การวิเคราะห์ที่ครอบคลุมของการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์: แก้ไขปัญหาการขยายตัวและกำหนด "ค

ผู้แต่ง: แพ็กกี้ แมคคอร์มิค, จิล คาร์ลสัน

เรียบเรียงต้นฉบับ: Jessie, Siqi

บทความนี้มาจาก Overseas Unicorn

ในฐานะที่เป็นหน่วยที่เล็กที่สุดในโลกอินเทอร์เน็ต เพื่อให้ได้รับความสะดวกสบายจากอินเทอร์เน็ต ผู้คนต้องขายข้อมูลส่วนตัวของตนในกระบวนการมีส่วนร่วมในชีวิตออนไลน์ การทำงาน และการทำธุรกรรม:คุณต้องป้อนหมายเลขบัตรเครดิตของคุณบนเว็บไซต์ คุณต้องแจ้งประวัติเครดิตธนาคารของคุณแก่ตัวแทนที่อยู่อาศัย และคุณต้องให้ข้อมูลบัตรประจำตัวประชาชนของคุณแก่ธนาคาร นอกจากตัวบุคคลแล้ว บริษัทและสถาบันต่างๆ ยังต้องเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนให้กันและกันเสมอเพื่อดำเนินธุรกิจ การแบ่งปันข้อมูลและการยอมรับความไม่ปลอดภัยดูเหมือนจะได้รับการยอมรับว่าเป็นการเสียสละที่จำเป็นในการทำงานของสังคม

Zero-knowledge Proof (การพิสูจน์ด้วยความรู้เป็นศูนย์ ซึ่งเราเรียกว่า ZKP ในบทความนี้) ถูกนำเสนอเพื่อแก้ปัญหาที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกนี้ โดยพื้นฐานแล้ว ZKP อนุญาตให้ผู้คนตรวจสอบตัวตนและสิทธิ์โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวใดๆ

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในปัจจุบันของ ZKP อยู่ในสาขาบล็อกเชน ปัญหาด้านความสามารถในการปรับขนาดเป็นหนึ่งในประเด็นขัดแย้งที่ใหญ่ที่สุดที่ Ethereum ต้องเผชิญเทคโนโลยี zk Rollup ที่ใช้ ZKP มีความเห็นเป็นเอกฉันท์ในแง่ดีเกี่ยวกับเส้นทางการขยายตัวของผู้นำด้านการเข้ารหัส ซึ่งรวมถึง Vitalik, zk Rollup ได้สร้างเครือข่ายเลเยอร์ 2 (เลเยอร์ 2) ด้วยปริมาณงานที่สูงขึ้นและต้นทุนที่ต่ำกว่า โดยอิงตามสมมติฐานของการสืบทอดความปลอดภัยของ Ethereum ดังนั้น ZKP จึงได้รับความสนใจอย่างมาก

แม้ว่า ZKP จะเชื่อมโยงกับ blockchain มากขึ้นในขั้นตอนนี้ แต่สถานการณ์ของแอปพลิเคชันนั้นมากกว่านั้น ด้วยความเป็นส่วนตัว ความถูกต้อง และการตรวจสอบที่ไม่เหมือนใคร ZKP จะนำแอปพลิเคชันและนวัตกรรมในคลาวด์คอมพิวติ้ง การเงิน การลงคะแนนออนไลน์ แมชชีนเลิร์นนิง และสาขาอื่นๆ

เราเชื่อว่า ZKP เป็นทฤษฎีทางเทคนิคที่สำคัญมากสำหรับธุรกิจในอนาคต เช่นเดียวกับเทคโนโลยีปฏิวัติทุกอย่างที่นำมาซึ่งการเปลี่ยนแปลงในด้านเทคโนโลยี เทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่เหล่านี้มักจะประสบกับกระแสโฆษณาและฟองสบู่แตกในช่วงแรกก่อนที่จะนำมาซึ่งการเปลี่ยนแปลงที่ก่อกวน เราต้องมีทัศนคติที่รอบคอบและมองโลกในแง่ดีต่อมัน และด้วยการเข้าใจหลักการของมัน เราจะสามารถจัดการกับวิวัฒนาการของวัฏจักรได้ดีขึ้น

การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์เป็นแนวคิดการเข้ารหัสที่ซับซ้อน เราหวังว่าจะเผยแพร่วิทยาศาสตร์อุตสาหกรรมด้วยวิธีที่เข้าใจง่ายเพื่อให้ผู้คนจำนวนมากขึ้นสามารถเข้าใจการพิสูจน์ความรู้ที่ไม่มีความรู้ นี่เป็นหนึ่งในความพยายามของ "ยูนิคอร์นโพ้นทะเล" ในการส่งเสริม "ความเท่าเทียมทางปัญญา"

ต่อไปนี้คือสารบัญของบทความนี้ และขอแนะนำให้อ่านร่วมกับประเด็นหลัก

01. การพิสูจน์ความรู้ที่ไม่มีศูนย์คืออะไร

02. ประวัติศูนย์ความรู้

03. การแลกเปลี่ยนความเป็นส่วนตัว

04. การจำแนกประเภทของหลักฐานที่ไม่มีความรู้

05. ความเสี่ยงจากการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์

ชื่อระดับแรก

01.

การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์คืออะไร

ข้อมูลมีอยู่ทั่วไป ชื่อ, วันเกิด, ที่อยู่อีเมล, หมายเลขบัตรเครดิต, ที่อยู่ที่เราอาศัยอยู่ในช่วงห้าปีที่ผ่านมา...เหล่านี้เป็นเพียงส่วนหนึ่งของข้อมูลจำนวนมหาศาลเกี่ยวกับเราที่ส่งไปยังธุรกิจต่างๆ, เว็บไซต์โซเชียลมีเดียทุกๆ วัน ผู้จัดการบัญชี บางครั้งข้อมูลของเราจะถูกขโมยโดยอาชญากร

ความเสี่ยงของสถานการณ์นี้ปรากฏชัดในตัวเอง: การโจรกรรมข้อมูลประจำตัว อีเมลรั่ว การละเมิดข้อมูลและการฉ้อโกงในรูปแบบอื่น ๆ ทำให้บุคคลและธุรกิจต้องสูญเสียเงินหลายหมื่นล้านดอลลาร์ในแต่ละปีซึ่งมากกว่าการใช้จ่ายเพื่อป้องกันและป้องกันหลายดอลลาร์ ความสำคัญ ไม่ต้องพูดถึงความยุ่งยากในการจัดการกับผลกระทบ

ในฐานะผู้มีส่วนร่วมในโลกสมัยใหม่ที่เชื่อมต่อถึงกัน การเพิ่มจำนวนของข้อมูลและความเปราะบางของข้อมูลได้กลายเป็นต้นทุนที่ยอมรับได้ของการมีส่วนร่วมในกิจกรรมทางธุรกิจ:เราต้องเชื่อใจซึ่งกันและกัน เราต้องใส่หมายเลขบัตรเครดิตบนเว็บไซต์ เราต้องส่งประวัติเครดิตให้กับเจ้าของบ้าน เราต้องให้หมายเลขประกันสังคมกับธนาคาร ไม่ใช่แค่บุคคล บริษัท และสถาบันเท่านั้นที่ต้องเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนต่อกันและกันตลอดเวลาเพื่อดำเนินธุรกิจ การแบ่งปันข้อมูลและการยอมรับความไม่ปลอดภัยนั้นเป็นการเสียสละที่จำเป็นสำหรับสังคมในการดำเนินการ

แต่จะเป็นอย่างไรหากมีวิธีในการโต้ตอบและทำธุรกรรมด้วยความไว้วางใจและความมั่นใจในระดับเดียวกันโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลนี้ชื่อเรื่องรอง

หลักการทำงาน

เทคนิคนี้ช่วยให้ใครบางคนพิสูจน์ว่าเขามีข้อมูลโดยไม่ต้องเปิดเผยรายละเอียดใด ๆ นี่เป็นวิธีง่ายๆ ในการอธิบายวิธีการทำงาน:

เพื่อนที่ตาบอดสีและฉันกำลังเผชิญหน้ากับโต๊ะที่มีลูกบอลสีแดงหนึ่งลูกและสีเขียวหนึ่งลูกที่ดูเหมือนกันยกเว้นสีของลูกบอล เขาไม่แน่ใจว่าเขาเชื่อฉันเมื่อฉันบอกเขาว่ามันเป็นสองสีที่ต่างกัน ในที่สุดเราก็ตัดสินใจเล่นเกมเพื่อให้แน่ใจว่าลูกบอลสองลูกมีสีต่างกัน:

• ก่อนอื่นเขาซ่อนลูกบอลสองลูกไว้ด้านหลัง

• จากนั้นเขาก็โชว์ลูกบอลให้ฉันดู

• จากนั้นเขาก็วางลูกบอลไว้ด้านหลัง แสดงลูกบอลอีกลูกหนึ่งให้ฉันดู แล้วถามว่า "ฉันเปลี่ยนหรือไม่"

ถ้าเราเล่นเกมนี้ซ้ำหลายๆ ครั้ง และฉันทำถูกทุกครั้ง ฉันจะพิสูจน์ให้เขาเห็นว่าลูกบอลมีสองสีที่ต่างกัน ที่สำคัญกว่านั้น ในกระบวนการนี้ ผมไม่ได้เปิดเผยข้อมูลอื่นใดนอกจากการตอบว่า "เปลี่ยนแปลง" หรือ "ไม่เปลี่ยนแปลง" โดยเฉพาะอย่างยิ่งไม่ได้โต้แย้งเกี่ยวกับสีของลูก

ชื่อเรื่องรอง

สามคุณลักษณะ

การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ต้องมีคุณสมบัติที่แตกต่างกันสามประการในเวลาเดียวกัน:

• ความสมบูรณ์:หากคำกล่าวอ้างนั้นเป็นจริงและผู้ใช้ปฏิบัติตามอย่างถูกต้องหากปฏิบัติตามกฎ ผู้ตรวจสอบจะถูกชักจูงโดยปราศจากความช่วยเหลือจากมนุษย์

• ความสมบูรณ์:เทคโนโลยีการพิสูจน์นี้สามารถรับประกันความถูกต้องและความถูกต้องของข้อมูล หากการกล่าวอ้างของผู้พิสูจน์เป็นเท็จ ผู้ตรวจสอบจะไม่ถูกทำให้เชื่อไม่ว่าในกรณีใดๆ

• ไม่มีความรู้:ชื่อระดับแรก

02.

ประวัติของศูนย์ความรู้

"การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์" ไม่ใช่แนวคิดใหม่ที่เพิ่งปรากฏขึ้นเมื่อเร็ว ๆ นี้ ได้รับการออกแบบและเสนอโดยนักวิจัยของ MIT Shafi Goldwasser, Silvio Micali และ Charles Rackoff ในปี 1980

ในขณะนั้น จุดเน้นการวิจัยของ Shafi Goldwasser, Silvio Micali และ Charles Rackoff เกี่ยวข้องกับระบบพิสูจน์แบบโต้ตอบ มีสองบทบาทที่เกี่ยวข้องกับระบบการพิสูจน์แบบโต้ตอบ:

• ให้ข้อมูลผู้พิสูจน์

• ให้ข้อมูลผู้ตรวจสอบ

โดยปกติจะสันนิษฐานว่าผู้พิสูจน์ (ผู้พิสูจน์) ไม่น่าเชื่อถือและผู้ตรวจสอบ (ผู้ตรวจสอบ) ได้รับความไว้วางใจ เป้าหมายของการออกแบบระบบในลักษณะนี้คือ:

ผู้พิสูจน์สามารถโน้มน้าวโดยผู้พิสูจน์ที่ไม่น่าเชื่อถือให้เชื่อข้อความจริง

เป็นไปไม่ได้ที่ผู้พิสูจน์จะโน้มน้าวผู้ตรวจสอบได้ว่าข้อความนั้นไม่เป็นความจริง

เราสามารถจินตนาการถึงสถานการณ์:ทางเข้าบาร์มีคิวยาวเหยียดหากผู้เข้าคิวเหล่านี้ต้องการเข้าบาร์พวกเขาต้องพิสูจน์ให้ผู้รับรู้ว่ามีอายุ จากนั้นผู้เข้าคิวเป็นผู้พิสูจน์ (ผู้พิสูจน์) อายุของเขาเองและผู้คุ้มกันเป็นผู้ตรวจสอบ (ผู้ตรวจสอบ) แต่ผู้คุ้มกันไม่รู้ว่าเขาสามารถไว้วางใจผู้เข้าคิวได้หรือไม่

การประยุกต์ใช้ระบบการพิสูจน์แบบโต้ตอบในสถานการณ์นี้คือบอดี้การ์ดจำเป็นต้องรู้ว่าอายุของคิวนั้นเกิน 18 ปีหรือไม่ และคิวยังต้องพิสูจน์ให้บอดี้การ์ดทราบด้วย จากนั้นจึงใช้ข้อมูลบัตรประชาชนสนับสนุน บอดี้การ์ดสามารถตรวจสอบอายุของผู้เข้าคิวได้ และสุดท้ายจะตัดสินใจว่าอีกฝ่ายสามารถเข้าไปในบาร์ได้หรือไม่

Goldwasser, Micali และ Rackoff ตั้งคำถามบนพื้นฐานนี้: หากบอดี้การ์ดไม่เพียงแต่ไม่เชื่อใจคนในแถวเท่านั้น แต่คนในแถวก็ไม่ไว้ใจบอดี้การ์ดด้วย เพราะข้อมูล ID ส่วนบุคคลนั้นละเอียดอ่อนมาก พวกเขาจะไม่ ต้องการให้ข้อมูลนี้โดยตรงกับวิธีการจัดการกับบอดี้การ์ดที่ไม่เคยพบกันมาก่อน?วิธีแก้ปัญหาของทั้งสามคนนี้คือ "การพิสูจน์โดยไม่มีความรู้" นั่นคือคนที่อยู่ในแถวยังสามารถโน้มน้าวให้อีกฝ่ายรู้ว่าพวกเขามีอายุถึงเกณฑ์และเข้าบาร์โดยไม่ต้องบอกวันเดือนปีเกิดที่แท้จริงให้บอดี้การ์ดทราบ

ในช่วงทศวรรษที่ 1980 และ 1990 มีการพิสูจน์ความรู้ที่เป็นศูนย์เพิ่มเติมในวงวิชาการ แต่มีการใช้งานจริงเพียงเล็กน้อย จนกระทั่งในศตวรรษที่ 21 นักวิจัยและผู้ประกอบการเริ่มนำทฤษฎีไปสู่การปฏิบัติ

หนึ่งในแอปพลิเคชันแรกสุดของการพิสูจน์ด้วยความรู้เป็นศูนย์คือการรักษาความปลอดภัยด้วยรหัสผ่านเครือข่ายประมาณกลางปี ​​2000เมื่อผู้ใช้ใช้รหัสผ่านเพื่อเข้าสู่เว็บไซต์ กระบวนการจริงที่อยู่เบื้องหลังคือผู้ใช้จำเป็นต้องป้อนรหัสผ่านของตนเองเมื่อเข้าสู่เว็บไซต์ และรหัสผ่านเหล่านี้จะถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ของเว็บไซต์และเซิร์ฟเวอร์ บีบอัดรหัสผ่านลงในสตริง gobbledygook และระบบจะเปรียบเทียบอักขระว่าสตริงตรงกับสตริง gobbledygook (คำที่ไม่มีความหมายเข้ารหัส) ที่จัดเก็บไว้ก่อนหน้านี้ในระบบหรือไม่ หากทั้งสองค่าเหมือนกันแสดงว่าผู้ใช้เข้าสู่ระบบสำเร็จ

การใช้ gobbledygook คือการปกป้องรหัสผ่านเดิมของผู้ใช้: เมื่อแฮ็กเกอร์ได้รับสตริง gobbledygook ในระบบ รหัสผ่านจริงไม่สามารถอนุมานได้จากสตริงอักขระนี้ นั่นคือ รหัสผ่านของผู้ใช้จะไม่ถูกจัดเก็บในรูปแบบข้อความธรรมดา อย่างไรก็ตาม ยังคงมีปัญหาอยู่ นั่นคือ ยังคงมีความเสี่ยงที่รหัสผ่านจะรั่วไหลในลิงก์ที่ผู้ใช้ลงชื่อเข้าใช้เว็บไซต์ ป้อนรหัสผ่านแบบข้อความธรรมดา และส่งรหัสผ่านเหล่านี้ไปยังเซิร์ฟเวอร์ก่อนที่จะแปลงเป็นสตริง

ในช่วงปี 2000 มีการเสนอโปรโตคอลที่ใช้การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์เพื่อแก้ปัญหาช่องโหว่นี้ และกรณีแรกของการใช้ ZKP กับโลกแห่งความเป็นจริงก็ปรากฏขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งความเข้มข้นการสำรวจในทิศทางของการยืนยันตัวตน. แต่จุดเปลี่ยนที่แท้จริงของความรู้เป็นศูนย์เกิดขึ้นในอีกไม่กี่ปีต่อมา

ในปี 2556-2557 การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์พบการใช้งานเชิงพาณิชย์ในระบบอื่น: สกุลเงินดิจิทัลผู้คนมักคิดว่าสกุลเงินดิจิทัลนั้นไม่ระบุตัวตนอย่างสมบูรณ์และมีความเป็นส่วนตัวสูง ดังนั้นการทำธุรกรรมที่ผิดกฎหมายจำนวนมากจึงดำเนินการผ่านสกุลเงินดิจิทัล แต่ในความเป็นจริงแล้วการไม่เปิดเผยตัวตนนี้สัมพันธ์กัน แน่นอนคุณสมบัติหลักของ Bitcoin และสกุลเงินดิจิตอลอื่น ๆ ส่วนใหญ่คือการเคลื่อนย้ายของสินทรัพย์ที่เข้ารหัสเหล่านี้จะถูกบันทึกไว้ในบล็อกเชนและเปิดเผยต่อสาธารณะ ซึ่งง่ายต่อการถูกเซ็นเซอร์โดยตำรวจ

บันทึก:

บันทึก:

เมื่อวันที่ 7 พฤษภาคม 2564 Colonial Pipeline ซึ่งเป็นท่อส่งน้ำมันเชื้อเพลิงที่ใหญ่ที่สุดในสหรัฐอเมริกาถูกโจมตีโดย ransomware ผู้โจมตีขโมยข้อมูล 100 GB จาก Colonial Pipeline ทำให้บริษัทระงับการดำเนินการไปป์ไลน์ทั้งหมดและปิดท่อส่งสำคัญที่ กลางคืน. ท่อส่งน้ำมันเชื้อเพลิง. Colonial Pipeline สามารถเริ่มดำเนินการใหม่ได้หลังจากจ่ายค่าไถ่ 75 bitcoins ($4.4 ล้าน) ในสกุลเงินดิจิทัลตามที่แฮ็กเกอร์เรียกร้อง ต่อจากนั้น FBI ได้รับหลักฐานการทำธุรกรรมการกรรโชกตามบันทึกการโอนทรัพย์สินที่บันทึกไว้ในห่วงโซ่ ล็อคตัวตนของผู้โจมตี และลงโทษเขา

จากการปรับปรุงความโปร่งใสของ Bitcoin ทำให้เกิด "สกุลเงินนิรนาม" ที่มีความเป็นส่วนตัวสูง

Zcash เป็น "เหรียญความเป็นส่วนตัว" ที่เก่าแก่ที่สุด ในปี 2013 Matthew Green, Ian Miers และ Christina Garman จาก Johns Hopkins University ได้เสนอ Zerocoin (สกุลเงินดิจิตอลเข้ารหัสความเป็นส่วนตัว) ที่สร้างขึ้นโดยใช้ระบบที่ไม่มีความรู้ จากรากฐานนี้ ทีมงานได้คัดเลือกนักวิทยาศาสตร์ผู้ก่อตั้ง 7 คนเพื่อปรับแต่งโปรโตคอลเพิ่มเติม และสร้าง Zcash Zero-knowledge Proof ช่วยให้เครือข่ายคอมพิวเตอร์ที่ใช้โปรโตคอล Zcash สามารถตรวจสอบได้ว่าการทำธุรกรรมแต่ละรายการนั้นถูกต้อง (นั่นคือ ฉันเป็นเจ้าของ 10 Zcash ที่ฉันส่งให้คุณ) แนะนำเพิ่มเติม ใกล้กับการปกป้องความเป็นส่วนตัวของเงินสดจริง อาจกล่าวได้ว่า ที่มันเกือบจะไม่สามารถติดตามได้อย่างสมบูรณ์

Zcash และ cryptocurrencies ที่เน้นความเป็นส่วนตัวอื่น ๆ ได้รับความสนใจและเงินเป็นจำนวนมาก ในตลาดกระทิงในปี 2021 มูลค่าตลาดสูงสุดของ Zcash ครั้งหนึ่งเคยอยู่ที่เกือบ 4 พันล้านดอลลาร์ ความสนใจอย่างสูงของตลาดและการไหลเข้าของเงินทุนจำนวนมากได้ส่งเสริมความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของความรู้ที่เป็นศูนย์ในการประยุกต์ใช้งานจริง และได้มีการคิดค้นนวัตกรรมใหม่ ๆ มากมาย

บันทึก:

บันทึก:

FATF, Financial Action Task Force, Anti-Money Laundering Financial Action Task Force ก่อตั้งขึ้นในฝรั่งเศสในเดือนกรกฎาคม พ.ศ. 2532 และเป็นหนึ่งในองค์กรระหว่างประเทศที่สำคัญที่สุดในโลกเพื่อต่อต้านการฟอกเงิน

แต่ความต้องการในการทำธุรกรรมส่วนตัวนั้นมีอยู่จริง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีแอพพลิเคชั่น DeFi เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ความต้องการนี้ก็ยิ่งแข็งแกร่งขึ้น

วิธีการปกป้องกลยุทธ์การซื้อขายของตนจากผู้อื่นในการทำธุรกรรมลูกโซ่เป็นหนึ่งในประเด็นที่ผู้ค้ากังวลมากที่สุด เนื่องจากเมื่อกลยุทธ์การซื้อขายของพวกเขาถูกปฏิบัติตามหรือเลียนแบบโดยผู้อื่น จะส่งผลโดยตรงว่าพวกเขาสามารถได้รับอัลฟ่าจากรายได้ในตลาดหรือไม่ หากคุณซื้อขายบนการแลกเปลี่ยนแบบรวมศูนย์ มีความเสี่ยงที่จะถูกควบคุมโดยการแลกเปลี่ยนแบบรวมศูนย์ แต่การแลกเปลี่ยนแบบกระจายศูนย์แบบดั้งเดิมนั้นโปร่งใสอย่างสมบูรณ์ และทุกคนสามารถสอบถามและติดตามกลยุทธ์การซื้อขายของพวกเขาได้

การแลกเปลี่ยนแบบกระจายอำนาจที่ได้รับการสนับสนุนจากการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์นั้นตอบสนองความต้องการของพวกเขาได้เป็นอย่างดี โดยคำนึงถึงความต้องการของการกระจายอำนาจและความเป็นส่วนตัว ไม่มีการควบคุมโดยองค์กรส่วนกลางและไม่จำเป็นต้องเปิดเผยบันทึกการทำธุรกรรมและกลยุทธ์การซื้อขายของคุณเอง กรณีที่มีชื่อเสียงกว่าคือ DeversiFi ซึ่งใช้บริการ StarkEx ของผู้ให้บริการเทคโนโลยีที่ไม่มีความรู้ StarkWare เพื่อสร้างการกระจายอำนาจที่มีความเป็นส่วนตัวสูง แลกเปลี่ยน . .

ดังนั้น เมื่อพิจารณาจากโครงการความเป็นส่วนตัวเมื่อเร็ว ๆ นี้ที่ได้รับความสนใจมากที่สุดในอุตสาหกรรม เมื่อเทียบกับความเป็นส่วนตัวของสกุลเงินดิจิทัล การรวมฟังก์ชันการปกป้องความเป็นส่วนตัวในบล็อกเชนกระแสหลักจะกลายเป็นแนวโน้มระยะยาวชื่อระดับแรก

03.

การแลกเปลี่ยนเพื่อความเป็นส่วนตัว

มีทัศนคติสองประเภทต่อความเป็นส่วนตัว:

• ให้ความเป็นส่วนตัวและสมมติว่าข้อมูลทั้งหมดของพวกเขาสามารถเข้าถึงได้สำหรับใครก็ตามที่ต้องการจริงๆ

• กังวลอย่างมากเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของพวกเขา

พวกเราส่วนใหญ่ตกอยู่ในค่ายแรก แม้ว่าจะไม่มีใครยอมรับว่าพวกเขาเต็มใจที่จะเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวต่อแฮ็กเกอร์ เช่น ผู้คนมักอัปเดตรหัสผ่านเป็นประจำ แต่เมื่อทุกคนมีข้อมูลจำนวนมากที่เก็บไว้ออนไลน์ ภาระงานในการรักษาความเป็นส่วนตัวจึงไม่ใช่แค่การอัปเดตรหัสผ่าน ดังนั้น ง่ายๆ บางครั้งค่าใช้จ่ายในการรักษาข้อมูลส่วนบุคคลก็สูงกว่าที่คนทั่วไปสามารถจ่ายได้

กล่าวอีกนัยหนึ่งคนส่วนใหญ่จะเต็มใจความเป็นส่วนตัวถูกเสียสละเพื่อความสะดวก

การพิสูจน์ความรู้ที่ไม่มีความรู้มีศักยภาพในการขจัดการถ่ายโอนสิทธิ์และการแลกเปลี่ยนที่ไม่จำเป็นนี้ และเปลี่ยนความคิดของผู้คนเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวเมื่อเผชิญกับสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับความเป็นส่วนตัว ผู้คนจะถามว่า:"ใคร ในสถานการณ์ใด ต้องการข้อมูลเท่าใด" ไม่ใช่การตัดสินใจแบบขาวดำอีกต่อไป

ด้วยความช่วยเหลือของ ZKP ผู้ตรวจสอบ (ผู้ตรวจสอบ) ต้องการเพียงรู้สิ่งที่เขาต้องการทราบเกี่ยวกับผู้พิสูจน์ (ผู้พิสูจน์) โดยไม่ทราบข้อมูลทั้งหมดของอีกฝ่ายและไม่มีการจัดเก็บข้อมูลทั้งหมดบนเซิร์ฟเวอร์ให้เสร็จสมบูรณ์ งานตรวจสอบ.

ZKP ไม่ใช่โซลูชันเดียวที่เป็นไปได้ในการให้ความเป็นส่วนตัวมากขึ้นโดยมีความเสียดทานน้อยลง นอกจากนี้ยังมีสตาร์ทอัพรายอื่นที่พยายามคิดวิธีแก้ปัญหาเพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวมากขึ้นโดยไม่ต้องเปลี่ยนพฤติกรรมและประสบการณ์ของผู้บริโภคมากนัก

บริษัทต่างๆ เช่น Stytch และ Magic ลักลอบใช้การตรวจสอบสิทธิ์แบบไม่ใช้รหัสผ่านในผลิตภัณฑ์ของตนโดยจัดเตรียมชุดเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาเพื่อให้ตรวจสอบผู้ใช้ได้อย่างง่ายดายด้วยวิธีที่ปลอดภัยยิ่งขึ้น ทำให้ผู้ใช้ไม่ต้องป้อนรหัสผ่านเพื่อเข้าสู่ระบบในอดีต เช่น การตรวจสอบสิทธิ์อีเมล , Google Authenticator ลิงก์ WhatsApp และอื่นๆ โดยไม่ต้องกังวลว่ารหัสผ่านของคุณจะถูกขโมย

Evervault สร้างโครงสร้างพื้นฐานการเข้ารหัสสำหรับนักพัฒนาเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลใด ๆ ที่ป้อนโดยผู้ใช้จะถูกเข้ารหัสโดยอัตโนมัติทันทีและไม่เคยมีอยู่ในรูปแบบที่ไม่ได้เข้ารหัสในฐานข้อมูลของบริษัท Evervault แสดงถึงจิตวิญญาณของเทคโนโลยีความเป็นส่วนตัวรุ่นใหม่นี้อย่างสมบูรณ์แบบ:

ความเป็นส่วนตัวเป็นความคาดหวังขั้นพื้นฐานและสิทธิมนุษยชน แต่ไม่ควรทำให้เกิดความขัดแย้งหรือทำให้อัตราความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีช้าลงแต่อย่างใด

กล่าวอีกนัยหนึ่ง ผู้คนไม่จำเป็นต้องแลกเปลี่ยนความเป็นส่วนตัวเหมือนที่เคยเป็นมา

ชื่อระดับแรก

04.

การจำแนกประเภทของการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์

ตามโหมดการโต้ตอบและรูปแบบระหว่างผู้พิสูจน์ (Prover) และผู้ตรวจสอบ (Verifier)การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์สามารถแบ่งออกเป็นการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์แบบโต้ตอบและการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์แบบไม่โต้ตอบ

การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์แบบโต้ตอบ:ผู้พิสูจน์และผู้ตรวจสอบจำเป็นต้องโต้ตอบกันหลายครั้ง ผู้ตรวจสอบจะยังคงถามคำถามต่อไปเพื่อท้าทายผู้พิสูจน์ และผู้พิสูจน์จะยังคงตอบสนองต่อความท้าทายเหล่านี้ต่อไปจนกว่าผู้ตรวจสอบจะเชื่อ

แต่การพิสูจน์ความรู้ที่ไม่มีความรู้เชิงโต้ตอบมีปัญหาที่ชัดเจนสองประการ:

• การพกพามีจำกัด:การพิสูจน์เชิงโต้ตอบจะใช้ได้เฉพาะผู้ตรวจสอบต้นฉบับเท่านั้น และไม่มีผู้ตรวจสอบอื่นใดที่สามารถเชื่อถือการพิสูจน์นี้ได้ ดังนั้น เมื่อผู้ตรวจสอบเปลี่ยนแปลง แม้ว่าจะเป็นข้อพิสูจน์เดียวกัน ผู้รับรองยังคงต้องทำซ้ำขั้นตอนเดิมทั้งหมด

• ไม่สามารถปรับขนาดได้:Interactive ZKP กำหนดให้ผู้พิสูจน์และผู้ตรวจสอบต้องออนไลน์พร้อมกัน ซึ่งทำให้กระบวนการทั้งหมดไม่สามารถปรับขนาดได้

นี่คือเหตุผลที่บล็อกเชนที่พิสูจน์ด้วยความรู้เป็นศูนย์เชิงโต้ตอบทำงานได้ดีขึ้นกับผู้เข้าร่วมจำนวนน้อยแทนที่จะเป็นกลุ่มใหญ่ เพื่อแก้ปัญหาที่ต้องเผชิญกับการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์เชิงโต้ตอบ จึงเริ่มใช้การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์แบบไม่โต้ตอบ

การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์แบบไม่โต้ตอบ:ผู้พิสูจน์จำเป็นต้องส่งหลักฐานไปยังผู้ตรวจสอบเป็นครั้งแรกเท่านั้น และผู้ตรวจสอบสามารถตรวจสอบข้อมูลการพิสูจน์ได้ตลอดเวลา และจำเป็นต้องตรวจสอบเพียงครั้งเดียวเพื่อตัดสินใจว่าจะเชื่อถือผู้พิสูจน์หรือไม่ การพิสูจน์ประเภทนี้ต้องการพลังการประมวลผลมากกว่าการพิสูจน์แบบโต้ตอบ

ในระบบพิสูจน์แบบโต้ตอบ "ผู้พิสูจน์" และ "ผู้ตรวจสอบ" ต้องออนไลน์พร้อมกันจึงจะดำเนินการได้สำเร็จ ซึ่งทำให้กระบวนการทั้งหมดไม่สามารถปรับขนาดได้ ในปี 1986 Fiat และ Shamir ได้คิดค้น Fiat-Shamir heuristic ซึ่งเปลี่ยนการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์เชิงโต้ตอบเป็นการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์แบบไม่โต้ตอบ ในที่นี้ ตัวตรวจสอบถูกแทนที่ด้วยฟังก์ชันแฮช เนื่องจากการสุ่มของลำดับที่สร้างโดยฟังก์ชันแฮช ผู้พิสูจน์จึงไม่สามารถทำนายล่วงหน้าได้ ตราบใดที่ค่าแฮชที่ผู้พิสูจน์ระบุถูกต้อง การพิสูจน์ก็ผ่าน

ข้อได้เปรียบหลักของการพิสูจน์แบบไม่โต้ตอบคือ:

• ปรับขนาดได้: ไม่จำเป็นต้องมีผู้พิสูจน์หรือผู้ตรวจสอบออนไลน์ตลอดเวลา

• พกพาได้: เมื่อผู้พิสูจน์ให้การพิสูจน์แล้ว สามารถเปิดเผยต่อสาธารณะได้ และไม่จำเป็นต้องพิสูจน์ซ้ำสำหรับผู้ตรวจสอบที่แตกต่างกัน

หากการพิสูจน์ความรู้ที่ไม่มีความรู้แบบโต้ตอบนั้นเหมือนกับการโทรออกและต้องสื่อสารแบบซิงโครนัส การพิสูจน์ความรู้ที่ไม่มีความรู้แบบไม่โต้ตอบจะคล้ายกับระบบข้อความพิเศษที่สามารถสื่อสารแบบอะซิงโครนัสและพิสูจน์ความถูกต้องได้อาจเป็นไปได้ว่าการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์แบบไม่โต้ตอบเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการพิสูจน์คำกล่าวอ้างของคุณต่อผู้คนจำนวนมากโดยไม่ต้องเพิ่มทรัพยากรและค่าใช้จ่าย

ชื่อระดับแรก

05.

ความเสี่ยงของการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์

แม้ว่าการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์จะมีประสิทธิภาพและทำซ้ำ แต่ก็มีข้อบกพร่องดังต่อไปนี้:

• ไม่รับประกัน 100% ว่าข้อมูลเป็นจริง:แม้ว่าผู้พิสูจน์จะมีความเป็นไปได้ต่ำมากที่จะผ่านการพิสูจน์เมื่อโกหก ZKP ไม่สามารถรับประกันได้ว่าข้อความนั้นถูกต้อง 100% ความน่าจะเป็นที่ตัวตรวจสอบความถูกต้องโกหกจะลดลงในการวนซ้ำแต่ละครั้ง แต่จะไม่สามารถเข้าถึงศูนย์ได้ ดังนั้น การพิสูจน์ด้วยความรู้เป็นศูนย์จึงไม่ใช่การพิสูจน์ในแง่คณิตศาสตร์ที่เป็นไปตามตรรกะทางคณิตศาสตร์อย่างเคร่งครัด มันคือ ความน่าจะเป็น มากกว่า เชิงกำหนด

• ความเข้มของการคำนวณ:ชื่อระดับแรก

06.

การประยุกต์ใช้ระบบความรู้เป็นศูนย์

ชื่อเรื่องรอง

ตัวอย่างง่ายๆ: การเช่าอพาร์ตเมนต์

คู่สามีภรรยาต้องการเช่าอพาร์ทเมนต์ และตัวแทนอสังหาริมทรัพย์จำเป็นต้องดำเนินการตรวจสอบเครดิตของผู้เช่า โดยกำหนดให้ผู้เช่าต้องให้ข้อมูล เช่น ใบแจ้งยอดธนาคาร หลักฐานแสดงรายได้ และหมายเลขประกันสังคม

แต่เนื่องจากผู้เช่าเพิ่งพบกับตัวแทนอสังหาริมทรัพย์ เขาไม่คิดว่าอีกฝ่ายจะปกป้องความเป็นส่วนตัวของเขาอย่างเหมาะสม ตามปกติแล้ว คุณไม่ต้องการให้ตัวแทนอสังหาริมทรัพย์และทีมของบริษัทเห็นสถานการณ์ทางการเงินโดยละเอียดของคุณ โดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้เช่าไม่สามารถแน่ใจได้ว่าระบบข้อมูลของตัวแทนอสังหาริมทรัพย์มีความปลอดภัยเพียงพอที่จะรับประกันว่าแฮ็กเกอร์จะไม่ได้รับข้อมูลหรือไม่

ในขณะนี้สามารถนำแนวคิดของความรู้ที่เป็นศูนย์มาแก้ปัญหาข้างต้นได้

สมมติว่าค่าเช่าอพาร์ทเมนท์ต่อเดือนอยู่ที่ 1,000 ดอลลาร์ ตามข้อกำหนดของคนกลาง ผู้เช่าต้องพิสูจน์ว่ารายได้ของเขาอย่างน้อย 40 เท่าของค่าเช่าต่อเดือนจึงจะมีสิทธิ์เช่าอพาร์ทเมนท์ได้ วิธีทดสอบผู้เช่ามีดังนี้

คนกลางตั้งค่ากล่องจดหมาย 10 กล่องที่ทำเครื่องหมายด้วยจำนวนเต็ม 10 รายการตั้งแต่ $10,000 ถึง $100,000 และกล่องจดหมายแต่ละกล่องจะมีรหัสและช่อง ขณะที่วางกล่องจดหมายทั้ง 10 กล่องไว้ในห้อง นายหน้าได้ทำลายกุญแจของกล่องจดหมายทั้ง 9 ใบ และรับกุญแจเพียงดอกเดียวสำหรับกล่องจดหมายมูลค่า 40,000 ดอลลาร์

หลังจากที่คนกลางออกจากห้องไปแล้ว ผู้เช่าก็เดินเข้าไปในห้องพร้อมกระดาษ 10 แผ่น และทำเครื่องหมาย "+" หรือ "-" บนกระดาษว่าจำนวนกล่องจดหมายแต่ละกล่องมากหรือน้อยกว่าทรัพย์สินจริงของเขา และวาง สลิปจะอยู่ในกล่องจดหมายที่เกี่ยวข้อง สมมติว่ารายได้ต่อปีของผู้เช่าคือ 75,000 ดอลลาร์ ดังนั้นพวกเขาจึงใส่สลิป "+" ใน 7 ข้อความแรกและ "-" ในกล่องจดหมายสามกล่องสุดท้ายตลอดกระบวนการ

ชื่อเรื่องรอง

ตัวอย่างที่ซับซ้อนมากขึ้น

ความเป็นส่วนตัวของบล็อกเชน

ในโลกของ cryptocurrencies การโต้ตอบที่กล่าวถึงข้างต้นเป็นไปได้ ปัจจุบันมีหลายโครงการที่ใช้ ZKP เพื่อพิสูจน์คะแนนเครดิตของเทรดเดอร์ นอกจากนี้ยังมีโครงการต่างๆ ที่สร้างแพลตฟอร์มใหม่สำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปสำหรับสินทรัพย์และธุรกรรมที่เน้น ZKP คนอื่นๆ ยังคงมุ่งเน้นไปที่การนำความเป็นส่วนตัวบน ZKP มาสู่ Ethereum Vitalik ผู้ก่อตั้ง Ethereum เชื่อว่า: "การพิสูจน์ด้วยความรู้เป็นศูนย์เป็นโซลูชั่นความเป็นส่วนตัวที่ทรงพลังที่สุด แม้ว่าเทคโนโลยีนี้จะใช้งานยากที่สุด แต่ก็มีผลดีที่สุดในการปกป้องความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของเครือข่าย Ethereum"

ความโปร่งใสของบล็อกเชนสาธารณะ เช่น Bitcoin และ Ethereum ช่วยให้การทำธุรกรรมสามารถตรวจสอบได้แบบสาธารณะ อย่างไรก็ตาม มันยังหมายถึงความเป็นส่วนตัวเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย การพิสูจน์ความรู้ที่ไม่มีความรู้สามารถนำความเป็นส่วนตัวมาสู่บล็อกเชนสาธารณะได้มากขึ้น ตัวอย่างเช่น Zcash สกุลเงินดิจิทัลเป็นการดำเนินโครงการครั้งแรกของ zk-SNARKs ซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์แบบไม่โต้ตอบที่สามารถให้ความเป็นส่วนตัวที่แข็งแกร่งที่สุด

นวัตกรรมเหล่านี้สัญญาว่าจะเปิด cryptocurrencies และแอปพลิเคชันให้กับผู้ใช้ที่เคยอยู่นอกโลกของ cryptoธุรกิจต่างๆ ไม่ได้ใช้ Stablecoins ในปัจจุบันเพื่อดำเนินการบัญชีเงินเดือนระหว่างประเทศ แม้ว่าพวกเขาจะมีประสิทธิภาพมากกว่าการโอนเงินผ่านธนาคาร และสถาบันการเงินหลายแห่งก็ไม่แสวงหาผลกำไรในตลาดที่ร่ำรวยและให้ผลตอบแทนสูงสำหรับโปรโตคอลทางการเงินแบบกระจายอำนาจเหตุผลสำคัญสำหรับสิ่งนี้คือบริษัทเหล่านี้ไม่สามารถเผยแพร่ข้อมูลทางการเงินและประวัติการทำธุรกรรมบนอินเทอร์เน็ตได้ และพวกเขาต้องกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

เหตุใดธุรกิจเหล่านี้จึงไม่ใช้บางอย่างเช่น Zcash หรือ Stablecoin ที่เน้นความเป็นส่วนตัว? เพราะ,นอกจากกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยของข้อมูลแล้ว องค์กรเหล่านี้ยังกังวลเกี่ยวกับการปฏิบัติตามข้อกำหนดอีกด้วยพวกเขาไม่สามารถใช้สิ่งที่อยู่ในขอบเขตความเป็นส่วนตัวมาโดยตลอดเพราะพวกเขาไม่มีรายงานการตรวจสอบเพื่อพิสูจน์ว่าพวกเขากำลังชำระเงินให้กับคู่สัญญาที่รู้จักและไม่ใช่นักแสดงหรือกลุ่มผู้ก่อการร้ายที่ถูกลงโทษ

สิ่งที่เจ๋งที่สุดเกี่ยวกับ ZKP ที่ได้รับการพัฒนาในปัจจุบันก็คือพวกเขาไม่เพียงมีคุณลักษณะความเป็นส่วนตัวเท่านั้น แต่ยังสนับสนุนการเปิดเผยข้อมูลแบบเลือกอีกด้วยดังนั้น ตอนนี้คุณสามารถจินตนาการถึงผลิตภัณฑ์ Stablecoin ที่ตอบสนองความต้องการด้านข้อมูลและการปฏิบัติตามข้อกำหนดของบริษัทต่างๆ ได้ ผู้ออกสามารถมีเส้นทางการตรวจสอบที่สมบูรณ์และสามารถตรวจสอบการปฏิบัติตามได้ ปรากฏว่าพวกเขาโอนเงินระหว่างบัญชีที่ไม่ระบุชื่อด้วยความเป็นส่วนตัวอย่างสมบูรณ์

การขยายตัวของบล็อกเชน

นอกเหนือจากการใช้งานเพื่อความเป็นส่วนตัวและการเปิดเผยข้อมูลแบบเลือกแล้ว ระบบพิสูจน์ความรู้ที่ไม่มีศูนย์ยังถูกนำมาใช้เพื่อปรับขนาดบล็อกเชนด้วย

ปัญหาสำคัญของ blockchain scaling ก็คือ เมื่อเวลาผ่านไป จำนวนข้อมูลที่จัดเก็บไว้ใน blockchain จะมีจำนวนมหาศาล บล็อกเชนคือบัญชีแยกประเภทที่ตรวจสอบได้แบบสาธารณะซึ่งบันทึกทุกสิ่งที่เกิดขึ้นกับสกุลเงินดิจิทัล ดังนั้น หากคุณต้องการตรวจสอบความถูกต้องของบัญชีแยกประเภท คุณต้องซิงค์คอมพิวเตอร์ของคุณกับบัญชีแยกประเภททั้งหมด ย้อนกลับไปยังการทำธุรกรรมครั้งแรก สำหรับผู้ใช้ทั่วไปหลายๆ คน ความต้องการหน่วยความจำและแบนด์วิธในการทำเช่นนี้นั้นสูงเกินห้ามใจ

Blockchain ใช้ ZKP เพื่อแก้ปัญหานี้ ประวัติการทำธุรกรรมทั้งหมดสามารถบีบอัดเป็นหลักฐานเดียวได้ และจำเป็นต้องตรวจสอบหลักฐานเท่านั้น ไม่ใช่บัญชีแยกประเภททั้งหมด หลักฐานมีขนาดไม่เกินสองสามทวีตและสามารถทำได้ด้วยฮาร์ดแวร์ของทุกคน

ZKP ยังเป็นเครื่องมือสำคัญในการปรับขนาด Ethereum

Eli Ben Sasson ผู้ร่วมก่อตั้งทีม StarkWare ผู้ให้บริการเทคโนโลยีการขยายบล็อกเชน เป็นศาสตราจารย์อาวุโสที่ Israel Institute of Technology และเป็นนักวิทยาศาสตร์ผู้ก่อตั้ง Zcash เขาคิดค้นเทคโนโลยี zkRollup โดยอาศัย zk STARK (การพิสูจน์แบบไม่โต้ตอบ) เพื่อแก้ปัญหาการขยายตัวของ Ethereum ปรับปรุงปริมาณงานของ Ethereum และลดค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรม zkRollups ช่วยลดภาระของเนื้อหาที่ต้องมีอยู่โดยตรงในบัญชีแยกประเภทของบล็อกเชน โดยแทนที่ข้อมูลทั้งหมดที่ก่อนหน้านี้จำเป็นต้องอยู่บนเชนด้วยข้อมูลพิสูจน์ที่ถูกกว่าและเบากว่า

ในขณะที่นวัตกรรมส่วนใหญ่เกี่ยวกับ ZKP ได้รับการบุกเบิกในด้านสกุลเงินดิจิทัล และแหล่งที่มาของเงินทุนส่วนใหญ่สำหรับนวัตกรรมนี้ ผลกระทบและการใช้งานของมันนั้นกว้างกว่ามาก

แอปพลิเคชันที่ไม่ใช่บล็อกเชน

คลาวด์คอมพิวติ้ง:การเงิน:

การเงิน:ในปี 2560 ING Bank (International Nederlanden Group หรือที่เรียกว่า ING) ซึ่งมีลูกค้าในกว่า 40 ประเทศ ใช้วิธี ZKP เพื่อให้ลูกค้าพิสูจน์ว่าหนึ่งในตัวบ่งชี้ของพวกเขาตรงตามข้อกำหนด ตัวอย่างเช่น ผู้ขอจำนองสามารถแสดงให้เห็นว่ารายได้ของพวกเขาอยู่ในช่วงที่กำหนดโดยไม่ต้องเปิดเผยเงินเดือนที่แน่นอน หนึ่งปีต่อมา ING ได้พัฒนาโซลูชันความเป็นส่วนตัวไปอีกขั้นโดยการตรวจสอบไม่เพียงแต่ตัวเลขเท่านั้น แต่ยังรวมถึงข้อมูลประเภทอื่นๆ เช่น ธนาคารสามารถตรวจสอบได้ว่าลูกค้าใหม่อาศัยอยู่ในประเทศในสหภาพยุโรปหรือไม่ โดยลูกค้าไม่จำเป็นต้องเปิดเผยว่าตนอาศัยอยู่ที่ประเทศใด ใน.

โหวตออนไลน์:การลงคะแนนออนไลน์ต้องเป็นไปตามข้อกำหนดหลายประการเพื่อให้ได้ความปลอดภัยในระดับเดียวกันหรือสูงกว่าการลงคะแนนแบบกระดาษแบบดั้งเดิม ข้อกำหนดเหล่านี้ส่วนใหญ่มาจากสี่ด้าน: (โดยผู้ลงคะแนน) การรับรองความถูกต้อง ความซื่อสัตย์ ความเป็นส่วนตัว และการตรวจสอบได้ ZKP อนุญาตให้ผู้ลงคะแนนลงคะแนนโดยไม่เปิดเผยตัวตน ในลักษณะที่พวกเขาสามารถยืนยันความถูกต้องของกระบวนการ ตรวจสอบว่าคะแนนเสียงของพวกเขารวมอยู่ในการนับครั้งสุดท้าย และตรวจสอบให้แน่ใจว่าไม่มีการโกงการลงคะแนนเกิดขึ้นในระหว่างกระบวนการนับ

การเรียนรู้ของเครื่อง:ในกระบวนการฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง นอกจากการให้ข้อมูลจำนวนมากแล้ว ยังจำเป็นต้องตอบคำถามว่า "ผลลัพธ์ของโมเดลของฉันน่าเชื่อถือหรือไม่" วิธีที่ง่ายที่สุดคือบันทึกขั้นตอนการคำนวณทั้งหมดและดำเนินการตรวจสอบย้อนกลับของ "การหักเงินย้อนหลัง" แม้ว่าในทางทฤษฎีจะเป็นไปได้ แต่ในทางปฏิบัติ กระบวนการตรวจสอบประเภทนี้ไม่เพียงแต่มีปริมาณงานมากเท่านั้น แต่ยังลดความสามารถในการถ่ายโอนของโมเดลที่ใช้งานอยู่ เนื่องจากเมื่อมีการป้อนข้อมูลใหม่เข้ามาเกี่ยวข้อง กระบวนการนี้จะต้องดำเนินการเพียงครั้งเดียว ซึ่งไม่ใช่ เอื้อต่อเครื่อง ขนาดใหญ่ popularization และการประยุกต์ใช้การเรียนรู้และยังมีความเสี่ยงของการรั่วไหลของข้อมูลและการรั่วไหลของรูปแบบอัลกอริทึม ดร. Zhang Yupeng จาก Texas State University ชี้ให้เห็นในบทความเมื่อปีที่แล้วว่าการพิสูจน์ความรู้ที่ไม่มีความรู้ยังสามารถนำมาใช้ในกระบวนการฝึกอบรมของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งสามารถตรวจสอบผลลัพธ์บางอย่างได้รวดเร็วยิ่งขึ้นบนพื้นฐานของการปกป้องข้อมูลฐานข้อมูลและอัลกอริทึม แบบจำลอง ผลลัพธ์ถูกต้องและน่าเชื่อถือหรือไม่

การลดอาวุธนิวเคลียร์:การสาธิตการทดลองครั้งแรกของการพิสูจน์ฟิสิกส์แบบไม่มีความรู้ ซึ่งช่วยให้ผู้ตรวจสอบยืนยันว่าวัตถุนั้นเป็นอาวุธนิวเคลียร์หรือไม่โดยไม่ต้องบันทึก แบ่งปัน หรือเปิดเผย ดำเนินการที่ห้องปฏิบัติการฟิสิกส์พรินซ์ตันพลาสมาฟิสิกส์ (PPPL) ของกระทรวงพลังงานสหรัฐ (DOE) ) ในปี 2559 งานลับภายใน.

......

นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็ก ๆ น้อย ๆ ของความเป็นไปได้นับไม่ถ้วนแต่บางครั้งความเป็นจริงอาจน้อยกว่าที่คาดไว้มากในระยะสั้น ท้ายที่สุด มีความท้าทายด้านเทคนิค เศรษฐกิจ และสังคมที่รุนแรงที่ต้องแก้ไข และหนทางยังอีกยาวไกล