ภาพรวมของแนวทางการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์: โครงสร้างพื้นฐาน เครือข่าย และแอปพลิเคชัน

ผู้เขียนต้นฉบับ:Jonathan King

การรวบรวมต้นฉบับ: Deep Chao TechFlow

เทคโนโลยี Zero-Knowledge Proof (ZKP) ได้กลายเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในด้านการเข้ารหัส บทความนี้จะเจาะลึกถึงหลักการสำคัญ การใช้งานจริงของเทคโนโลยีพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ และผลกระทบต่อความสามารถในการปรับขนาดบล็อกเชน แอปพลิเคชันที่รักษาความเป็นส่วนตัว และการทำงานร่วมกันที่ไร้ความน่าเชื่อถือ เนื่องจากการลงทุนในเทคโนโลยีนี้ยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในปี 2566 การพิสูจน์ความรู้แบบ Zero-Knowledge ไม่เพียงแต่ได้รับการพัฒนาในทางทฤษฎีเท่านั้น แต่ยังแสดงให้เห็นถึงโอกาสในการนำไปใช้อย่างกว้างขวางในทางปฏิบัติอีกด้วย เราจะดำเนินการวิเคราะห์เชิงลึกของระบบนิเวศที่ปราศจากความรู้จากสามระดับ: โครงสร้างพื้นฐาน เครือข่าย และแอปพลิเคชัน และเปิดเผยว่าจะเปิดยุคใหม่ของเทคโนโลยีบล็อกเชนได้อย่างไร

สรุป

• Zero-Knowledge Proof (ZKP) และเทคโนโลยีอนุพันธ์ถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในด้านการเข้ารหัส และส่วนใหญ่ได้รับการยกย่องว่าเป็นเป้าหมายสูงสุดของแนวคิดการออกแบบบล็อกเชน

• ในปัจจุบัน การพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์กำลังเกิดขึ้นมากขึ้นเรื่อยๆ ในฐานะโซลูชันที่มีแนวโน้มสำหรับปัญหาที่ยังไม่ได้รับการแก้ไขใน web3 รวมถึงความสามารถในการปรับขนาดบล็อคเชน แอปพลิเคชันที่รักษาความเป็นส่วนตัว และการทำงานร่วมกันที่ไร้ความน่าเชื่อถือ

• ในปี 2566 จะมีการลงทุนมากกว่า 400 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในเทคโนโลยีที่ไม่มีความรู้ โดยเน้นไปที่ความสามารถในการปรับขนาดของชั้นโปรโตคอล Ethereum L1/L2 โครงสร้างพื้นฐานที่เกิดขึ้นใหม่และเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา

• เขตข้อมูลศูนย์ความรู้สามารถแบ่งออกเป็นสามระดับ:

1) โครงสร้างพื้นฐาน เช่น เครื่องมือ/ฮาร์ดแวร์สำหรับการสร้างโปรโตคอล/แอปพลิเคชัน นอกเหนือจากความรู้พื้นฐานแบบศูนย์ความรู้

2) เครือข่าย นั่นคือ โปรโตคอล L1/L2 ที่ใช้ระบบพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์

3) การใช้งาน เช่น ผลิตภัณฑ์สำหรับผู้ใช้ปลายทางที่ใช้กลไกความรู้เป็นศูนย์

แม้ว่าระบบนิเวศที่ไม่มีความรู้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่การพัฒนาอย่างรวดเร็วของระบบนิเวศนั้นสัญญาว่าจะนำมาซึ่งยุคใหม่ของโซลูชันบล็อกเชนที่ปลอดภัย เป็นส่วนตัว และปรับขนาดได้

แนะนำ

Zero-Knowledge Proofs (ZKP) และเทคโนโลยีอนุพันธ์ถูกมองว่าเป็นเป้าหมายสูงสุดของการออกแบบบล็อกเชน โดยเฉพาะอย่างยิ่งการจัดหาโซลูชันที่ต้องใช้สมมติฐานที่เชื่อถือได้เพียงเล็กน้อยเมื่อตรวจสอบข้อมูลสำหรับแอปพลิเคชันออนไลน์ หัวใจหลักของการพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์คือเทคนิคการเข้ารหัสที่ช่วยให้ฝ่ายหนึ่ง (เช่น ผู้พิสูจน์) แสดงอีกฝ่ายหนึ่ง (เช่น ผู้ตรวจสอบ) ​​ว่าการคำนวณนั้นถูกต้องโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลพื้นฐานใด ๆ ที่ใช้ในการสร้าง การคำนวณ การพิสูจน์ความรู้แบบ Zero-Knowledge ถือกำเนิดขึ้นในปี 1985 ได้พัฒนาจากทฤษฎีไปสู่การใช้งานจริง โดยเอาชนะความล่าช้าหลายทศวรรษด้วยความก้าวหน้าล่าสุดในด้านเครื่องมือซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์

ปัจจุบัน การพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์นำเสนอโซลูชั่นที่มีแนวโน้มสำหรับความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของ Web3 ได้แก่:

• ความสามารถในการปรับขนาดบล็อคเชน: หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดที่ Ethereum L1 เผชิญคือความสามารถในการปรับขนาด อย่างไรก็ตาม การถือกำเนิดของเครือข่าย L2 ทำให้การทำธุรกรรมเร็วขึ้นและถูกลง โดยไม่กระทบต่อความปลอดภัยหรือการกระจายอำนาจของ Ethereum แม้ว่าการยกเลิกในแง่ดีจะยังคงรักษาความโดดเด่นไว้ได้เนื่องจากมีความเข้ากันได้สูงกับ EVM และความเป็นมิตรของนักพัฒนา แต่การนำ ZK Rollup มาใช้ก็เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง การพิสูจน์ความรู้แบบ Zero-Knowledge ช่วยสรุปการคำนวณที่ซับซ้อนแบบออฟไลน์ ซึ่งช่วยปรับปรุงการออกแบบ L2 เพื่อการตรวจสอบและการชำระบัญชีแบบออนไลน์ที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

• แอปพลิเคชันรักษาความเป็นส่วนตัว: จนถึงปัจจุบัน การทำงานเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวในบล็อกเชนนั้นส่วนใหญ่ถูกจำกัดอยู่เพียงการซ่อนธุรกรรม อย่างไรก็ตาม นักวิจัยกำลังค่อยๆ ทำงานเพื่อให้บรรลุถึงการไม่เปิดเผยตัวตนและการรักษาความลับของธุรกรรมบนบล็อกเชนสาธารณะโดยสมบูรณ์ ที่สำคัญ แนวคิดการคุ้มครองความเป็นส่วนตัวแบบใหม่ที่ใช้ประโยชน์จาก ZKP กำลังเกิดขึ้นโดยมีจุดประสงค์เพื่อทำลายการแลกเปลี่ยนระหว่างการปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้และการบรรลุการปฏิบัติตามข้อกำหนด (เช่น การบล็อกกิจกรรมที่ผิดกฎหมาย)

• การทำงานร่วมกันที่ไม่น่าเชื่อถือ: โปรโตคอลการทำงานร่วมกันของบล็อคเชนที่มีอยู่นั้นอาศัยระบบที่เชื่อถือได้ (เช่น ชุดตรวจสอบ multisig หรือชุดตรวจสอบสิ่งจูงใจ) การพิสูจน์ความรู้แบบ Zero-Knowledge สามารถช่วยแทนที่สมมติฐานความน่าเชื่อถือทางเศรษฐกิจแบบเข้ารหัสด้วยการรับประกันแบบเข้ารหัส เปิดทางไปสู่การสื่อสารข้ามสายโซ่ที่ปลอดภัยและแข็งแกร่งยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม ในบรรดาแอปพลิเคชันหลักของ ZKP ความสามารถในการทำงานร่วมกันถือเป็นสิ่งสำคัญที่สุด

ตามข้อมูลจาก Messari จะมีการลงทุนมากกว่า 400 ล้านเหรียญสหรัฐในสาขาการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ในปี 2566 โดยเน้นที่ความสามารถในการปรับขนาดของเลเยอร์ L1/L2 ของ Ethereum และโครงสร้างพื้นฐานของนักพัฒนาที่พิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ที่เกิดขึ้นใหม่ แม้ว่าการพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์จะค่อนข้างใหม่ แต่ระบบนิเวศที่เติบโตอย่างรวดเร็วของพวกมันถือเป็นการรวมตัวกันของแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันบล็อกเชนที่ปลอดภัย เป็นส่วนตัว และปรับขนาดได้มากขึ้น เมื่อคำนึงถึงกรอบการทำงานนี้แล้ว เรามาดูโลกของการพิสูจน์ความรู้แบบไม่มีชั้นแบบแบ่งชั้นให้ละเอียดยิ่งขึ้น สำรวจผู้เล่นคนสำคัญและแนวคิดที่เกิดขึ้นใหม่

โครงสร้างพื้นฐาน

การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ทุกรูปแบบจะต้องเขียนในภาษาของวงจรเลขคณิต ซึ่งมีความสามารถในการแสดงออกที่จำกัด และมีความซับซ้อนมากในการแปลงฟังก์ชันบล็อกเชนส่วนใหญ่ให้อยู่ในรูปแบบวงจร ข้อจำกัดของเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาและฮาร์ดแวร์ขั้นสูงหมายความว่ากรณีการใช้งานจริงสำหรับความรู้เป็นศูนย์เพิ่งเริ่มพัฒนาเมื่อไม่นานมานี้ ในปัจจุบัน เราเห็นการเกิดขึ้นของระบบและเครื่องมือต่างๆ ที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโปรโตคอลและแอปพลิเคชันบนโครงสร้างพื้นฐานการเข้ารหัสลับที่ไม่มีความรู้

เฟรมเวิร์กและเครื่องมือการเขียนโปรแกรม: ภาษาเฉพาะโดเมน (DSL) เช่น Leo, Noir, Cairo และ o1.js ถูกนำมาใช้เพื่อพัฒนาซอฟต์แวร์ที่พิสูจน์ได้ในระบบนิเวศ L1/L2 ที่เฉพาะเจาะจง (เช่น Aleo, Aztec, Starkware และ Mina ตามลำดับ) กรอบการเขียนโปรแกรมสำหรับโปรแกรมที่ไม่มีความรู้ นอกจากนี้ เฟรมเวิร์กทั่วไป เช่น Elusiv และ Hinkal กำลังเกิดขึ้นโดยมีจุดประสงค์เพื่อให้นักพัฒนาสามารถกำหนดเกณฑ์เฉพาะ เพื่อให้สามารถปกปิดข้อมูลธุรกรรมแบบออนไลน์ได้ แต่ตรวจสอบโดยใช้การพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์ การนำเฟรมเวิร์กเหล่านี้ไปใช้คาดว่าจะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากความต้องการจากนักพัฒนาที่มีศักยภาพและผู้ใช้ปลายทางสำหรับแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยความรู้เป็นศูนย์เพิ่มมากขึ้น

ตัวประมวลผลร่วมแบบ Zero-knowledge: ตัวประมวลผลร่วมแบบ Zero-knowledge ช่วยให้นักพัฒนามีความสามารถในการประมวลผลนอกเครือข่ายที่คุ้มค่าและไว้วางใจได้ ขณะเดียวกันก็ขจัดความจำเป็นที่นักพัฒนาจะต้องจัดการกับส่วนประกอบที่ซับซ้อนซึ่งเกี่ยวข้องกับความรู้เป็นศูนย์ในสแต็กเทคโนโลยี ทีมเช่น RiscZero, Axiom และ Herodotus มอบแพลตฟอร์มการประมวลผลที่ตรวจสอบได้ซึ่งสร้างการพิสูจน์เพื่อพิสูจน์การดำเนินการและความถูกต้องของโปรแกรมที่กำหนดเอง หรือเปิดใช้งานสัญญาอัจฉริยะเพื่อจัดเก็บ เข้าถึง และตรวจสอบข้อมูลออนไลน์ในอดีตโดยไม่ต้องเพิ่มสมมติฐานความน่าเชื่อถือเพิ่มเติม เมื่อเวลาผ่านไป โปรเซสเซอร์ร่วมที่ไม่มีความรู้จะกลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับแอปพลิเคชันออนไลน์ขั้นสูงที่เพิ่มมากขึ้น

เครือข่าย/ตลาดพิสูจน์อักษร: ปัจจุบัน เครือข่ายและโปรโตคอลที่ไม่มีความรู้ส่วนใหญ่อาศัยกระบวนการพิสูจน์แบบรวมศูนย์ ในขณะที่การนำความรู้แบบเป็นศูนย์ค่อยๆ เติบโตขึ้น เราคาดหวังว่าทีมต่างๆ จะพยายามกระจายอำนาจชั้นการพิสูจน์ของตนเพื่อเพิ่มความมีชีวิตชีวาและการต่อต้านการเซ็นเซอร์ เครือข่ายและตลาดที่มีการพิสูจน์อักษรที่เกิดขึ้นใหม่ เช่น =nil; Foundation, RiscZero, Gevulot และ Lumoz เสนอบริการที่ออกแบบมาเพื่อให้แอปพลิเคชันสามารถจ้างกลไกการพิสูจน์จากภายนอกให้กับผู้ปฏิบัติงานที่เป็นบุคคลที่สาม

การเร่งด้วยฮาร์ดแวร์: เนื่องจากการสร้างหลักฐานที่ไม่มีความรู้ต้องใช้คณิตศาสตร์จำนวนมาก จึงมีค่าใช้จ่ายสูงและต้องใช้การคำนวณมาก อย่างไรก็ตาม เราเห็นความก้าวหน้าที่สำคัญในการใช้ฮาร์ดแวร์พิเศษ เช่น field-programmable gate arrays (FPGA) และวงจรรวมเฉพาะแอปพลิเคชัน (ASIC) ที่ช่วยปรับปรุงเวลาในการสร้างหลักฐานและการตรวจสอบ ผู้ให้บริการฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง เช่น Ingonyama, Cysic และ Fabric อยู่ในระดับแนวหน้าในการจัดหา FPGA และ ASIC สำหรับระบบป้องกัน ZK และเราคาดหวังว่านวัตกรรมและการลงทุนในการออกแบบฮาร์ดแวร์ ZK จะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในอนาคต

โครงสร้างพื้นฐานของห่วงโซ่แอปพลิเคชัน: ผู้ให้บริการแบบ Rollup-as-a-Service (RaaS) เช่น Spire, ProtoKit และ Lumoz มอบเครื่องมือที่ใช้โค้ดน้อยสำหรับการสร้าง การทดสอบ และการปรับใช้แอปพลิเคชันทั่วไปหรือเฉพาะเจาะจงที่ใช้ประโยชน์จากกลไกการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ ห่วงโซ่ L2/L3 ของแอปพลิเคชัน ซีเควนเซอร์ เช่น Espresso, Radius และ Madara จัดเตรียมโครงสร้างพื้นฐานเพื่อรับธุรกรรมของผู้ใช้ กำหนดคำสั่งซื้อ และเผยแพร่บล็อกไปยังฉันทามติ L1 และชั้นความพร้อมใช้งานของข้อมูล เราเชื่อว่าความสามารถในการปรับขนาด Ethereum รุ่นต่อไปจะได้รับการขับเคลื่อนโดยสแต็กสะสม L2 แบบโมดูลาร์ ซึ่งมีแนวโน้มที่จะสร้างความต้องการให้กับผู้ให้บริการเหล่านี้ในระยะสั้นถึงระยะกลาง

ความสามารถในการทำงานร่วมกันและการเชื่อมโยง: ระบบเชื่อมโยงลดความน่าเชื่อถือลงมากขึ้น เนื่องจากการพึ่งพามนุษย์ (เช่น ชุดลายเซ็นหลายลายเซ็นหรือชุดเครื่องมือตรวจสอบความถูกต้องแบบจูงใจ) จะลดลง และแทนที่ด้วยความไว้วางใจในโค้ด (เช่น ไคลเอ็นต์แบบ light, รีเลย์ และการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์) ทีมเช่น Polyhedra, Lambda Class และ Polymer Labs กำลังสำรวจหัวข้อนี้ ในบรรดาการใช้งานหลักๆ ของการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ การทำงานร่วมกันถือเป็นสิ่งสำคัญที่สุด แต่เมื่อการเข้าถึงสิ่งอำนวยความสะดวกที่ไม่มีความรู้เร่งขึ้น เราคาดว่าจะเห็นนวัตกรรมมากขึ้นในการเชื่อมโยงแนวคิดการออกแบบ

การเรียนรู้ของเครื่องแบบไม่มีความรู้ (ZKML): ZKML เป็นสาขาที่ล้ำสมัยในการเข้ารหัสที่เน้นไปที่การใช้การพิสูจน์ความรู้แบบไม่มีศูนย์เพื่อพิสูจน์ความถูกต้องของการอนุมานแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องแบบออนไลน์ (ML) ด้วยการเพิ่มความสามารถ ML สัญญาอัจฉริยะสามารถมีความเป็นอิสระและไดนามิกมากขึ้น ช่วยให้พวกเขาสามารถตัดสินใจโดยอิงตามข้อมูลออนไลน์แบบเรียลไทม์ และปรับให้เข้ากับสถานการณ์ที่หลากหลาย รวมถึงสถานการณ์ที่อาจไม่คาดคิดเมื่อสร้างสัญญาครั้งแรก . ทีมงานอย่าง Modulus Labs, Giza และ Zama กำลังบุกเบิกกรณีการใช้งาน ZKML ที่ไม่เหมือนใคร ซึ่งอาจให้ความสมดุลในการเสริมฤทธิ์กันที่มีแนวโน้มที่จุดบรรจบกันของ AI และการเข้ารหัส

เครือข่าย

บล็อกเชนบางตัวเผชิญกับข้อจำกัดในการจัดการปริมาณธุรกรรมที่สูง ส่งผลให้เวลาการทำธุรกรรมช้าลงและต้นทุนเพิ่มขึ้นในช่วงที่มีความต้องการสูงสุด นอกจากนี้ บล็อกเชนยอดนิยม เช่น Bitcoin, Ethereum และ Solana ยังถูกสร้างขึ้นบนบัญชีแยกประเภทสาธารณะแบบเปิด แต่การขาดความเป็นส่วนตัวทำให้เกิดความกังวลในหมู่ผู้เล่นกระแสหลักเกี่ยวกับการรักษาความลับของธุรกรรมและการไม่เปิดเผยตัวตนโดยสมบูรณ์ เครือข่าย L1 และ L2 ใหม่กำลังเกิดขึ้นซึ่งใช้โครงสร้างพื้นฐานที่พิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์เพื่อแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับความสามารถในการปรับขนาดบล็อคเชนและความเป็นส่วนตัวบนเชน

L1 ที่มุ่งเน้นความเป็นส่วนตัว: เครือข่าย L1 ที่เกิดขึ้นใหม่ เช่น Aleo, Mina และ IronFish มอบความสามารถสัญญาอัจฉริยะที่ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวเป็นหลัก โดยอิงจากการพิสูจน์ความรู้ที่ไม่มีศูนย์ เพื่อมอบความเป็นส่วนตัวระดับแอปพลิเคชันสำหรับแอปพลิเคชันที่กระจายอำนาจภายในระบบนิเวศที่เกี่ยวข้อง เครือข่าย L1 เช่น Fhenix และ Inco ใช้การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิก (FHE) อย่างสมบูรณ์ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนสัญญาอัจฉริยะส่วนตัวและดำเนินการคำนวณนอกเหนือจากข้อมูลที่เข้ารหัส ทำให้ธุรกรรมไม่เปิดเผยตัวตนและรักษาความลับได้อย่างสมบูรณ์ เนื่องจาก L1 ที่กล่าวมาข้างต้นจำนวนมากใช้งาน testnet ที่สร้างแรงจูงใจ และต้องการให้นักพัฒนาเรียนรู้ภาษาการเขียนโปรแกรมใหม่ สัญญาณของการนำไปใช้ในวงกว้างและการจับคุณค่าอาจต้องใช้เวลา 1-2 ปี

ZK-EVM: ZK-EVM ใช้การพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์เพื่อพิสูจน์การดำเนินการของธุรกรรมที่คล้ายกับ Ethereum ด้วยการเข้ารหัส ZK-EVM ประเภทต่างๆ เช่น zkSync Era, Polygon zkEVM, Linea, Scroll และ Taiko มีการออกแบบที่แตกต่างกันระหว่างความเข้ากันได้และประสิทธิภาพของ EVM (เช่น เวลาพิสูจน์การสร้าง) เราคาดหวังนวัตกรรมอย่างต่อเนื่องในพื้นที่นี้เพื่อปรับขนาดการสะสม ZK ที่ใช้ Ethereum และ Ethereum

ZK-Rollup: Zero-Knowledge Rollup คือโซลูชันการปรับขนาด L2 ที่ย้ายการคำนวณแบบออฟไลน์ และใช้การพิสูจน์ความรู้แบบ Zero-Knowledge เพื่อพิสูจน์สถานะการเปลี่ยนแปลงแบบออนไลน์ ZK-rollups เช่น Aztec มอบ กลไกความเป็นส่วนตัวที่เหนือกว่า Ethereum ที่ออกแบบมาเพื่อเข้ารหัสข้อมูลธุรกรรมในขณะที่รับประกันว่าต้นทุนยังคงต่ำ Zeko เป็นสแต็ก ZK-rollup ที่กำลังจะเปิดตัวซึ่งสร้างขึ้นบน Mina ซึ่งช่วยให้แอปพลิเคชันสามารถตรวจสอบและเขียนข้อมูลร่วมกันแบบเรียกซ้ำได้ ในขณะที่ ImmutableX และ LayerN เป็น ZK rollups เฉพาะแอปพลิเคชันที่กำหนดเป้าหมายการเล่นเกมและกรณีการใช้งาน DeFi ประสิทธิภาพสูงตามลำดับ แม้ว่าการโรลอัพที่มองโลกในแง่ดีจะมีสัดส่วนประมาณ 90% ของส่วนแบ่งตลาด L2 ทั้งหมด แต่ความต้องการ ZK-rollup ก็คาดว่าจะเพิ่มขึ้นเนื่องจากเทคโนโลยีพื้นฐานจะเข้าถึงได้มากขึ้น

แอปพลิเคชัน

นอกเหนือจากโครงสร้างพื้นฐาน ZK และเลเยอร์เครือข่ายแล้ว ยังมีแอปพลิเคชันสำหรับผู้ใช้ปลายทางจำนวนหนึ่งที่ใช้ประโยชน์จากการพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์สำหรับการชำระเงินออนไลน์ การยืนยันตัวตน DeFi ที่เป็นส่วนตัวแต่เป็นไปตามข้อกำหนด และกรณีการใช้งานของผู้บริโภค

ทีมงานอย่าง Elusiv มอบอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายสำหรับการชำระเงินส่วนตัวและธุรกรรม DeFi และดำเนินการดังกล่าวโดยการปิดบังที่อยู่ ขณะเดียวกันก็ใช้กลไกการปฏิบัติตามกฎระเบียบเพื่อถอดรหัสธุรกรรมจากผู้กระทำผิดกฎหมายที่ระบุตัวได้ เมื่อพูดถึงการรับรองความถูกต้อง zCloak, ZKPass และ zkp-ID ใช้การพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์เพื่อให้ผู้ใช้พิสูจน์ข้อมูลที่ตรวจสอบได้ต่อบุคคลที่สามโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคล

โปรโตคอล DeFi เช่น Lumina และ Panther มุ่งเน้นไปที่การสร้างการแลกเปลี่ยนแบบกระจายอำนาจแบบส่วนตัวแต่เป็นไปตามข้อกำหนด Renegade ผสมผสานการประมวลผลแบบหลายฝ่าย (MPC) และเทคโนโลยี ZK เพื่อนำเสนอการซื้อขายแบบ Dark Pool ซึ่งเป็นสถานที่ซื้อขายแบบออนไลน์ที่ซ่อนคำสั่งซื้อขายและช่วยให้สถาบันขนาดใหญ่หรือผู้ค้าที่มีปริมาณมากสามารถซื้อขายได้โดยไม่ต้องเปิดเผยกิจกรรมของตนสู่ตลาดที่กว้างขึ้น คำสั่งดำเนินการ

แอปพลิเคชันสำหรับผู้บริโภค เช่น Sealcaster และ Dark Forest ใช้ประโยชน์จากการพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์ในแอปพลิเคชันโซเชียลและเกม เพื่อปกป้องข้อมูลประจำตัวผู้ใช้และกลยุทธ์การเล่นเกมจากผู้เข้าร่วมออนไลน์รายอื่น

อนาคตของ ZK

อนาคตของ ZK เกี่ยวข้องกับการจัดลำดับความสำคัญของความเร็ว การลดความต้องการฮาร์ดแวร์ การปรับปรุงเครื่องมือในการพัฒนา และการสนับสนุนการออกแบบการพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์ใหม่ที่สนับสนุนการสร้างการพิสูจน์แบบกระจายอำนาจ แม้ว่าโซลูชันการปรับสเกลทั้งในแง่ดีและแบบไม่มีความรู้จะใช้ในการตรวจสอบธุรกรรมแบบรวม แต่โซลูชันแต่ละโซลูชันก็มีข้อดีข้อเสียด้านการออกแบบที่เกี่ยวข้องกันในแง่ของความปลอดภัย เวลาแฝง และประสิทธิภาพในการคำนวณ เราเห็นว่าเทคโนโลยีทั้งสองนี้มาบรรจบกันในระยะกลางถึงระยะยาวเพื่อรองรับแอปพลิเคชันออนไลน์ที่หลากหลาย ในที่สุด ชั้นแอปพลิเคชันที่ไม่มีความรู้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นในปัจจุบัน แต่คาดว่าจะเพิ่มขึ้นในอนาคต เนื่องจากความต้องการการปกป้องความเป็นส่วนตัวบนบล็อกเชนสาธารณะมีเพิ่มมากขึ้น นอกจากนี้ เป็นที่น่าสังเกตว่าการวิจัยที่ไม่มีความรู้นั้นได้รับการสำรวจในบริบทของ Ethereum เป็นหลัก อย่างไรก็ตาม แนวคิดที่เกิดขึ้นใหม่ เช่น โครงการริเริ่ม Token 22 ของ Solana พร้อม Confidential Transfers ซึ่งเป็นฟีเจอร์ความเป็นส่วนตัวที่ใช้การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์เพื่อเข้ารหัสยอดโทเค็น SPL และจำนวนเงินในการโอน แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการปรับตัวและศักยภาพของความรู้ที่เป็นศูนย์นอกเหนือจากระบบนิเวศที่เฉพาะเจาะจง

โดยสรุป ศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของการไม่มีความรู้กำลังเปิดเผย ซึ่งเป็นการส่งสัญญาณถึงอนาคตที่โซลูชันบล็อกเชนจะมีความสำคัญมากยิ่งขึ้นในแง่ของความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และความสามารถในการขยายขนาด

หมายเหตุ: โครงการที่ลงทุนโดย Coinbase Ventures ปรากฏในเส้นทางการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ข้างต้น: Aleo, Anoma, Aztec, Consensys, Espresso, Elusiv, Mina, Polygon, Polymer Labs, Starkware, Sunscreen, zCloak, zkLink, zkSync