩니다. 대부분의 Rust 툴킷은 Risc Zero zkVM에서 즉시 사용할 수 있습니다. Rust와 호환 가능하다는 것은 ZK 소프트웨어 세계의 판도를 바꾸는 것입니다. 다른 플랫폼에서 구축하는 데 몇 달 또는 몇 년이 걸릴 수 있는 프로젝트를 RISC Zero 플랫폼에서는 쉽게 처리할 수 있습니다.
RISC Zero는 구축하기 쉬울 뿐만 아니라 성능도 제공합니다. zkVM은 CUDA와 Metal의 GPU 가속 기능을 갖추고 있으며 연속성을 통해 대규모 프로그램의 병렬 증명을 실현합니다.
이전에 Risc Zero는 Galaxy Digital, IOSG, RockawayX, Maven 11, Fenbushi Capital, Delphi Digital, Algaé Ventures, IOBC 및 기타 기관으로부터 시리즈 A 자금 조달로 4천만 달러를 받았습니다.
5.3 Brevis
Celer Network의 자회사인 Brevis는 멀티체인 이력 데이터 캡처에 중점을 두고 있으며 스마트 계약에 모든 체인의 전체 이력 데이터를 읽고 포괄적인 무신뢰 맞춤형 계산을 수행할 수 있는 기능을 제공합니다. 현재 주로 Ethereum POS를 지원합니다.Comos Tendermint 및 BSC.
애플리케이션 인터페이스:
Brevis의 현재 시스템은 효율적이고 간결한 ZK 증명을 지원하여 블록체인에 연결된 분산 애플리케이션(dApp) 계약에 대해 다음과 같은 ZK 입증 소스 체인 정보를 제공합니다.
소스 체인에 있는 모든 블록의 블록 해시 및 관련 상태, 트랜잭션 및 수신 루트입니다.
소스 체인의 특정 블록, 계약, 슬롯에 대한 슬롯 값 및 관련 메타데이터입니다.
소스 체인의 모든 거래에 대한 거래 영수증 및 관련 메타데이터.
소스 체인의 모든 트랜잭션에 대한 트랜잭션 입력 및 관련 메타데이터입니다.
소스 체인의 엔터티가 대상 체인의 엔터티로 보낸 메시지입니다.
아키텍처 개요:
Brevis의 아키텍처는 세 가지 주요 부분으로 구성됩니다.
중계기 네트워크: 서로 다른 블록체인의 블록 헤더와 온체인 정보를 동기화하고 이를 검증자 네트워크에 전달하여 유효성 증명을 생성합니다. 그런 다음 검증된 정보와 관련 증명을 연결된 블록체인에 제출합니다.
증명자 네트워크: 각 블록체인의 라이트 클라이언트 프로토콜에 대한 회로를 구현하고, 업데이트를 차단하고, 요청된 슬롯 값, 트랜잭션, 영수증 및 통합 애플리케이션 로직에 대한 증명을 생성합니다. 증명 시간, 비용 및 온체인 검증 비용을 최소화하기 위해 증명자 네트워크는 동시에 생성된 분산 증명을 집계할 수 있습니다. 또한 GPU, FPGA, ASIC과 같은 가속기를 활용하여 효율성을 높일 수 있습니다.
블록체인에서 검증인 계약 연결: 검증인 네트워크에서 생성된 zk 검증 데이터 및 관련 증명을 수신한 다음 검증된 정보를 dApp 계약에 다시 공급합니다.
이 통합 아키텍처를 통해 Brevis는 크로스체인 데이터 및 계산을 제공할 때 높은 효율성과 보안을 보장하여 dApp 개발자가 블록체인의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다. 이 모듈식 아키텍처를 통해 Brevis는 지원되는 모든 체인의 온체인 스마트 계약을 위한 완전히 신뢰할 수 없고 유연하며 효율적인 데이터 액세스 및 컴퓨팅 기능을 제공할 수 있습니다. 이는 dApp 개발에 대한 완전히 새로운 패러다임을 제공합니다. Brevis는 데이터 기반 DeFi, zkBridges, 온체인 사용자 확보, zkDID, 소셜 계정 추상화 등과 같은 광범위한 사용 사례를 보유하여 데이터 상호 운용성을 높입니다.
5.4 Langrange
Langrange와 Brevis는 모든 주요 블록체인에서 보편적인 상태 증명을 생성할 수 있는 ZK 빅 데이터 스택을 통해 여러 체인 간의 상호 운용성을 향상시키려는 유사한 비전을 가지고 있습니다. Langrange 프로토콜과 통합함으로써 애플리케이션은 다중 체인 상태에 대한 집계된 증거를 제출할 수 있으며, 이는 다른 체인의 계약을 통해 비대화식으로 확인할 수 있습니다.
기존 브리징 및 메시징 프로토콜과 달리 Langrange 프로토콜은 정보 전달을 위해 특정 노드 그룹에 의존하지 않습니다. 대신 암호화를 활용하여 신뢰할 수 없는 사용자가 제출한 것을 포함하여 크로스체인 상태 증명을 실시간으로 조정합니다. 이 메커니즘에서는 정보의 출처가 신뢰할 수 없는 경우에도 암호화 기술을 적용하여 인증서의 유효성과 보안을 보장합니다.
Langrange 프로토콜은 처음에는 모든 EVM 호환 L1 및 L2 롤업과 호환됩니다. 또한 Langrange는 가까운 시일 내에 Solana, Sui, Aptos 및 Cosmos SDK 기반의 인기 퍼블릭 체인을 포함하되 이에 국한되지 않는 비 EVM 호환 체인도 지원할 계획입니다.
Langrange 프로토콜과 기존 브리징 및 메시징 프로토콜의 차이점은 다음과 같습니다.
기존 브리징 및 메시징 프로토콜은 주로 특정 체인 쌍 간에 자산이나 메시지를 전송하는 데 사용됩니다. 이러한 프로토콜은 일반적으로 대상 체인에 있는 소스 체인의 최신 블록 헤더를 확인하기 위해 일련의 중간 노드를 사용합니다. 이 모드는 주로 두 체인의 현재 상태를 기반으로 단일-단일 체인 관계에 최적화되어 있습니다. 대조적으로, Langrange 프로토콜은 크로스 체인 상호 작용에 대한 보다 일반적이고 유연한 방법을 제공하여 애플리케이션이 단일 체인 간 관계로 제한되지 않고 더 넓은 블록체인 생태계 내에서 상호 작용할 수 있도록 합니다.
Langrange 프로토콜은 단순히 정보나 자산의 전송이 아닌 체인 간 계약의 상태를 증명하기 위한 메커니즘을 특별히 최적화합니다. 이 기능을 통해 Langrange 프로토콜은 여러 체인에 걸쳐 있을 수 있는 현재 및 과거 계약 상태와 관련된 복잡한 분석을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이 기능을 통해 Langrange는 다중 체인 분산형 거래소(DEX)에서 자산 가격의 이동 평균을 계산하거나 여러 다른 체인에서 화폐 시장 이자율의 변동성을 분석하는 등 다양한 복잡한 크로스 체인 애플리케이션 시나리오를 지원할 수 있습니다.
따라서 Langrange 상태 증명은 다대일(n대1) 체인 관계에 대한 최적화로 볼 수 있습니다. 이러한 크로스 체인 관계에서 한 체인의 분산 애플리케이션(DApp)은 여러 다른 체인(n)의 실시간 및 과거 상태 데이터 집계에 의존합니다. 이 기능은 DApp의 기능과 효율성을 크게 확장하여 여러 다른 블록체인의 데이터를 집계하고 분석하여 더 깊고 포괄적인 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이 방법은 기존의 단일 체인 또는 일대일 체인 관계와 크게 다르며 블록체인 애플리케이션에 대한 더 넓은 잠재력과 적용 범위를 제공합니다.
Langrange는 이전에 1kx, Maven 11, Lattice, CMT Digital 및 gumi crypto로부터 투자를 받았습니다.
5.5 Herodotus
Herodotus는 다른 Ethereum 레이어에서 동기식 온체인 데이터 액세스가 가능한 스마트 계약을 제공하도록 설계되었습니다. 그들은 저장 증명이 여러 롤업의 상태를 통합하고 심지어 이더리움 레이어 간의 동기 읽기도 허용할 수 있다고 믿습니다. 간단히 말하면 EVM 메인체인과 롤업 간의 데이터 캡처입니다. 현재 ETH 메인넷, Starknet, Zksync, OP, Arbitrum 및 Polygon을 지원합니다.
Herodotus가 정의한 저장 증명은 전체 Ethereum 블록체인의 데이터와 같은 대규모 데이터 세트에 있는 하나 이상의 요소의 유효성을 확인하는 데 사용할 수 있는 복합 증명입니다.
저장 증명 생성 프로세스는 대략 세 단계로 나뉩니다.
1단계: 검증 가능한 약속의 블록 헤더 스토리지 누산기 획득
이 단계는 우리가 확인할 수 있는 약속을 얻는 것입니다. 누산기에 증명해야 하는 최신 블록 헤더가 아직 포함되어 있지 않은 경우 먼저 대상 데이터가 포함된 블록 범위를 포괄할 수 있도록 체인 연속성을 증명해야 합니다. 예를 들어, 증명하려는 데이터가 블록 1, 000, 001에 있고 블록 헤더에 저장된 스마트 계약이 블록 1, 000, 000에만 적용되는 경우 헤더 저장소를 업데이트해야 합니다.
대상 블록이 이미 누산기에 있는 경우 다음 단계로 바로 진행할 수 있습니다.
2단계: 특정 계정의 존재 증명
이 단계에서는 Ethereum 네트워크의 모든 계정으로 구성된 State Trie에서 포함 증명을 생성해야 합니다. 상태 루트는 블록 커밋 해시를 파생하는 중요한 부분이며 헤더 저장소의 일부이기도 합니다. 효율성을 위해 다른 해싱 방법이 사용되었을 수 있으므로 누산기의 블록 헤더 해시는 블록의 실제 해시와 다를 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
3단계: 계정 트리에서 특정 데이터 증명
이 단계에서는 nonce, 잔액, 스토리지 루트 또는 codeHash와 같은 데이터에 대한 포함 증명을 생성할 수 있습니다. 각 이더리움 계정에는 계정의 스토리지 데이터를 저장하는 데 사용되는 스토리지 삼중항(Merkle Patricia Tree)이 있습니다. 증명하려는 데이터가 계정 저장소에 있는 경우 해당 저장소의 특정 데이터 포인트에 대한 추가 포함 증명을 생성해야 합니다.
필요한 모든 포함 증명과 계산 증명을 생성한 후 완전한 저장 증명이 형성됩니다. 그런 다음 이 증명은 체인으로 전송되어 단일 초기 커밋(예: 블록해시) 또는 헤더 저장소의 MMR 루트에 대해 확인됩니다. 이 프로세스는 데이터의 신뢰성과 무결성을 보장하는 동시에 시스템의 효율성도 유지합니다.
Herodotus는 이미 Geometry, Fabric Ventures, Lambda Class 및 Starkware의 지원을 받고 있습니다.
5.6 HyperOracle
Hyper Oracle은 프로그래밍 가능한 영지식 오라클을 위해 특별히 설계되어 블록체인의 보안과 분산을 유지합니다. Hyper Oracle은 zkGraph 표준을 통해 온체인 데이터와 온체인 등가 계산을 실용적이고 검증 가능하며 빠르게 최종화합니다. 이는 개발자에게 블록체인과 상호 작용할 수 있는 완전히 새로운 방법을 제공합니다.
Hyper Oracle의 zkOracle 노드는 주로 zkPoS와 zkWASM의 두 가지 구성 요소로 구성됩니다.
zkPoS: 이 구성요소는 이더리움 합의의 정확성을 보장하기 위해 영지식(zk) 증명을 통해 이더리움 블록체인의 블록 헤더와 데이터 루트를 얻는 역할을 담당합니다. zkPoS는 zkWASM에 대한 외부 회로 역할도 합니다.
zkWASM: zkGraphs 실행을 위한 키 입력으로 zkPoS에서 얻은 데이터를 사용합니다. zkWASM은 zkGraphs에 의해 정의된 사용자 정의 데이터 맵을 실행하고 이러한 작업에 대한 영지식 증명을 생성하는 일을 담당합니다. zkOracle 노드의 운영자는 실행하려는 zkGraph의 수를 선택할 수 있으며, 이는 하나부터 배포된 모든 zkGraph까지 가능합니다. zk 증명을 생성하는 프로세스는 증명자의 분산 네트워크에 위임될 수 있습니다.
zkOracle의 출력은 개발자가 Hyper Oracle의 zkGraph 표준을 통해 사용할 수 있는 오프체인 데이터입니다. 데이터에는 데이터 및 계산의 유효성을 확인하기 위한 zk 인증서도 함께 제공됩니다.
네트워크 보안을 유지하기 위해 Hyper Oracle 네트워크에는 zkOracle 노드가 하나만 필요합니다. 그러나 여러 zkOracle 노드가 네트워크에 존재할 수 있으며 zkPoS에 대해 zkGraph별로 작동할 수 있습니다. 이를 통해 zk 증명을 병렬로 생성할 수 있어 성능이 크게 향상됩니다. 전반적으로 Hyper Oracle은 고급 zk 기술과 유연한 노드 아키텍처를 결합하여 개발자에게 효율적이고 안전한 블록체인 상호 작용 플랫폼을 제공합니다.
2023년 1월 Hyper Oracle은 Dao 5, Sequoia China, Foresight Ventures 및 FutureMoney Group이 공동으로 참여한 사전 시드 파이낸싱에서 300만 달러를 받았다고 발표했습니다.
5.7 Pado
Pado는 ZK 코프로세서 중 상대적으로 특별한 존재로, 다른 코프로세서는 온체인 데이터 캡처에 중점을 두는 반면, Pado는 오프체인 데이터 캡처 경로를 제공하여 모든 인터넷 데이터를 스마트 계약으로 가져오는 것을 목표로 하는 기능을 대체합니다. 개인 정보 보호를 보장하고 외부 데이터 소스를 신뢰할 필요가 없도록 하는 동시에 오라클의 데이터를 어느 정도까지 보호합니다.
5.8 ZK 보조 프로세서와 오라클의 비교
지연 시간: 오라클은 비동기식이므로 플랫 데이터에 액세스할 때의 지연 시간은 ZK 보조 프로세서에 비해 더 깁니다.
비용: 많은 오라클은 계산 증명이 필요하지 않으므로 비용이 저렴하지만 보안 수준이 낮습니다. 교정본을 보관하는 것은 비용이 더 들지만 더 안전합니다.
보안: 데이터 전송의 최대 보안은 오라클 자체의 보안 수준에 따라 제한됩니다. 대조적으로, ZK 보조 프로세서는 체인의 보안과 일치합니다. 또한 오라클은 오프체인 증명을 사용하기 때문에 조작 공격에 취약합니다.
다음 그림은 Pado의 작업 흐름을 보여줍니다.
Pado는 암호화 노드를 백엔드 증명자로 사용합니다. 신뢰 가정을 줄이기 위해 Pado 팀은 진화적인 전략을 채택하고 증명자 서비스의 분산화를 점진적으로 개선할 것입니다. 증명자는 네트워크 데이터 소스에서 얻은 사용자 데이터의 신뢰성을 입증하는 동시에 사용자 데이터 검색 및 공유 프로세스에 적극적으로 참여합니다. 독특하게 Pado는 MPC-TLS(전송 계층 보안 다자간 계산) 및 IZK(대화형 영지식 증명)를 활용하여 증명자가 다음을 수행할 수 있도록 합니다."눈이 먼"데이터를 증명해 보세요. 이는 검증인이 공개 및 개인 사용자 정보를 포함한 원본 데이터를 볼 수 없음을 의미합니다. 그러나 검증자는 암호화 방법을 통해 전송된 TLS 데이터의 출처를 계속 확인할 수 있습니다.
1. MPC-TLS: TLS는 인터넷 통신의 개인 정보 보호 및 데이터 무결성을 보호하는 데 사용되는 보안 프로토콜입니다. 웹사이트를 방문했을 때 URL에 잠금 아이콘과 https가 표시되면 해당 방문이 TLS를 통해 보호된다는 의미입니다. MPC-TLS는 TLS 클라이언트의 기능을 모방하여 Pado의 인증자가 TLS 클라이언트와 함께 작동하여 다음 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
마스터 키, 세션 키, 인증 정보 등 계산을 포함하여 TLS 연결을 설정합니다.
암호화된 요청 생성 및 서버 응답 해독을 포함하여 TLS 채널을 통해 쿼리를 실행합니다.
이러한 TLS 관련 작업은 Two-Party Computation(2 PC) 프로토콜을 통해 클라이언트와 검증자 간에 수행된다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. MPC-TLS의 설계는 난독화 회로(GC), 전송 망각(OT), IZK 등과 같은 일부 암호화 기술에 의존합니다.
2. IZK: 대화형 영지식 증명은 증명자와 검증자가 상호 작용할 수 있는 영지식 증명입니다. IZK 프로토콜에서 검증자의 결과는 증명자의 주장을 수락하거나 거부하는 것입니다. 간단한 NIZK(예: zk-STARK 또는 zk-SNARK)와 비교하여 IZK 프로토콜은 대규모 클레임에 대한 높은 확장성, 낮은 계산 비용, 신뢰할 수 있는 설정이 필요 없으며 메모리 사용량 최소화와 같은 여러 가지 장점이 있습니다.
Pado는 Uniswap의 kyc Hook을 적극적으로 개발하고 있으며 더 많은 데이터 온체인 애플리케이션 시나리오를 모색하고 있으며 Consensys Fellowship 프로그램의 첫 번째 배치에 선정되었습니다.
6. 향후 전망
ZK 보조 프로세서를 사용하면 블록체인은 분산화를 저해하지 않으면서 더 많은 데이터를 캡처하고 저렴한 비용으로 오프체인 컴퓨팅 리소스를 얻을 수 있으며 동시에 스마트 계약의 작업 흐름을 분리하고 확장성과 효율성을 높일 수 있습니다.
수요 측면에서만 보면 ZK 보조 프로세서는 필수입니다. DEX 트랙 측면에서만 보면 이 후크는 잠재력이 크고 많은 일을 할 수 있습니다. 스시스왑에 후크가 없으면 유니스왑과 경쟁할 수 없으며, zkcoprocessor를 후크에 사용하지 않으면 후크가 새로운 논리를 도입하고 스마트 계약을 더욱 복잡하게 만들어 역효과를 낳기 때문에 가스 비용이 개발자와 사용자에게 매우 비쌀 것입니다. 따라서 현재 zk 보조 프로세서를 사용하는 것이 가장 좋은 솔루션입니다. 데이터 캡처 또는 계산의 관점에서 볼 때 여러 가지 방법에는 서로 다른 장점과 단점이 있으며 특정 기능에 적합한 보조 프로세서는 좋은 보조 프로세서입니다. 온체인 검증가능 컴퓨팅 시장은 전망이 넓으며 더 많은 분야에서 새로운 가치를 반영할 것입니다.
향후 블록체인 개발에서는 웹2의 전통적인 데이터 장벽을 무너뜨릴 수 있는 잠재력이 있습니다. 정보는 더 이상 고립된 섬이 아니며 더욱 강력한 상호 운용성을 달성할 것입니다. ZK 보조 프로세서는 보안, 개인 정보 보호 및 무신뢰를 보장하는 강력한 미들웨어가 될 것입니다. 스마트 계약의 데이터 캡처, 계산 및 검증을 위한 비용을 절감하고 효율성을 높이고, 데이터 네트워크를 해방하고, 더 많은 가능성을 열어주며, 실제 의도 애플리케이션 및 온체인 AI 에이전트를 위한 인프라가 될 수 없는 경우에만 가능합니다. 생각해 보세요, 당신은 그것을 할 수 없습니다.
미래의 시나리오를 상상해 보십시오: 데이터 검증을 위해 ZK의 높은 신뢰성과 개인 정보 보호 기능을 사용하여 온라인 차량호출 운전자는 자신의 플랫폼 외에 집합 네트워크를 구축할 수 있습니다. 이 데이터 네트워크는 Uber, Lyft, Didi, Bolt 등을 포괄할 수 있습니다. 온라인 차량호출 운전자는 자신의 플랫폼에서 데이터를 제공할 수 있습니다. 온라인 차량 호출 데이터의 대규모 수집기이자 동시에 운전자를 익명으로 만들고 개인 정보를 유출하지 않을 수 있습니다.
7. 색인
https://blog.axiom.xyz/what-is-a-zk-coprocessor/
https://crypto.mirror.xyz/BFqUfBNVZrqYau3Vz9WJ-BACw5FT3W30iUX3mPlKxtA
https://dev.risczero.com/api
https://blog.uniswap.org/uniswap-v4
https://blog.celer.network/2023/03/21/brevis-a-zk-omnichain-data-attestation-platform/
https://lagrange-labs.gitbook.io/lagrange-labs/overview/what-is-the-lagrange-protocol
https://docs.herodotus.dev/herodotus-docs/
https://docs.padolabs.org/
이 기사에 대한 제안과 안내를 해주신 Yiping Lu에게 감사드립니다.
포사이트 벤처스(Foresight Ventures) 소개
Foresight Ventures는 향후 수십 년 간의 암호화폐 혁신 과정에 베팅하고 있으며 VC 펀드, Secondary Active Management 펀드, 멀티 전략 FOF 및 특수 목적 S 펀드 Foresight Secondary Fund l 등 여러 자금을 관리합니다. 규모가 4억 달러를 초과합니다. Foresight Ventures는 독특함, 독립적, 공격적, 장기적이라는 개념을 고수하며 강력한 생태학적 힘을 통해 프로젝트에 대한 광범위한 지원을 제공합니다. 팀은 Sequoia China, CICC, Google, Bitmain 및 기타 최고의 금융 및 기술 회사를 포함한 최고의 금융 및 기술 회사의 고위 직원으로 구성됩니다.
