ZK-Stark 란 무엇입니까?

ZK-STARK의 기본 사항을 이해합니다

ZK-Stark (제로 지식 확장 가능한 지식의 투명 인수)는 한 당사자가 실제 데이터를 밝히지 않고 가치 나 솔루션을 알고 있음을 증명할 수있는 암호화 증명 시스템의 한 유형입니다. 그것은 제로 지식 증거의 가족에 속하며, 블록 체인 및 암호 화폐 시스템에서 널리 사용되어 개인 정보 및 확장 성을 향상시킵니다.

ZK-Starks를 독특하게 만드는 것은 ZK-SNARKS (제로 지식 간결한 비회적 지식 논증)와 달리 신뢰할 수있는 설정 단계를 필요로하지 않고 작동하는 능력입니다. 즉, 비밀로 유지 해야하는 초기 매개 변수 세트가 필요하지 않으므로 ZK-Starks는 설정 의식과 관련된 잠재적 인 취약점에 더욱 저항 할 필요가 있습니다.

ZK-Stark가 후드 아래에서 작동하는 방법

ZK-Stark는 핵심적으로 다항식 보간 및 오류 수정 코드와 같은 고급 수학적 구성에 의존합니다. 속도는 계산을 다항식으로 인코딩 한 다음 다양한 지점에서 평가합니다. 검증자는 원래 입력을 알지 못하고 이러한 평가를 확인하여 프라이버시를 보존합니다.

이 과정에는 계산 문제를 산술 중간 표현 (AIR) 이라는 대수 형식으로 변환하는 것이 포함됩니다. 이 표현을 통해 시스템은 복잡한 계산을 효율적으로 검증 할 수있는 관리 가능한 제약으로 분류 할 수 있습니다.

다음으로, 시스템은 계산의 흔적에 대한 머클 트리를 생성 하고이 구조를 사용하여 약정을 생성합니다. 이러한 약속은 실행 추적 및 전이 제약을 나타내는 저 학위 다항식을 구성하는 데 사용됩니다.

ZK-STARK와 ZK-SNARK의 주요 차이점

ZK-STARK 와 ZK-SNARK 의 주요 차이점은 신뢰할 수있는 설정 요구 사항에 있습니다. ZK-SNARKS는 초기 매개 변수를 생성하기위한 안전한 다자 계산 의식에 의존하지만 ZK-Starks는 해시 함수 및 충돌 방지 프리미티브에만 의존 하여이 단계를 완전히 제거합니다.

또 다른 차이점은 확장 성 입니다. ZK-Starks는 특히 큰 계산에 대해 입증 및 검증 시간 측면에서 더 나은 점근 효율을 가지고 있습니다. ZK-Starks 의 증거 크기는 ZK-SNARKS 보다 더 큰 경향이 있지만, 보안과 투명성이 증가함에 따라이 트레이드 오프는 종종 허용됩니다.

또한 ZK-Starks는 ZK-SNARKS 에 사용되는 타원 곡선 쌍보다는 해시 기반 암호화에 의존하여 양자 컴퓨팅 위협에 대한 미래 방지로 간주됩니다.

cryptocurrency에서 zk-stark의 사용 사례

블록 체인 및 분산 금융 (DEFI)의 세계에서 ZK-Starks는 Layer 2 스케일링 솔루션 에 점점 더 채택되고 있습니다. 두드러진 예 중 하나는 Starkex 및 Starknet 과 같은 기술을 개발하는 Starkware 입니다. ZK-Stark 증거를 사용하여 데이터 무결성 및 개인 정보를 유지하면서 고 처리량 트랜잭션을 가능하게합니다.

이러한 시스템은 간결한 증거를 사용하여 오프 체인 계산을 온쇄로 확인하여 가스 비용을 크게 줄이고 처리량을 증가시킵니다. 예를 들어, DAPP는 여러 트랜잭션을 단일 증명으로 배치 한 다음 유효성 검사를 위해 Ethereum에 제출됩니다.

또한 ZK-Starks는 개인 토큰 전송에 사용되며, 사용자는 여전히 유효성을 보장하면서 공개 원장의 거래 세부 사항을 모호하게하려고합니다. AZTEC 네트워크 와 같은 프로젝트는 ZK-SNARKS 와 ZK-Starks를 결합한 하이브리드 모델을 탐색하여 성과와 개인 정보의 균형을 맞 춥니 다.

ZK-STARK 구현 : 단계별 개요

ZK-STARKS 구현에 관심이 있으시면 다음은 관련된 단계를 단순화했습니다.

• • 계산 정의 : 증명하려는 특정 논리 또는 기능을 식별하여 시작하십시오. 해시 프리이 이미지를 확인하거나, 머클 증명을 확인하거나, 스마트 계약 실행을 검증 할 수 있습니다.
  • 공기 생성 : 계산을 산술 중간 표현으로 변환하십시오. 여기에는 실행 추적을 작성하고 각 단계가 만족 해야하는 제약 조건을 정의하는 것이 포함됩니다.
  • 다항식 구성 : 보간 기술을 사용하여 실행 트레이스 및 제약 조건을 인코딩하는 다항식을 구축하십시오. 이 다항식은 나중에 증거 생성 단계에서 평가 될 것입니다.
  • 추적 및 제약을 약속합니다 : 트레이스 및 제약 다항식에 대한 머클 뿌리를 생성하십시오. 이를 통해 잠언은 값을 직접 공개하지 않고 값에 전념 할 수 있습니다.
  • Fiat-Shamir Heuristic : Fiat-Shamir 변환을 적용하여 프로토콜을 비 인터랙티브하게 만듭니다. 여기에는 프로토콜의 이전 메시지를 기반으로 임의의 과제를 생성하는 것이 포함됩니다.
  • 증거 생성 : 모든 구성 요소 (트레이스, 제약, 임의성)를 결합하여 최종 ZK-Stark 증명을 만듭니다. 이 증거는 이제 검증 자로 보낼 수 있습니다.
  • 증거 확인 : 검증자는 공개 입력 및 커밋 된 값을 사용하여 증거를 확인합니다. 모든 것이 수학적으로 정렬되면 증거가 수락됩니다. 그렇지 않으면 거부됩니다.

각 단계에는 정확성과 건전성을 보장하기 위해 암호화 프리미티브 및 수학적 변환의 정확한 처리가 필요합니다.

ZK-Stark를 사용할 때 과제 및 고려 사항

그들의 장점에도 불구하고 ZK-Starks는 몇 가지 기술적이고 실용적인 과제를 겪고 있습니다. 주요 관심사 중 하나는 증명을 생성하는 데 필요한 계산 간접비 입니다. 검증이 빠르지 만, 증명을 만드는 것은 특히 대규모 계산의 경우 리소스 집약적 일 수 있습니다.

스토리지 및 대역폭은 ZK-SNARK 에 비해 상대적으로 큰 증거 크기로 인해 고려 사항이됩니다. 이는 이더 리움과 같은 블록 체인에 증거를 제출할 때 온 체인 검증 효율에 영향을 줄 수 있으며 가스 비용을 증가시킬 수 있습니다.

또한 ZK-Starks를 이해하고 구현하는 복잡성은 개발자에게 진입에 장애가됩니다. 추상 대수의 숙달, 유한 필드 산술 및 공식 검증 기술은 강력하고 안전한 구현을 구축하는 데 필수적입니다.

마지막으로, ZK-Starks를 기존 블록 체인 인프라에 통합하려면 종종 상당한 아키텍처 변경이 필요합니다. 개발자는 이러한 증명이 스마트 계약, 컨센서스 메커니즘 및 데이터 가용성 계층과 어떻게 상호 작용하는지 신중하게 고려해야합니다.

Zk-Stark에 대해 자주 묻는 질문

Q1 : ZK-Starks는 블록 체인 외부에서 사용할 수 있습니까? 예, 블록 체인 및 cryptocurrency와 가장 일반적으로 관련되어 있지만 ZK-Starks는 보안 클라우드 컴퓨팅 및 기밀 기계 학습과 같은 검증 가능한 계산 및 개인 정보 보호가 필요한 모든 시나리오에서 적용 할 수 있습니다.

Q2 : ZK-Starks는 양자 저항력이 있습니까? ZK-SNARKS 와 비교할 때 ZK-Starks 는 양자 암호화 및 해시 기능에 의존하기 때문에 양자 공격에 대해 더 탄력적 인 것으로 간주됩니다.

Q3 : ZK-Starks는 계층 2 솔루션의 트랜잭션 속도에 어떤 영향을 미칩니 까? ZK-STARKS는 여러 트랜잭션을 단일 증거로 일괄하여 온 체인 처리 해야하는 데이터의 양을 줄입니다. 이로 인해 Layer 2 플랫폼과 상호 작용하는 최종 사용자의 최종 및 낮은 수수료가 발생합니다.

Q4 : ZK-Stark 증거를 감사 할 수 있습니까? ZK-Stark 증거의 내부 작업은 수학적으로 복잡하지만 Ethstark 및 Winterfell 과 같은 도구와 라이브러리는 투명한 방식으로 증거를 감사하고 검증하기위한 오픈 소스 프레임 워크를 제공합니다.